CN110688106A - 基于可视化配置的量化交易策略编写方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于可视化配置的量化交易策略编写方法及装置，该方法包括：显示量化交易策略的可视化配置界面，其中，可视化配置界面中包含预先配置的多个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件；获取用户通过可视化配置界面选取的一个或多个策略指标，以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件；根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成第一策略代码；显示第一策略代码；接收用户对第一策略代码的代码编辑操作，得到第二策略代码；根据第二策略代码，生成量化交易策略。本发明能够降低交易策略编写门槛，节约代码编写工作量，满足更多的用户需求。

Description

基于可视化配置的量化交易策略编写方法及装置

技术领域

本发明涉及软件技术领域，尤其涉及一种基于可视化配置的量化交易策略编写方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

随着量化交易策略在金融市场产品投资领域的应用，量化交易策略的制定显得越来越重要，一个量化交易策略的好坏，直接关系到投资用户的利益损失。

现有技术中，投资用户往往是利用编程语言(例如，Python语言)编写一段交易策略的代码来实现，这种方式对投资用户的专业要求门槛较高，使得极少数的投资用户(通常交易大牛或意见领袖)能够发布自己交易策略。虽然，可以将一些策略指标预先封装，通过界面的方式提供给用户选择，以便用户可以通过勾选指标的方式实现量化交易策略的创建，但是，由于用户需求是多种多样的，系统预先封装好的一些策略指标可以难以满足用户的个性化需求，因而，急需一种既能够降低策略编写难度，又可以满足更多用户需求的量化交易策略编写方式。

发明内容

本发明实施例提供一种基于可视化配置的量化交易策略编写方法，用以解决现有技术中量化交易策略的代码编写技术门槛高，而可视化配置无法满足更多用户需求的技术问题，该方法包括：显示量化交易策略的可视化配置界面，其中，可视化配置界面中包含预先配置的多个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件；获取用户通过可视化配置界面选取的一个或多个策略指标，以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件；根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成第一策略代码；显示第一策略代码；接收用户对第一策略代码的代码编辑操作，得到第二策略代码；其中，代码编辑操作包括如下任意之一：删除操作、新增操作和修改操作；根据第二策略代码，生成量化交易策略。

本发明实施例还提供一种基于可视化配置的量化交易策略编写装置，用以解决现有技术中量化交易策略的代码编写技术门槛高，而可视化配置无法满足更多用户需求的技术问题，该装置包括：可视化配置界面显示模块，用于显示量化交易策略的可视化配置界面，其中，可视化配置界面中包含预先配置的多个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件；可视化配置模块，用于获取用户通过可视化配置界面选取的一个或多个策略指标，以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件；策略代码生成模块，用于根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成第一策略代码；策略代码显示模块，用于显示第一策略代码；策略代码编辑模块，用于接收用户对第一策略代码的代码编辑操作，得到第二策略代码；其中，代码编辑操作包括如下任意之一：删除操作、新增操作和修改操作；量化交易策略生成模块，用于根据第二策略代码，生成量化交易策略。

本发明实施例还提供一种计算机设备，用以解决现有技术中量化交易策略的代码编写技术门槛高，而可视化配置无法满足更多用户需求的技术问题，该计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述基于可视化配置的量化交易策略编写方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用以解决现有技术中量化交易策略的代码编写技术门槛高，而可视化配置无法满足更多用户需求的技术问题，该计算机可读存储介质存储有执行上述基于可视化配置的量化交易策略编写方法的计算机程序。

本发明实施例中，通过提供用于可视化配置量化交易策略的可视化配置界面，由于可视化配置界面中包含预先配置的多个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件，因而，用户可以通过可视化配置界面选取一个或多个策略指标，并基于已经选取的策略指标，选择相应的交易操作、交易条件、风险控制条件，根据已经选取的策略指标以及已选取策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成量化交易策略的第一策略代码，输出并显示量化交易策略的第一策略代码，接收用户对第一策略代码的代码编辑操作(包括但不限于：删除操作、新增操作和修改操作)，得到第二策略代码，最后，根据第二策略代码，生成最终的量化交易策略。

通过本发明实施例，能够降低交易策略编写门槛，节约代码编写工作量，满足更多的用户需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中提供的一种基于可视化配置的量化交易策略编写方法流程图；

图2为本发明实施例中提供的一种可视化策略配置界面示意图；

图3为本发明实施例中提供的一种策略代码编写界面示意图；

图4为本发明实施例中提供的一种基于微服务架构的量化交易策略测试系统示意图；

图5为本发明实施例中提供的一种基于订阅的手动下单交易系统示意图；

图6为本发明实施例中提供的一种基于订阅的自动下单交易系统示意图；

图7为本发明实施例中提供的一种可选的量化交易策略分享流程图；

图8为本发明实施例中提供的一种基于可视化配置的量化交易策略编写装置示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。

本发明实施例中提供了一种基于可视化配置的量化交易策略编写方法，图1为本发明实施例中提供的一种基于可视化配置的量化交易策略编写方法流程图，如图1所示，该方法可以包括如下步骤：

S101，显示量化交易策略的可视化配置界面，其中，可视化配置界面中包含预先配置的多个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件。

需要说明的是，本发明实施例中量化交易策略可以是但不限于用于金融市场产品量化交易的策略。

作为一种可选的实施方式，本发明实施例中可视化配置界面中显示的策略指标可以包括但不限于如下三种类型：

①输出数值的指标：例如，异同移动平均线MACD、随机指标KDJ、相对强弱指数RSI等。此类指标一般需要定义使用开高低收价格进行计算等参数输入较多。该类指标的最终输出的结果为数值。

②数据类指标：例如，美国非农就业数据等。此类指标不需要定义参数，在设定交易条件时选择使用本周期数据、上个周期数据、去年同期数据、本周期变动、上周期变动、去年同期变动等。该类指标的最终输出的结果也为数值。

③输出非数值的指标：例如，形态类指标、三针探底等。此类指标一般不需要定义参数，在设定交易条件时可选择买入形态成立、卖出形态成立，或只有形态成立这几种选项。此类指标与其他指标不具备比较以及上穿或下穿的关系。

作为一种优选的实施方式，通过可视化配置界面显示各个策略指标的时候，可以将各个策略指标在界面向分类显示，显示的指标分类包括但不限于：①趋势类指标，即会有金叉死叉产生的指标，例如，MACD等；②数据类指标，即直接使用数据的指标；③形态类指标，即只输出形态是否成立的指标。优选地，还可以设置一个人工指标的指标分类，该指标分类下的指标为人工自定义的指标，指标类型可以是趋势类指标、数据类指标和形态类指标中的任意一种或多种。

对于金融市场产品的交易策略，本发明实施例提供的交易操作包括但不限于“做多开仓”、“做多平仓”、“做空开仓”、“做空平仓”、“平空仓后做多”、“平多仓后做空”和“平所有仓”等操作；交易条件的格式一般：某一指标的指标参数值+逻辑条件+另一指标的指标参数值，其中，逻辑条件包括但不限于如下8种：“大于”、“小于”、“等于”、“大于或等于”、“小于或等于”、“上穿”、“下穿”和“交叉(即上穿与下穿的并集)”。

例如，对于交易条件“MACD1的DIF值+上穿+MACD1的DEA值”，用户可以在设置该交易条件的第一指标为MACD1的DIF值，第二指标为MACD1的DEA值，逻辑条件为“上穿”。

需要注意的是，如果某一交易操作对应的交易条件为多个，则需要多个交易条件均满足时才能触发该交易操作。而如果用户希望满足任意一个交易条件即可触发该交易操作，则需要创建多个该交易操作，使得一个交易操作对应一个交易条件。

例如，当用户设置完成交易操作后，可以设置每个交易操作对应的交易条件。若用户在设置一个交易操作(例如，“做多开仓”操作)后，设置了两个交易条件(例如，条件A和条件B)，则需要同时满足这两个条件，才能触发该交易操作。而如果用户希望实现两个条件中任意一个条件(条件A或条件B)满足时，都触发“做多开仓”操作，则需要创建两个“做多开仓”操作，分别对应条件A和条件B。

S102，获取用户通过可视化配置界面选取的一个或多个策略指标，以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件。

作为一种可选的实施方式，本发明实施例中可视化配置界面可以包含一系列基于数据驱动的向导式配置界面(策略配置界面、交易操作界面、交易条件配置界面、风险控制条件配置界面)，指引用户可视化配置量化交易策略。

对于策略配置界面提供的多个策略指标，用户可以选取一个或多个策略指标生成交易策略。每个策略指标对应一个多个指标参数，当用户选取某个策略指标后，系统会自动识别该策略指标对应的指标参数。

由于用于生成交易策略的每个策略指标对应的指标参数值不同，生成的策略也不同，因而，对于同一个策略指标，用户可以通过重复选取的方式，实现同一个策略指标不同参数的配置。

作为一种可选的实施方式，当用户重复选取某个策略指标的情况下，可以采用不同的标识信息，对重复选取的策略指标进行标识。可选地，重复选取的策略指标可以采用指标名+数字序号的形式标识。例如，用户选取了一次MACD指标，则生成一个名称为MACD1的指标；如果用户重新选取了一次该指标，则生成一个名称为MACD2的指标。

S103，根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成第一策略代码。

具体地，上述S103可以通过如下步骤来实现：根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，调取已选策略指标的指标代码、交易操作代码、交易条件代码和风险控制条件代码；基于预设的代码关联关系，对已选策略指标的指标代码、交易操作代码、交易条件代码和风险控制条件代码进行拼接处理，生成量化交易策略的第一策略代码。

需要说明的是，为了实现可视化配置量化交易策略的目的，本发明实施例将用于金融市场产品交易的各个策略指标封装为代码函数，并建立指标函数库，当获取到用户选择的一个或多个策略指标后，直接调取相应指标的代码函数，每个策略指标的代码函数输出一个随时间变化的信号，输入到交易操作函数中，当每个交易操作函数中包含的一个或多个指标函数的信号满足预设交易条件后，执行相应的交易操作，当交易函数的输出满足预设风险控制条件后，执行相应的风险控制操作。

由于本发明实施例中将量化交易策略的策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件进行封装为不同的代码函数，当获取到用户选择的策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件后，可以调取已选策略指标的代码、交易操作代码、交易条件代码和风险控制条件代码，以便进行代码拼接，得到量化交易策略的策略代码。

本发明实施例通过预先定义各个策略模板的策略框架，当用户选取某个策略模板后，显示该策略模板的可视化配置界面，并获取用户通过可视化配置界面选取的一个或多个策略指标，以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，调取已选策略指标的指标代码、交易操作代码、交易条件代码和风险控制条件代码，进而基于策略模板中包含的各个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件之间的代码关联关系，对已选策略指标的指标代码、交易操作代码、交易条件代码和风险控制条件代码进行拼接处理，生成量化交易策略的策略代码(即第一策略代码)。

需要注意的是，本发明实施例在编写量化交易策略的时候，首先通过可视化配置方式生成量化交易策略的策略代码，降低了创建量化交易策略的技术门槛，使得更多的用户能够成为量化交易策略的生产者，大大提高了金融市场投资用户的用户体验。

S104，显示第一策略代码。

需要说明的是，上述S104中的第一策略代码是指通过可视化配置方式配置的量化交易策略的初步策略代码。

由于不同用户的需求可能存在差异，可视化界面上提供的策略指标、交易操作、交易条件或风险控制条件，可能无法满足所有用户的需求。因而，本发明实施例中在通过可视化配置界面配置量化交易策略后，将量化交易策略的策略代码输出，以便用户在代码的基础上，对量化交易策略的策略代码进行完善。

S105，接收用户对第一策略代码的代码编辑操作，得到第二策略代码；其中，代码编辑操作包括如下任意之一：删除操作、新增操作和修改操作。

需要说明的是，上述代码编辑操作中的删除操作、新增操作和修改操作是指删除、新增或修改代码的操作。

S106，根据第二策略代码，生成量化交易策略。

在对量化交易策略的第一策略代码进行完善(例如，新增加某个策略指标或某个交易操作对应的交易条件、风险控制条件等)后，根据完善后的第二策略代码，生成最终的量化交易策略。

此外，还需要说明的是，每个交易操作可以对应一个或多个策略指标，在执行某个交易操作的时候，需要交易操作对应的一个或多个策略指标均满足交易条件。

例如，图2为本发明实施例中提供的一种可视化策略配置界面示意图，如图2所示，界面中展示的内容可以包括两部分：

A.展示区域，用于展示行情数据的K线走势图或交易策略的收益情况等数据。

①K线走势图：显示测试标的的趋势图。

需要说明的是，用户可自行修改测试标的(可选地，本发明还可支持自动搜索，即当用户输入“A”，则自动搜索出“AUTD”和“AGTD”等产品；根据用户设置的回测频率或回测周期，实时显示相应时间段内测试标的K线走势图和对应的成交量信息，当用户点击K线走势图上的某一点，则显示该点对应的成交量信息。在K线走势图上，还支持用户选择添加5、10、20、60日或分钟均线；优选地，还可以显示鼠标位置的具体行情信息(时间、鼠标位置的数值、开高低收、成交量)，当鼠标位于K线走势图的左半边时行情信息展示在右侧；当鼠标位于K线走势的右半边时行情信息展示在左侧。

②收益情况：显示对交易策略进行历史回测或模拟交易测试的测试结果，包括收益率走势图、盈亏分析图等。

B.交互区域，用于用户配置策略指标、设置指标参数、交易操作和交易条件。

当用户首先点击指标选择，则会出现可选策略以及已选指标页面；用户在可选策略中点击+可将指标添加到右边的已选指标中，其中添加指标，名字则默认为指标名+数字序号；用户在选择完指标后，可以在已选指标中编辑先前选好的指标，指标参数分为两类一类是填写数值的参数，一类为下拉式选项参数，用户如果点选已编辑的指标，会在指标下方弹出指标说明以及使用方法等文字。用户在配置完指标参数后可以点击进入交易条件设置中；在交易条件设置中用户首先可以对风控条件进行设置风控条件分为止盈以及止损，其中止盈可以实现每次调仓后收益高于一定程度后回撤一定百分比进行平仓，如果不设置回撤的程度则变为普通止盈策略。止损则在每次交易后回撤超过一定百分比后进行平仓；对于仓位管理，用户可通过下拉式菜单选择“无仓位管理”和“金字塔”模式仓位管理；在风险管理模块，用户可以定义策略交易信号的有效时间，不输入则为永远有效直到该条件不成立；当设定风险管理模块后，选择交易操作并设定相应的交易条件，对于每个交易条件，可设定已选策略指标的参数满足条件。

需要注意的是，对于形态学策略指标，由于形态学策略指标不与其他指标交互，因而，交易操作对应的交易条件的第二个因子为不可选。

当用户通过图2所示的可视化策略配置界面，配置好一个量化交易策略后，点击图2中的“策略源码”，可以显示图3所示的界面，图3为本发明实施例中提供的一种策略代码编写界面示意图，如图3所示，用户可以对可视化配置后的量化交易策略的策略代码进行编辑，例如，新增一个策略指标等。在策略代码编写界面中，还可以展示策略测试结果，以便用户实时查看自己编写的量化交易策略的测试结果。可选地，还可以在界面上展示代码运行日志信息，以便用户查看出错记录等。

由上可知，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写方法，通过提供用于可视化配置量化交易策略的可视化配置界面，由于可视化配置界面中包含预先配置的多个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件，因而，用户可以通过可视化配置界面选取一个或多个策略指标，并基于已经选取的策略指标，选择相应的交易操作、交易条件、风险控制条件，根据已经选取的策略指标以及已选取策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成量化交易策略的第一策略代码，输出并显示量化交易策略的第一策略代码，接收用户对第一策略代码的代码编辑操作(包括但不限于：删除操作、新增操作和修改操作)，得到第二策略代码，最后，根据第二策略代码，生成最终的量化交易策略。

通过本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写方法，能够降低交易策略编写门槛，节约代码编写工作量，满足更多的用户需求。

在一种可选的实施例中，在接收用户对第一策略代码的代码编辑操作，得到第二策略代码之后，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写方法还可以包括如下步骤：根据第二策略代码，提取出用户新增策略指标的代码；根据新增策略指标的代码，封装为用户自定义的策略指标。具体地，可以按照开发阶段对策略指标封装的方式，将用户新增加的策略指标代码封装为相应的策略指标，以便用户下次使用该策略指标的时候，可以直接调用，避免重复编辑代码。

当一个交易策略创建后，往往需要对其执行历史回测或模拟交易测试，只有在测试结果符合一定条件的情况下下，才能投放到实盘进行真实交易。因而，在一种可选的实施例中，在上述S106之后，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写方法还可以包括如下步骤：接收测试指令，其中，测试指令包括：历史回测交易指令或模拟交易指令；根据测试指令，获取测试数据，其中，测试数据包括：历史市场行情数据或实时市场行情数据；将测试数据输入至量化交易策略，得到量化交易策略的测试结果。

可选地，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写方法还可以包括如下步骤：采集实时市场行情数据；将实时市场行情数据存储于Redis数据库；将历史市场行情数据存储于时间序列数据库，或采用分区的方式存储于关系型数据库。

一种可选的实施方式中，在将测试数据输入至量化交易策略，得到量化交易策略的测试结果的时候，可以通过如下步骤来实现：根据回测时间段，从时间序列数据库或关系型数据库中，获取回测时间段内的市场行情数据；采用消息队列的方式，将回测时间段内的市场行情数据逐笔输入至量化交易策略，得到历史回测交易结果。当用户编写一个交易策略后，往往需要多次人工操作执行策略的回测或模拟交易测试，查看测试结果，并在结果满意的情况下，进行实盘交易。整个过程费时费力，且由于市场行情随时变化，策略测试耗时过长会影响到实盘交易的即时性，从而使得投资用户错过投放策略最好的时机，导致投资收益降低。因而，作为一种优选的实施方式，可以在量化交易策略的历史回测交易结果完成的情况下，自动对量化交易策略执行模拟交易测试，因而，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写方法还可以包括如下步骤：获取预设的模拟交易条件；监测历史回测交易结果是否满足模拟交易条件，并在历史回测交易结果满足模拟交易条件的情况下，根据预设的模拟交易参数，控制量化交易策略执行模拟交易操作，得到模拟交易结果。

具体地，在历史回测交易结果满足模拟交易条件的情况下，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写方法还可以包括如下步骤：将Redis数据库存储的实时市场行情数据输入至量化交易策略；记录量化交易策略的运行时间，并在量化交易策略的运行时间达到模拟运行时长的情况下，停止量化交易策略，得到模拟交易结果。其中，模拟交易条件可以是自动执行模拟交易操作时需要历史回测交易结果满足的条件，例如，执行预设次数的回测，且历史回测交易结果中，收益率高于第一预设收益率阈值的回测概率大于第一预设概率阈值。

进一步地，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写方法还可以包括如下步骤：获取预设的实盘交易条件；监测模拟交易结果是否满足实盘交易条件，并在模拟交易结果满足实盘交易条件的情况下，根据预设实盘交易参数，控制量化交易策略执行实盘交易操作，得到实盘交易结果。其中，实盘交易条件可以是自动执行实盘交易操作时需要模拟交易结果满足的条件，例如，执行预设次数的模拟交易，且模拟交易结果中，收益率高于第二预设收益率阈值的交易概率大于第二预设概率阈值。

由于市场行情数据具有随机性，即使是回测和模拟交易结果均符合条件的策略，在执行实盘交易的时候，还是存在很多不确定性，因而，为了降低自动执行策略实盘交易的风险，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写方法还可以包括如下步骤：获取预设的风险控制条件(包括但不限于止损条件、止盈条件等)；监测实盘交易结果是否满足风险控制条件，并在实盘交易结果满足风险控制条件的情况下，根据预设风险控制参数(包括但不限于撤回资本比例)，对量化交易策略执行风险控制。

优选地，策略回测结果、模拟交易结果、实盘交易结果和风险控制结果都可以反馈给策略生产者，以便策略生产者对策略进行分析。

无论是历史市场行情数据，还是实时市场行情数据，在将市场行情数据输入至量化交易策略的时候，可以采用消息队列的方式，将市场行情数据逐笔输入至量化交易策略。

作为一种可选的实施方式，在对量化交易策略执行测试(历史回测或模拟交易测试)的时候，可以基于微服务架构，将交易策略测试系统的前端服务功能、测试服务功能和数据库服务功能分解，分别由独立的前端服务模块、测试服务模块和数据库服务模块来实现，在通过前端服务模块接收到用户终端发起的多个策略测试请求后，通过与前端服务模块连接的测试服务模块创建多个测试任务执行器，将每个策略测试请求发送到一个测试任务执行器上执行测试功能，由于数据库服务模块与前端服务模块和测试服务模块分别连接，使得前端服务模块能够将量化交易策略的策略信息存储于数据库服务模块，测试服务模块中各个测试任务执行器，能够从数据库模块中获取量化交易策略的策略信息，并根据数据库服务模块中存储的市场行情数据对量化交易策略执行测试，在对量化交易策略执行测试后，将测试结果存储于数据库服务模块，以便前端服务模块获取量化交易策略的测试结果。

图4为本发明实施例中提供的一种基于微服务架构的量化交易策略测试系统示意图，如图4所示，该系统既可以用于策略的历史回测，也可以用于策略的模拟交易测试。市场行情数据接入到数据库服务模块的Redis数据库中，历史市场行情数据存储至时间序列数据库或采用分区的方式存储于关系型数据库中。当前端服务模块接收到策略测试请求后，调用测试服务，将策略测试请求通过消息队列发送给测试服务模块中的测试任务调度器，通过测试任务调度器发送给集群部署的各个测试任务执行器，对多个策略测试请求进行并发处理，各个测试任务执行器对量化交易策略执行测试后，将测试结果通过Kafka消息队列存储至数据库服务模块的文本数据库中。

通过该实施方式，基于微服务架构，将交易策略测试系统的各个子服务功能分解，并由各个独立的模块来实现，能够降低系统的耦合性，提供更加灵活的服务支持。另外，测试服务模块采用集群部署的多个测试任务执行器来对多个策略测试请求进行测试，能够满足高并发的策略测试需求，使得交易策略测试系统具有很强的可伸缩性。

可选地，为了减少对数据库的读写操作，当策略测试请求为历史回测请求的情况下，测试任务调度器根据量化交易策略的测试参数信息，从时间序列数据库或关系型数据库中，读取历史市场行情数据，并缓存至测试服务模块，以便测试服务模块中对量化交易策略执行历史回测的测试任务执行器，根据测试服务模块中缓存的历史市场行情数据，对量化交易策略执行历史回测。

由于金融市场产品专业性很强，大多数金融市场产品的普通投资用户在投资金融市场产品的时候，都会去跟投一些专业投资用户发布的量化交易策略。因而，通过本发明实施例提供的量化交易策略编写方法，编写量化交易策略后，可以将编写的量化交易策略发布到量化交易平台或其他社交平台，以便其他用户订阅或跟投。

作为一种可选的实施方式，在根据第二策略代码，生成量化交易策略之后，本发明实施例提供的量化交易策略编写方法还可以包括如下步骤：接收策略订阅者对量化交易策略的订阅指令，其中，订阅指令包括：订阅不跟单的第一订阅指令或订阅且跟单的第二订阅指令；监听量化交易策略的交易信号；将量化交易策略的交易信号推送至策略订阅者，并根据策略订阅者对量化交易策略的订阅指令，确定是否根据量化交易策略的交易信号，生成策略订阅者的交易订单。

通过该实施方式，能够实现自动下单和手动下单双模式结合的交易，不仅提高了交易实时性，而且降低了交易风险。

图5为本发明实施例中提供的一种基于订阅的手动下单交易系统示意图，图6为本发明实施例中提供的一种基于订阅的自动下单交易系统示意图；如图5或图6所示，首先，策略生产者(例如，金融市场产品的专业投资用户)通过第一客户端(例如，电脑等)向平台发布通过本发明实施例编写后的量化交易策略，平台通过量化评估模块对来自不同策略生产者的策略进行量化评估，并通过排名显示模块显示；策略订阅者(例如，金融市场产品的普通资用户)通过第二客户端(例如，手机等)订阅一个或多个策略；当平台通过产品交易模块监听到策略生产者的交易指令后，并通过排名显示模块获取到策略订阅者订阅的策略，并将相应策略生产者的交易信号发送给策略订阅者。

如图5所示，如果策略订阅者的订阅指令是订阅不跟单指令，则平台仅将策略生产者的交易信号发送给策略订阅者，可以由策略订阅者手动下单；如图6所示，如果策略订阅者的订阅指令是订阅不跟单指令，则平台不仅将策略生产者的交易信号发送给策略订阅者，还会根据策略生产者的交易信号为策略订阅者自动下单。

可选地，在将量化交易策略的交易信号推送至策略订阅者，并根据策略订阅者对量化交易策略的订阅指令，确定是否根据量化交易策略的交易信号，生成策略订阅者的交易订单的时候，具体还可以包括如下步骤：将量化交易策略的交易信号推送至策略订阅者，并获取策略订阅者的交易配置信息，其中，交易配置信息中至少包含策略订阅者允许执行的交易量限额；根据量化交易策略的交易信号，以及策略订阅者的交易配置信息，生成策略订阅者的交易订单。

需要说明的是，上述交易配置信息可以是目标对象预先配置的交易信息，可以包括但不限于目标对象允许执行的交易量限额；可选地，交易量限额包括但不限于：交易笔数限额、交易金额限额、交易时间限额。

由于策略生产者(金融市场产品的专业投资用户)发布策略后，可以手动启动策略(手动下单)；也可能是当行情数据满足策略的启动条件后，自动启动策略(自动下单)，作为一种可选的实施方式，本发明实施例可以通过如下两种方式，监听量化交易策略的交易信号：方式一，监听待交易产品的实时行情数据，并根据待交易产品的实时行情数据，确定量化交易策略的交易信号；方式二，监听量化交易策略的交易操作，并根据量化交易策略的交易操作，确定量化交易策略的交易信号。

可选地，为降低投资风险，当策略生产者(金融市场产品的专业投资用户)采用自动下单模式的情况下，还可以通过手动方式暂停。

由于市场行情不断变化，仅通过历史回测或模拟交易测试得到的收益曲线来反映一个量化策略的好坏，显然是不准确，也不全面的。因而，在一种可选的实施例中，在根据第二策略代码，生成量化交易策略之后，本发明实施例提供的策略编写方法还可以包括如下步骤：接收策略评估指令，其中，策略评估指令用于对量化交易策略进行多维度量化评估，策略评估指令中至少包含：评估周期；根据策略评估指令，获取量化交易策略的各个评估指标在评估周期内的指标值，其中，评估指标包括如下至少之一：实际收益率、收益增长率、最大收益率、最大回撤率、波动率、夏普比率、资金使用率和交易量；获取各个评估指标的权重值，并根据各个评估指标的权重值和各个评估指标在评估周期内的指标值，生成量化交易策略在评估周期内各个时刻对应的策略评估值；输出量化交易策略在评估周期内各个时刻对应的策略评估值。

本发明实施例基于多个评估指标对交易策略进行多维度量化评估，生成评估周期内各个时刻对应的策略评估值并输出，不仅能够使得交易策略的量化评估信息更加准确，而且使得用户更直观地查看一个交易策略的量化评估信息在整个评估周期内的变化情况，便于直观认识到一个交易策略的好坏。

可选地，在输出量化交易策略在评估周期内各个时刻对应的策略评估值的时候，可以通过如下步骤来实现：获取策略影响因子在评估周期内各个时刻对应的变量值，其中，策略影响因子为与量化交易策略的策略评估值具有关联关系的变量因子，策略影响因子包括如下至少之一：策略版本信息、策略订阅信息和市场行情信息；输出量化交易策略在评估周期内各个时刻对应的策略评估值，以及策略影响因子在评估周期内各个时刻对应的变量值。在输出策略评估值的同时，输出对策略评估值影响的策略影响因子的变量值，能够方便用户看出当前交易策略随着策略影响因子是如何变化的，作为后期采用交易策略进行金融市场产品交易的依据。

其中，在根据策略评估指令，获取量化交易策略的各个评估指标在评估周期内的指标值的时候，可以通过如下步骤来实现：以评估周期内的各个时刻为中心，构建各个时刻对应的时间窗口；获取量化交易策略的各个评估指标在评估周期内各个时间窗口对应的指标值。

现有技术中，策略生产者在分享交易策略的时候，大多是利用其对交易策略执行回测或模拟交易的收益曲线截图，来说明其交易策略的好坏。由于截图很容易被篡改，这种方式难以确保策略生产者发布的收益曲线截图一定来自其发布的交易策略。对于策略生产者来说，其发布的交易策略很难得到策略订阅者的信任；对于策略订阅者来说，跟投被篡改的交易策略，可能导致利益受损。

由此，在一种可选的实施例中，在根据第二策略代码，生成量化交易策略之后，本发明实施例提供的策略编写方法还可以包括如下步骤：在检测到策略分享指令的情况下，获取量化交易策略的策略信息；根据策略信息，获取量化交易策略在回测交易系统、模拟交易系统或实盘交易系统中的交易数据；根据策略信息和交易数据，生成量化交易策略的动态分享内容，其中，动态分享内容中包含量化交易策略的回测交易结果、模拟交易结果或实盘交易结果；根据策略分享指令，输出动态分享内容。通过该实施例，能够实现策略发布者在分享交易策略的同时，将交易策略的回测交易结果、模拟交易结果或实盘交易结果同步分享，使得策略订阅者快速且直观地了解一个交易策略的交易结果。

可选地，上述策略分享指令用于将量化交易平台发布的交易策略分享到社交平台，其中，根据策略分享指令，输出动态分享内容，包括：根据策略分享指令，生成动态分享内容的分享链接信息(网址链接或图像二维码)；将分享链接信息，发送至社交平台(例如，微信、微博、论坛等社交平台)。通过将分享内容以分享链接的形式输出，能够满足更多策略共享平台的策略共享需求，而无需考虑数据兼容的问题。

图7为本发明实施例中提供的一种可选的量化交易策略分享流程图，如图7所示，当策略生产者通过可视化配置和代码编写结合的方式创建量化交易策略后，可以执行策略分享指令，在将交易策略分享到策略共享平台的同时，将交易策略的回测交易结果、模拟交易结果或实盘交易结果同步分享，从而可以确保策略生产者发布的交易策略与交易策略的交易结果是一致的。可选地，策略订阅者在订阅某个交易策略的时候，还可以进一步对交易策略执行回测交易、模拟交易或实盘交易，以验证实际的交易结果与策略生产者发布的动态分享内容中的交易结果是否一致，并在二者一致的情况下，在根据订阅的交易策略执行实盘交易，提高交易安全，降低投资风险。

本发明实施例中还提供了一种基于可视化配置的量化交易策略编写装置，如下面的实施例。由于该装置实施例解决问题的原理与基于可视化配置的量化交易策略编写方法相似，因此该装置实施例的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

图8为本发明实施例中提供的一种基于可视化配置的量化交易策略编写装置示意图，如图8所示，该装置可以包括：可视化配置界面显示模块81、可视化配置模块82、策略代码生成模块83、策略代码显示模块84、策略代码编辑模块85和量化交易策略生成模块86。

其中，可视化配置界面显示模块81，用于显示量化交易策略的可视化配置界面，其中，可视化配置界面中包含预先配置的多个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件；可视化配置模块82，用于获取用户通过可视化配置界面选取的一个或多个策略指标，以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件；策略代码生成模块83，用于根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成第一策略代码；策略代码显示模块84，用于显示第一策略代码；策略代码编辑模块85，用于接收用户对第一策略代码的代码编辑操作，得到第二策略代码；其中，代码编辑操作包括如下任意之一：删除操作、新增操作和修改操作；量化交易策略生成模块86，用于根据第二策略代码，生成量化交易策略。

可选地，上述策略代码生成模块83用于根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，调取已选策略指标的指标代码、交易操作代码、交易条件代码和风险控制条件代码；以及基于预设的代码关联关系，对已选策略指标的指标代码、交易操作代码、交易条件代码和风险控制条件代码进行拼接处理，生成量化交易策略的第一策略代码。

由上可知，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写装置，通过可视化配置界面显示模块81提供用于可视化配置量化交易策略的可视化配置界面，由于可视化配置界面中包含预先配置的多个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件，因而，通过可视化配置模块82获取用户通过可视化配置界面选取的一个或多个策略指标，以及基于已经选取策略指标选择的交易操作、交易条件、风险控制条件；通过策略代码生成模块83根据已经选取的策略指标以及已选取策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成量化交易策略的第一策略代码，输出并显示量化交易策略的第一策略代码；通过策略代码编辑模块85接收用户对第一策略代码的代码编辑操作(包括但不限于：删除操作、新增操作和修改操作)，得到第二策略代码，最后，通过量化交易策略生成模块根据第二策略代码，生成最终的量化交易策略。

通过本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写装置，能够降低交易策略编写门槛，节约代码编写工作量，满足更多的用户需求。

在一种可选的实施例中，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写装置还可以包括：策略指标封装模块，用于根据第二策略代码，提取出用户新增策略指标的代码；根据新增策略指标的代码，封装为用户自定义的策略指标。

在一种可选的实施例中，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写装置还可以包括：策略测试模块，用于接收测试指令，根据测试指令，获取测试数据，以及将测试数据输入至量化交易策略，得到量化交易策略的测试结果，其中，测试指令包括：历史回测交易指令或模拟交易指令，测试数据包括：历史市场行情数据或实时市场行情数据。

在一种可选的实施例中，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写装置还可以包括：市场行情数据采集模块，用于采集实时市场行情数据；将实时市场行情数据存储于Redis数据库；将历史市场行情数据存储于时间序列数据库，或采用分区的方式存储于关系型数据库。

在一种可选的实施例中，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写装置还可以包括：策略执行控制模块，用于根据回测时间段，从时间序列数据库或关系型数据库中，获取回测时间段内的市场行情数据；以及采用消息队列的方式，将回测时间段内的市场行情数据逐笔输入至量化交易策略，得到历史回测交易结果。

可选地，上述策略执行控制模块还用于获取预设的模拟交易条件；以及监测历史回测交易结果是否满足模拟交易条件，并在历史回测交易结果满足模拟交易条件的情况下，根据预设的模拟交易参数，控制量化交易策略执行模拟交易操作，得到模拟交易结果。

可选地，上述策略执行控制模块还用于将Redis数据库存储的实时市场行情数据输入至量化交易策略；以及记录量化交易策略的运行时间，并在量化交易策略的运行时间达到模拟运行时长的情况下，停止量化交易策略，得到模拟交易结果。

可选地，上述策略执行控制模块还用于获取预设的实盘交易条件；以及监测模拟交易结果是否满足实盘交易条件，并在模拟交易结果满足实盘交易条件的情况下，根据预设实盘交易参数，控制量化交易策略执行实盘交易操作，得到实盘交易结果。

可选地，上述策略执行控制模块还用于获取预设的风险控制条件；以及监测实盘交易结果是否满足风险控制条件，并在实盘交易结果满足风险控制条件的情况下，根据预设风险控制参数，对量化交易策略执行风险控制。

在一种可选的实施例中，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写装置还可以包括：交易订单生成模块，用于接收策略订阅者对量化交易策略的订阅指令，监听量化交易策略的交易信号，以及将量化交易策略的交易信号推送至策略订阅者，并根据策略订阅者对量化交易策略的订阅指令，确定是否根据量化交易策略的交易信号，生成策略订阅者的交易订单，其中，订阅指令包括：订阅不跟单的第一订阅指令或订阅且跟单的第二订阅指令。

可选地，上述交易订单生成模块还用于将量化交易策略的交易信号推送至策略订阅者，并获取策略订阅者的交易配置信息，其中，交易配置信息中至少包含策略订阅者允许执行的交易量限额；根据量化交易策略的交易信号，以及策略订阅者的交易配置信息，生成策略订阅者的交易订单。

可选地，上述交易订单生成模块还用于监听待交易产品的实时行情数据，并根据待交易产品的实时行情数据，确定量化交易策略的交易信号；或监听量化交易策略的交易操作，并根据量化交易策略的交易操作，确定量化交易策略的交易信号。

在一种可选的实施例中，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写装置还可以包括：策略评估模块，用于接收策略评估指令，根据策略评估指令，获取量化交易策略的各个评估指标在评估周期内的指标值，获取各个评估指标的权重值，并根据各个评估指标的权重值和各个评估指标在评估周期内的指标值，生成量化交易策略在评估周期内各个时刻对应的策略评估值；输出量化交易策略在评估周期内各个时刻对应的策略评估值，其中，策略评估指令用于对量化交易策略进行多维度量化评估，策略评估指令中至少包含：评估周期，评估指标包括如下至少之一：实际收益率、收益增长率、最大收益率、最大回撤率、波动率、夏普比率、资金使用率和交易量。

可选地，上述策略评估模块还用于获取策略影响因子在评估周期内各个时刻对应的变量值，其中，策略影响因子为与量化交易策略的策略评估值具有关联关系的变量因子，策略影响因子包括如下至少之一：策略版本信息、策略订阅信息和市场行情信息；输出量化交易策略在评估周期内各个时刻对应的策略评估值，以及策略影响因子在评估周期内各个时刻对应的变量值。

可选地，上述策略评估模块还用于以评估周期内的各个时刻为中心，构建各个时刻对应的时间窗口；获取量化交易策略的各个评估指标在评估周期内各个时间窗口对应的指标值。

在一种可选的实施例中，本发明实施例提供的基于可视化配置的量化交易策略编写装置还可以包括：策略分享模块，用于接在检测到策略分享指令的情况下，获取量化交易策略的策略信息；根据策略信息，获取量化交易策略在回测交易系统、模拟交易系统或实盘交易系统中的交易数据；根据策略信息和交易数据，生成量化交易策略的动态分享内容，根据策略分享指令，输出动态分享内容，其中，动态分享内容中包含量化交易策略的回测交易结果、模拟交易结果或实盘交易结果。

可选地，策略分享指令用于将量化交易平台发布的交易策略分享到社交平台，其中，策略分享模块还用于根据策略分享指令，生成动态分享内容的分享链接信息；以及将分享链接信息，发送至社交平台。

本发明实施例还提供了一种计算机设备，用以解决现有技术中量化交易策略的代码编写技术门槛高，而可视化配置无法满足更多用户需求的技术问题，该计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述基于可视化配置的量化交易策略编写方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用以解决现有技术中量化交易策略的代码编写技术门槛高，而可视化配置无法满足更多用户需求的技术问题，该计算机可读存储介质存储有执行上述基于可视化配置的量化交易策略编写方法的计算机程序。

综上所述，本发明实施例提供了一种基于可视化配置的量化交易策略编写方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，支持可视化配置和代码配置结合的交易策略发布。首先，用户可以借助可视化配置工具，通过指标与参数设置来实现交易策略的发布，由于平台提供的指标可能无法满足用户的交易需求，因而，当用户通过可视化配置工具配置完成交易策略后，用户可以通过一键将策略转换成相应的代码，进而对策略代码进行一些完善(例如，增加一些系统没有的指标或参数)。当用户对策略代码进行编辑的时候，还可以提供一种集成开发环境，将一些公共的部分提取出来，进行封装，用户可以直接调用，从而节约用户编写此部分代码的工作量。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (18)

1.一种基于可视化配置的量化交易策略编写方法，其特征在于，包括：

显示量化交易策略的可视化配置界面，其中，所述可视化配置界面中包含预先配置的多个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件；

获取用户通过所述可视化配置界面选取的一个或多个策略指标，以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件；

根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成第一策略代码；

显示所述第一策略代码；

接收用户对所述第一策略代码的代码编辑操作，得到第二策略代码；其中，所述代码编辑操作包括如下任意之一：删除操作、新增操作和修改操作；

根据所述第二策略代码，生成量化交易策略。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收用户对所述第一策略代码的代码编辑操作，得到第二策略代码之后，所述方法还包括：

根据所述第二策略代码，提取出用户新增策略指标的代码；

根据新增策略指标的代码，封装为用户自定义的策略指标。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成第一策略代码，包括：

根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，调取已选策略指标的指标代码、交易操作代码、交易条件代码和风险控制条件代码；

基于预设的代码关联关系，对已选策略指标的指标代码、交易操作代码、交易条件代码和风险控制条件代码进行拼接处理，生成量化交易策略的第一策略代码。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第二策略代码，生成量化交易策略之后，所述方法还包括：

接收测试指令，其中，所述测试指令包括：历史回测交易指令或模拟交易指令；

根据所述测试指令，获取测试数据，其中，所述测试数据包括：历史市场行情数据或实时市场行情数据；

将所述测试数据输入至所述量化交易策略，得到所述量化交易策略的测试结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集实时市场行情数据；

将实时市场行情数据存储于Redis数据库；

将历史市场行情数据存储于时间序列数据库，或采用分区的方式存储于关系型数据库。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述测试数据输入至所述量化交易策略，得到所述量化交易策略的测试结果，包括：

根据回测时间段，从时间序列数据库或所述关系型数据库中，获取所述回测时间段内的市场行情数据；

采用消息队列的方式，将所述回测时间段内的市场行情数据逐笔输入至所述量化交易策略，得到历史回测交易结果。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取预设的模拟交易条件；

监测所述历史回测交易结果是否满足所述模拟交易条件，并在所述历史回测交易结果满足所述模拟交易条件的情况下，根据预设的模拟交易参数，控制所述量化交易策略执行模拟交易操作，得到模拟交易结果。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取预设的实盘交易条件；

监测所述模拟交易结果是否满足所述实盘交易条件，并在所述模拟交易结果满足所述实盘交易条件的情况下，根据预设实盘交易参数，控制所述量化交易策略执行实盘交易操作，得到实盘交易结果。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取预设的风险控制条件；

监测所述实盘交易结果是否满足风险控制条件，并在所述实盘交易结果满足风险控制条件的情况下，根据预设风险控制参数，对所述量化交易策略执行风险控制。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第二策略代码，生成量化交易策略之后，所述方法还包括：

接收策略订阅者对所述量化交易策略的订阅指令，其中，所述订阅指令包括：订阅不跟单的第一订阅指令或订阅且跟单的第二订阅指令；

监听所述量化交易策略的交易信号；

将所述量化交易策略的交易信号推送至所述策略订阅者，并根据所述策略订阅者对量化交易策略的订阅指令，确定是否根据所述量化交易策略的交易信号，生成所述策略订阅者的交易订单。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，将所述量化交易策略的交易信号推送至所述策略订阅者，并根据所述策略订阅者对量化交易策略的订阅指令，确定是否根据所述量化交易策略的交易信号，生成所述策略订阅者的交易订单，包括：

将所述量化交易策略的交易信号推送至所述策略订阅者，并获取所述策略订阅者的交易配置信息，其中，所述交易配置信息中至少包含所述策略订阅者允许执行的交易量限额；

根据所述量化交易策略的交易信号，以及所述策略订阅者的交易配置信息，生成所述策略订阅者的交易订单。

12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第二策略代码，生成量化交易策略之后，所述方法还包括：

接收策略评估指令，其中，所述策略评估指令用于对所述量化交易策略进行多维度量化评估，所述策略评估指令中至少包含：评估周期；

根据所述策略评估指令，获取所述量化交易策略的各个评估指标在所述评估周期内的指标值，其中，所述评估指标包括如下至少之一：实际收益率、收益增长率、最大收益率、最大回撤率、波动率、夏普比率、资金使用率和交易量；

获取各个评估指标的权重值，并根据各个评估指标的权重值和各个评估指标在所述评估周期内的指标值，生成所述量化交易策略在所述评估周期内各个时刻对应的策略评估值；

输出所述量化交易策略在所述评估周期内各个时刻对应的策略评估值。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，输出所述量化交易策略在所述评估周期内各个时刻对应的策略评估值，包括：

获取策略影响因子在所述评估周期内各个时刻对应的变量值，其中，所述策略影响因子为与所述量化交易策略的策略评估值具有关联关系的变量因子，所述策略影响因子包括如下至少之一：策略版本信息、策略订阅信息和市场行情信息；

输出所述量化交易策略在所述评估周期内各个时刻对应的策略评估值，以及策略影响因子在所述评估周期内各个时刻对应的变量值。

14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第二策略代码，生成量化交易策略之后，所述方法还包括：

在检测到策略分享指令的情况下，获取所述量化交易策略的策略信息；

根据所述策略信息，获取所述量化交易策略在回测交易系统、模拟交易系统或实盘交易系统中的交易数据；

根据所述策略信息和所述交易数据，生成所述量化交易策略的动态分享内容，其中，所述动态分享内容中包含所述量化交易策略的回测交易结果、模拟交易结果或实盘交易结果；

根据所述策略分享指令，输出所述动态分享内容。

15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述策略分享指令用于将量化交易平台发布的交易策略分享到社交平台，其中，根据所述策略分享指令，输出所述动态分享内容，包括：

根据所述策略分享指令，生成所述动态分享内容的分享链接信息；

将所述分享链接信息，发送至所述社交平台。

16.一种基于可视化配置的量化交易策略编写装置，其特征在于，包括：

可视化配置界面显示模块，用于显示量化交易策略的可视化配置界面，其中，所述可视化配置界面中包含预先配置的多个策略指标、交易操作、交易条件和风险控制条件；

可视化配置模块，用于获取用户通过所述可视化配置界面选取的一个或多个策略指标，以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件；

策略代码生成模块，用于根据已选策略指标以及已选策略指标的交易操作、交易条件、风险控制条件，生成第一策略代码；

策略代码显示模块，用于显示所述第一策略代码；

策略代码编辑模块，用于接收用户对所述第一策略代码的代码编辑操作，得到第二策略代码；其中，所述代码编辑操作包括如下任意之一：删除操作、新增操作和修改操作；

量化交易策略生成模块，用于根据所述第二策略代码，生成量化交易策略。

17.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至15任一项所述基于可视化配置的量化交易策略编写方法。

18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至15任一项所述基于可视化配置的量化交易策略编写方法的计算机程序。

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