量化 scalaire - Scala

Scala是一种基于JVM的面向对象和函数式编程语言。它的设计目标是解决Java在编写大型复杂项目时的一些问题，同时还兼容Java代码。Scala在量化领域有着广泛的应用，被许多金融机构用于构建高性能的量化交易系统。

特点

• 将面向对象编程和函数式编程的最佳实践结合起来，提供强大的编程范式。
• 具有静态类型检查和类型推导，可以避免一些常见的错误。
• 并发编程支持非常好，具有Actor、Futures等特性，能够轻松实现并发编程。
• Scala代码和Java代码可以无缝集成，互相调用，提高了代码的重用性。

量化 Scalaire

量化 Scalaire是一款基于Scala语言的量化交易框架。它提供了一组精心设计的API，可以轻松地编写高性能、高度可靠的量化交易策略。

安装

在使用量化 Scalaire之前，需要下载并安装Scala编译器和SBT构建工具。可以在官网上找到对应的安装包（https://www.scala-lang.org/download/）。

使用

使用量化 Scalaire编写量化交易策略非常简单。下面是一个简单的示例代码：

import quantumscape.scalaire._
import quantumscape.scalaire.indicators._

class SimpleStrategy extends TradingStrategy {
  override def onStart(): Unit = {
    subscribe("AAPL", "1d", List(ClosePrice))
  }

  override def onBar(bar: Bar): Unit = {
    val closePrice = bar(ClosePrice)
    if (closePrice > 100) {
      buy("AAPL", 100)
    } else if (closePrice < 90) {
      sell("AAPL", 100)
    }
  }
}

object Main extends App {
  val strategy = new SimpleStrategy()
  val broker = new BacktestBroker("2020-01-01", "2020-12-31")
  val engine = new BacktestEngine(broker)
  engine.run(strategy)
}

在这个示例中，我们定义了一个简单的策略，如果AAPL的收盘价超过100，就买入100股；如果低于90，就卖出100股。然后我们创建了一个BacktestBroker，并将其传入一个BacktestEngine中。最后我们运行了策略，即可开始回测。

框架特性

量化 Scalaire提供了多种用于量化交易策略开发的特性：

• 支持多种交易品种和周期，包括股票、期货、外汇等。
• 支持多种交易指令，包括买入、卖出、挂单等。
• 支持多种技术指标，例如MA、MACD、RSI等。
• 具有强大的事件驱动能力，例如可以响应市场行情、订单状态变化等事件。
• 支持多种回测模式，包括历史回测、实时模拟交易等。

总结

量化 Scalaire是一款基于Scala语言的量化交易框架，具有丰富的特性和功能，可满足不同层次量化交易策略的需求。如果您想要编写高性能、高度可靠的量化交易策略，量化 Scalaire是一个不错的选择。