# pobo_cpx2025

**Repository Path**: greewarm/pobo_cpx2025

## Basic Information

- **Project Name**: pobo_cpx2025
- **Description**: 基于真格量化的交易系统
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: develop
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-23
- **Last Updated**: 2025-08-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 真格量化SDK学习项目

## 项目概述
本项目是对真格量化SDK(PoboAPI)的学习和实践，包含了对SDK主要功能的探索和几个示例策略的实现。

## 真格量化简介
真格量化是一个专业的量化交易平台，提供了完整的策略开发、回测和实盘交易环境。其SDK(PoboAPI)支持期货、期权等多种交易品种，具有事件驱动架构、丰富的数据接口和交易功能。

官方网站：https://quant.pobo.net.cn/

## 项目结构
- `Example/` - 示例策略目录
  - `期货双均线-分钟级别.py` - 基于双均线交叉的期货交易策略
  - `期权盒式套利，日线级别.py` - 期权套利策略
  - `日内极值突破，分钟突破.py` - 基于价格突破的日内交易策略
  - `RSI指标交易策略.py` - 基于RSI指标的交易策略
  - `多因子选股策略.py` - 基于多因子模型的股票选择策略
  - `高频交易策略.py` - 基于Tick数据的高频交易策略
- `真格量化SDK学习笔记.md` - SDK功能和用法的详细笔记
- `回测配置说明.md` - 回测参数设置和注意事项
- `test01.py` - 测试脚本

## SDK主要组件

### 1. 事件驱动架构
- `OnStart(context)` - 策略启动时执行
- `OnMarketQuotationInitialEx(context, exchange, daynight)` - 行情初始化事件
- `OnBar(context, code, bartype)` - K线事件
- `OnQuote(context, code)` - 实时行情事件
- `OnAlarm(context, alarmid)` - 闹钟事件

### 2. 数据获取与处理
- 行情数据订阅与获取
- 历史数据查询
- 技术指标计算

### 3. 交易操作
- 下单交易
- 持仓管理
- 风险控制

## 示例策略说明

### 1. 期货双均线策略
使用5日和10日均线的交叉信号进行交易，当短期均线上穿长期均线时买入，下穿时卖出。支持主力合约自动切换。

### 2. RSI指标交易策略
基于RSI指标的超买超卖信号进行交易，当RSI低于30时买入，高于70时卖出。包含止损止盈机制。

### 3. 日内极值突破策略
基于日内价格极值突破进行交易，当价格突破前期高点时做多，突破前期低点时做空。使用加速因子动态调整止损位，收盘前自动平仓。

### 4. 期权盒式套利策略
利用期权价格不合理时的套利机会，获取特定到期日的期权列表，计算套利差价，当差价超过阈值时进行套利交易。

### 5. 多因子选股策略
结合动量、波动率和价值三个因子进行股票筛选和交易。定期重新评估股票池，根据综合得分调整持仓。

### 6. 高频交易策略
基于Tick级别数据的价格压力指标(PPI)进行短线交易。分析买卖盘口压力，根据指标信号快速开平仓，包含严格的止损止盈控制。

## 学习资源
- 真格量化官方文档：https://quant.pobo.net.cn/docs
- 真格量化API参考：https://quant.pobo.net.cn/api
- 真格量化社区：https://quant.pobo.net.cn/community

## 后续学习计划
1. 深入学习更多技术指标的使用方法
2. 完善风险控制模块
3. 开发多品种、多周期联动策略
4. 优化回测系统的使用与参数优化
5. 学习实盘交易的注意事项
6. 探索机器学习在量化交易中的应用
7. 研究高频交易的市场微观结构
8. 开发更复杂的套利策略
9. 构建量化交易的风险评估体系
10. 学习如何进行策略组合管理

## 注意事项
本项目中的策略仅用于学习和研究目的，不构成投资建议。在实际交易中，请务必进行充分的测试和风险评估。