? 掘金量化新手入门：数据回测到实盘，Python 策略 2025 最新教程
作为一个在量化圈摸爬滚打多年的老司机，我见过太多新手在从理论到实战的路上跌得头破血流。今天我就把压箱底的经验掏出来，结合掘金量化 2025 年的最新功能，手把手教你从数据回测一路杀到实盘。
?️ 环境搭建：工欲善其事，必先利其器
第一步：下载掘金终端
登录掘金官网（http://www.myquant.cn）下载最新版终端，安装过程中可能会有安全提示，直接放行就行。安装好打开，用手机号注册登录。这里有个小技巧，记得勾选 “记住密码”，下次登录直接秒进，不用反复输账号。
登录掘金官网（http://www.myquant.cn）下载最新版终端，安装过程中可能会有安全提示，直接放行就行。安装好打开，用手机号注册登录。这里有个小技巧，记得勾选 “记住密码”，下次登录直接秒进，不用反复输账号。
第二步：配置 Python 环境
掘金支持 Python 2.7 和 3.6-3.9 版本，建议装 3.9，兼容性最好。官网有自动安装指引，跟着步骤走就行。要是本地有多个 Python 环境，回测时一定要在策略页面左下角选对解析器，不然跑起来全是错。
掘金支持 Python 2.7 和 3.6-3.9 版本，建议装 3.9，兼容性最好。官网有自动安装指引，跟着步骤走就行。要是本地有多个 Python 环境，回测时一定要在策略页面左下角选对解析器，不然跑起来全是错。
第三步：安装 SDK
点击终端左上角 “量化研究”，选 Python 语言，系统会自动安装 SDK。这个 SDK 就像策略的 “翻译官”，能把你的代码转换成掘金能听懂的指令。安装完可以检测下有没有可更新版本，保持最新状态。
点击终端左上角 “量化研究”，选 Python 语言，系统会自动安装 SDK。这个 SDK 就像策略的 “翻译官”，能把你的代码转换成掘金能听懂的指令。安装完可以检测下有没有可更新版本，保持最新状态。
? 数据回测：用历史数据试错，让未来少踩坑
1. 策略模板选择
点击 “我的策略”→“新建策略”，选 Python 模板。新手强烈推荐从 “双均线策略” 开始，逻辑简单易懂。模板里已经写好了数据获取、信号判断、交易执行的基本框架，你只需要改参数就行。
点击 “我的策略”→“新建策略”，选 Python 模板。新手强烈推荐从 “双均线策略” 开始，逻辑简单易懂。模板里已经写好了数据获取、信号判断、交易执行的基本框架，你只需要改参数就行。
2. 回测参数设置
在代码里找到
在代码里找到
run()函数，里面可以设置回测时间范围、手续费率、滑点等。比如把时间设为 2023 年 1 月到 2024 年 12 月，手续费设为万 1.5，滑点设为 0.1%。这些参数越接近真实市场，回测结果越靠谱。3. 本地回测与调试
点击 “运行回测”，弹出控制台就能看到结果。要是代码报错，直接在集成的 VS code 里改，改完再跑，不用来回切换工具。记得多试试不同参数组合，比如把均线周期从 5/20 天换成 10/30 天，看看收益曲线怎么变。
点击 “运行回测”，弹出控制台就能看到结果。要是代码报错，直接在集成的 VS code 里改，改完再跑，不用来回切换工具。记得多试试不同参数组合，比如把均线周期从 5/20 天换成 10/30 天，看看收益曲线怎么变。
4. 绩效分析
回测完点 “绩效列表”，能看到收益、最大回撤、夏普比率等指标。重点看 “交易明细” 和 “每日持仓”，比如某笔交易为啥亏钱，是不是信号延迟？持仓比例是不是太高？这些细节能帮你优化策略。
回测完点 “绩效列表”，能看到收益、最大回撤、夏普比率等指标。重点看 “交易明细” 和 “每日持仓”，比如某笔交易为啥亏钱，是不是信号延迟？持仓比例是不是太高？这些细节能帮你优化策略。
? 仿真交易：用虚拟资金练兵，把风险锁在门外
1. 新建仿真账户
切换到 “仿真” 交易，点 “账户管理”→“添加仿真账户”，填个名字，初始资金设为 100 万。撮合方式选 “精准撮合”，跟真实市场一样按价格优先、时间优先规则成交。
切换到 “仿真” 交易，点 “账户管理”→“添加仿真账户”，填个名字，初始资金设为 100 万。撮合方式选 “精准撮合”，跟真实市场一样按价格优先、时间优先规则成交。
2. 策略接入仿真
在 “我的策略” 里选中策略，点 “仿真”，绑定刚建的账户。这时候策略就会接入仿真柜台，用实时行情模拟交易。每天收盘后看看仿真绩效，和回测结果对比，要是差距大，说明策略可能过拟合了。
在 “我的策略” 里选中策略，点 “仿真”，绑定刚建的账户。这时候策略就会接入仿真柜台，用实时行情模拟交易。每天收盘后看看仿真绩效，和回测结果对比，要是差距大，说明策略可能过拟合了。
3. 手续费与出入金设置
在 “账户管理” 里点 “手续费”，可以按实际券商标准修改。比如股票佣金设为万 1.2，印花税千 1。出入金功能也很实用，比如模拟追加 50 万资金，看看策略在资金增加后的表现。
在 “账户管理” 里点 “手续费”，可以按实际券商标准修改。比如股票佣金设为万 1.2，印花税千 1。出入金功能也很实用，比如模拟追加 50 万资金，看看策略在资金增加后的表现。
4. 策略监控
右下角 “设置” 里可以关联多个账户，同时监控不同策略的实时成交、持仓情况。盯盘页能自定义指标，比如把 “盈亏曲线” 和 “资金使用率” 放一起，随时掌握策略状态。
右下角 “设置” 里可以关联多个账户，同时监控不同策略的实时成交、持仓情况。盯盘页能自定义指标，比如把 “盈亏曲线” 和 “资金使用率” 放一起，随时掌握策略状态。
? 实盘交易：从模拟到实战，让策略真金白银赚钱
1. 申请实盘账户
联系掘金商务，他们会推荐合作券商。股票实盘需要提交策略回测和仿真报告，证明策略有效。期货实盘简单些，填个申请表就行。申请通过后，在终端 “账户管理” 里添加实盘账户，输入资金密码就能连接。
联系掘金商务，他们会推荐合作券商。股票实盘需要提交策略回测和仿真报告，证明策略有效。期货实盘简单些，填个申请表就行。申请通过后，在终端 “账户管理” 里添加实盘账户，输入资金密码就能连接。
2. 切换策略至实盘状态
在 “仿真” 列选中策略，点 “实盘”，绑定实盘账户。这时候策略就会用真实资金交易，每笔委托都会直接发到券商柜台。记得先小额试单，比如用 1 万元试试，确认没问题再加大仓位。
在 “仿真” 列选中策略，点 “实盘”，绑定实盘账户。这时候策略就会用真实资金交易，每笔委托都会直接发到券商柜台。记得先小额试单，比如用 1 万元试试，确认没问题再加大仓位。
3. 实盘绩效分析
终端会自动上传交易数据，生成在线绩效报告。重点看 “实盘收益” 和 “回测收益” 的对比，要是实盘收益明显低，可能是滑点或手续费设置不对，或者市场环境变了。这时候就得调整策略参数，比如把止损位放宽 0.5%。
终端会自动上传交易数据，生成在线绩效报告。重点看 “实盘收益” 和 “回测收益” 的对比，要是实盘收益明显低，可能是滑点或手续费设置不对，或者市场环境变了。这时候就得调整策略参数，比如把止损位放宽 0.5%。
4. 本地风控设置
在 “系统管理” 里点 “本地风控”，可以设置报撤单速率限制、废单量控制。比如设置每分钟最多撤单 10 次，防止策略频繁撤单被券商限制。还能自定义规则，比如当净值回撤超过 5% 时自动停止交易。
在 “系统管理” 里点 “本地风控”，可以设置报撤单速率限制、废单量控制。比如设置每分钟最多撤单 10 次，防止策略频繁撤单被券商限制。还能自定义规则，比如当净值回撤超过 5% 时自动停止交易。
? 风险管理：量化交易的生命线，新手最容易忽视的环节
1. 因子失效应对
每天查看因子 IC 值，要是连续 3 天低于 0.05，赶紧检查是不是市场风格变了。比如原来的动量因子在震荡市失效，就换成波动率因子。多因子模型能降低单一因子风险，比如同时用动量、价值、质量三个因子。
每天查看因子 IC 值，要是连续 3 天低于 0.05，赶紧检查是不是市场风格变了。比如原来的动量因子在震荡市失效，就换成波动率因子。多因子模型能降低单一因子风险，比如同时用动量、价值、质量三个因子。
2. 过拟合防范
回测时一定要做样本外测试，比如用前 80% 数据训练，后 20% 验证。要是样本外收益大幅下降，说明过拟合了。这时候得减少参数数量，比如把原来的 5 个参数砍到 3 个，或者增加正则化项。
回测时一定要做样本外测试，比如用前 80% 数据训练，后 20% 验证。要是样本外收益大幅下降，说明过拟合了。这时候得减少参数数量，比如把原来的 5 个参数砍到 3 个，或者增加正则化项。
3. 流动性管理
在策略里加入流动性过滤，比如剔除日均成交量低于 1000 万的股票。对于期货，只交易主力合约，避免次主力合约滑点过大。实盘时还要监控持仓集中度，单品种仓位不超过总资金的 20%。
在策略里加入流动性过滤，比如剔除日均成交量低于 1000 万的股票。对于期货，只交易主力合约，避免次主力合约滑点过大。实盘时还要监控持仓集中度，单品种仓位不超过总资金的 20%。
4. 极端行情应对
压力测试很重要，比如模拟 2020 年 3 月美股熔断时的市场情况。要是策略在压力测试中最大回撤超过 30%，就得调整风控参数，比如把止损位从 - 8% 收紧到 - 5%。还能设置 “熔断机制”，当单日亏损超过 10% 时自动平仓。
压力测试很重要，比如模拟 2020 年 3 月美股熔断时的市场情况。要是策略在压力测试中最大回撤超过 30%，就得调整风控参数，比如把止损位从 - 8% 收紧到 - 5%。还能设置 “熔断机制”，当单日亏损超过 10% 时自动平仓。
? 进阶技巧：让你的策略快人一步
1. 标的池联动
在终端 “交易工具” 里建标的池，策略可以实时获取池内成分股。比如策略 A 选好股后，把代码写入标的池，策略 B 自动从池里取代码择时交易。这样就能实现选股和择时的分离，提高效率。
在终端 “交易工具” 里建标的池，策略可以实时获取池内成分股。比如策略 A 选好股后，把代码写入标的池，策略 B 自动从池里取代码择时交易。这样就能实现选股和择时的分离，提高效率。
2. 多账户管理
在 “账户管理” 里添加多个实盘账户，策略可以同时操作不同券商的账户。比如股票账户用华泰，期货账户用南华，实现跨市场套利。还能设置资金分配比例，比如 70% 资金买股票，30% 做期货对冲。
在 “账户管理” 里添加多个实盘账户，策略可以同时操作不同券商的账户。比如股票账户用华泰，期货账户用南华，实现跨市场套利。还能设置资金分配比例，比如 70% 资金买股票，30% 做期货对冲。
3. 算法交易
掘金提供拆单算法，比如 “VWAP 算法”，能把大单拆成小单，按市场成交量比例下单，降低冲击成本。在代码里调用
掘金提供拆单算法，比如 “VWAP 算法”，能把大单拆成小单，按市场成交量比例下单，降低冲击成本。在代码里调用
order_vwap()函数，设置目标成交量比例和时间范围就行。4. 数据归档
开启 “数据归档” 功能，能保存交易摘要、资金、持仓等数据。默认保存一周，建议改成保存一个月。归档数据可以导出，用 Excel 分析交易习惯，比如统计胜率最高的时间段，优化交易时机。
开启 “数据归档” 功能，能保存交易摘要、资金、持仓等数据。默认保存一周，建议改成保存一个月。归档数据可以导出，用 Excel 分析交易习惯，比如统计胜率最高的时间段，优化交易时机。
? 学习资源：从入门到精通的必看资料
1. 官方文档
掘金帮助中心有详细的 API 文档和操作指南，比如《策略编写教程》《数据接口手册》。遇到问题先查文档，90% 的问题都能解决。
掘金帮助中心有详细的 API 文档和操作指南，比如《策略编写教程》《数据接口手册》。遇到问题先查文档，90% 的问题都能解决。
2. 经典书籍
《量化投资：以 Python 为工具》适合入门，里面有双均线、布林带等策略的代码实现。《机器学习在量化交易中的应用》适合进阶，讲了如何用 LightGBM、MLP 等模型预测股价。
《量化投资：以 Python 为工具》适合入门，里面有双均线、布林带等策略的代码实现。《机器学习在量化交易中的应用》适合进阶，讲了如何用 LightGBM、MLP 等模型预测股价。
3. 实战课程
掘金社区有《零基础入门量化交易》课程，包含从数据获取到实盘的完整项目。Coursera 的《Machine Learning for Trading》由佐治亚理工学院教授主讲，适合系统学习量化模型。
掘金社区有《零基础入门量化交易》课程，包含从数据获取到实盘的完整项目。Coursera 的《Machine Learning for Trading》由佐治亚理工学院教授主讲，适合系统学习量化模型。
4. 交流社区
VN.PY 官方论坛和聚宽研究平台有很多策略源码，比如网格交易、CTA 策略。遇到问题在群里问，大佬们会热心解答。
VN.PY 官方论坛和聚宽研究平台有很多策略源码，比如网格交易、CTA 策略。遇到问题在群里问，大佬们会热心解答。
? 常见问题与解决方案
Q：回测速度慢怎么办？
A：升级到掘金 3.17 以上版本，回测性能提升了 20-50 倍。还能预下载数据到本地，减少网络延迟。
A：升级到掘金 3.17 以上版本，回测性能提升了 20-50 倍。还能预下载数据到本地，减少网络延迟。
Q：实盘交易时接口连不上？
A：检查账户密码是否正确，网络是否稳定。要是连不上，联系券商技术支持，可能是防火墙限制。
A：检查账户密码是否正确，网络是否稳定。要是连不上，联系券商技术支持，可能是防火墙限制。
Q：策略在仿真表现好，实盘差很多？
A：可能是滑点设置不对，实盘滑点通常比仿真大 0.3% 左右。或者市场环境变了，比如原来的低波动策略在高波动市失效。
A：可能是滑点设置不对，实盘滑点通常比仿真大 0.3% 左右。或者市场环境变了，比如原来的低波动策略在高波动市失效。
Q：如何避免过度交易？
A：设置每日最大交易次数，比如不超过 20 笔。还能在代码里加条件，比如当信号出现频率超过每小时 3 次时，自动暂停交易。
A：设置每日最大交易次数，比如不超过 20 笔。还能在代码里加条件，比如当信号出现频率超过每小时 3 次时，自动暂停交易。
? 总结：从回测到实盘的关键步骤
- 环境搭建：安装终端、配置 Python、安装 SDK。
- 策略开发：用模板写代码，多参数测试。
- 回测验证：分析绩效，优化逻辑。
- 仿真演练：用虚拟资金模拟真实交易。
- 实盘部署：申请账户，小额试单，逐步加仓。
- 持续优化：监控绩效，调整参数，应对市场变化。
量化交易不是一蹴而就的事，需要不断试错和学习。记住，市场永远是对的，策略只是工具。保持敬畏之心，合理控制风险，你才能在这个领域走得更远。
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