AI量化交易=交易接口+L2行情数据接口+A股策略_量化交易 ai

更通俗的来说，使用Level-2与使用普通行情相比，多了下述的好处：

1.  行情更快。level-2数据实时推送报价以毫秒为单位刷新行情，并且不需要手动刷新行情。还可以实时监测多只股票的行情数据。主力动向，筛选底子好的股票，进行量化交易。

2. 对股票行情市场更加清晰。每笔交易的交易量和交易时间逐一列出，以便在交易量变化较大的早期阶段看到迹象，并看到判断买卖最佳时间的依据。

3.  行情更深入。买卖盘十档行情，列出买盘、买盘各十笔挂单价、挂单量；透过买卖盘3.，行情更深入。买卖盘十档，列出买盘、买盘各十笔挂单价、挂单量；透过买卖盘经过经纪商列队的帮助，了解挂单的有哪些机构玩家。这两个维度的资料主要用来观察主力动向。当然，好东西都是收费的。

大智慧的level2和同花顺的筹码分布是一样的。用实际效果图比较清楚，它们可能使用相同的核心。它们的公式几乎相同。但据说大智慧level2不同于大智慧的筹码分布算法。

同花顺的筹码分布算法非常简单。根据其帮助文件，所有历史芯片都按相同的换手率扣除。这违反了时间原则，导致历史是数据筹码迅速消失。

国内量化交易起步较晚，大约15年开始，20年开始爆发，21年量化私募规模飙升。由于容量过大，出现了一个头部量化私募中性策略导致大幅回调的问题。对于a股来说，量化交易仍然是一种相对较新的投资方式。自20年以来，监管已经关闭了证券公司的外部接口。因此，如果你想进行定量交易，你必须使用证券公司的Level-2行情数据接口和交易接口。今天，我将与大家分享如何一站式解决不同的定量交易需求。

代码示例

# -*- coding: utf-8 -*-

# 此Demo只是演示接入过程

import grpc

import entity_pb2

import proxy_pb2_grpc

import threading

from multiprocessing import Process

# 代理服务器监听的地址和端口

ServerConnect = grpc.insecure_channel('localhost:5000')

Stub = proxy_pb2_grpc.ProxyStub(ServerConnect)

# 查询订阅

def get_subscription():

    # rep返回code为1代表成功,其余状态码可参考接入文档,data是返回订阅股票的情况

    Result = Stub.GetSubscription(entity_pb2.Void())

    print(Result)