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基於 Yahu API 的量化交易策略開發與回測
在當今投資研究領域中，量化策略已逐漸成為主流，其核心理念在於「用數據說話」。隨著數據平台與工具的日益成熟與普及，構建一套完整的量化交易系統不再是金融機構的專利。如今，只需一個簡單的 Python 開發環境，搭配如 Luckdata 提供的 Yahu Financials API，我們便能高效地獲取數據、構建策略、進行回測，並完成可視化分析，實現從策略構想到驗證結果的全流程自動化。
本文將透過一個完整的實戰範例，帶你從零開始打造一套基於 API 的量化策略回測系統，涵蓋「資料取得 → 策略實現 → 回測分析 → 成果評估」的完整閉環，幫助讀者實際掌握從資料到結果的技術鏈路。
一、為什麼選擇 API + Python 進行量化回測？
API 可實時取得數據，自動串接行情與基本面資料：透過 API，可以自動調用最新資料，打通整個資料鏈路，省去手動下載與整理的繁瑣流程。
Python 是最受歡迎的量化工具語言：擁有強大的數據分析生態，如 pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn 等，加上不斷壯大的量化開源社群，可快速構建並測試想法。
脫離券商平台限制，實現靈活部署與遷移：不依賴封閉交易平台，更容易與本地開發或雲端部署結合，方便進行定制化擴展與持續整合。
Luckdata 提供的 Yahu API 結構化設計，覆蓋多維數據源：涵蓋即時行情、歷史數據、財務報表、新聞舆情、估值指標等，能支援從量價分析到基本面篩選的全流程應用場景。
二、資料準備：從 API 獲取歷史行情
以下我們以「蘋果公司（AAPL）」為例，透過 Yahu API 拉取其 2020 年至 2024 年的日線歷史價格數據：
import requestsimport pandas as pd
import datetime
def fetch_price_history(symbol="AAPL", start="2020-01-01", end="2024-12-31"):
endpoint = "https://luckdata.io/yahu-financials/azr83087xcq0"
params = {
"symbol": symbol,
"region": "US",
"type": "history",
"period1": start,
"period2": end
}
headers = {"x-api-key": "YOUR_API_KEY"}
res = requests.get(endpoint, params=params, headers=headers)
data = res.json()
prices = pd.DataFrame(data["prices"])
prices["date"] = pd.to_datetime(prices["date"], unit="s")
return prices[["date", "open", "high", "low", "close", "volume"]]
執行後，即可獲得如下的歷史日線資料表：
date | open | high | low | close | volume |
|---|---|---|---|---|---|
2023-01-03 | 130.28 | 130.90 | 124.17 | 125.07 | 112117500 |
... | ... | ... | ... | ... | ... |
這份資料將作為後續策略開發與回測的基礎輸入。
三、策略實現：均線交叉策略
我們實作一個經典的技術分析策略：短期均線上穿長期均線時買入，下穿時賣出。這裡以 5 日均線與 20 日均線為例：
def compute_ma_cross(prices):prices["ma_short"] = prices["close"].rolling(5).mean()
prices["ma_long"] = prices["close"].rolling(20).mean()
prices["signal"] = 0
prices.loc[prices["ma_short"] > prices["ma_long"], "signal"] = 1
prices.loc[prices["ma_short"] < prices["ma_long"], "signal"] = -1
return prices
此策略的核心邏輯在於利用移動平均線作為趨勢判斷依據，捕捉波段轉折點，適合用於中短線操作。
四、策略回測：實作資金曲線變化
接下來，我們設計一個簡單回測函數，模擬以 10 萬美元初始資金根據該策略進行交易的資金變化情況：
def backtest_strategy(prices, initial_capital=100000):prices = prices.copy()
prices["position"] = prices["signal"].shift(1)
prices["daily_return"] = prices["close"].pct_change()
prices["strategy_return"] = prices["daily_return"] * prices["position"]
prices["capital"] = (1 + prices["strategy_return"]).cumprod() * initial_capital
return prices
此函數會根據持倉信號計算每日報酬率與資金累計變化，並產出完整的資金曲線資料，可用於視覺化分析。
五、回測結果視覺化
透過 matplotlib 將策略表現與單純持有策略（Buy & Hold）進行對比視覺化：
import matplotlib.pyplot as pltdef plot_performance(prices):
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(prices["date"], prices["capital"], label="策略資金曲線")
plt.plot(prices["date"], (1 + prices["daily_return"]).cumprod() * 100000, label="Buy & Hold")
plt.legend()
plt.title("策略 vs. 持有 對比資金曲線")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("資金（美元）")
plt.grid(True)
plt.show()
圖中會顯示兩條曲線，一條為策略回測的資金變化，另一條為買入後持有至今的對比基準，可一目了然地看出策略是否優於市場基準。
六、可選優化與自動化擴展
若希望將該策略系統應用至更廣的實戰場景，可考慮以下進階擴展方向：
多標的回測與最優策略篩選：將多支股票納入策略回測範圍，篩選出收益風險比最佳的標的。
接入專業回測框架：如
Backtrader或vectorbt，支援更完整的回測功能，包括手續費、滑點、複利資金管理等。自動化任務調度：配合
APScheduler、cron等工具，實現每日定時資料拉取與回測結果生成，打造自動化策略研究管線。結合基本面數據進行股票篩選：使用 Yahu API 提供的
screeners、financials接口，過濾出具備穩定財務表現的潛力股票。加入新聞與情緒分析模組：利用 Yahu API 的新聞與情緒數據接口，為技術信號增加舆情濾波，提高策略穩定性與抗噪能力。
七、總結
透過本文，我們實作了一套基於 Luckdata Yahu Financials API 的量化策略開發與回測流程，從數據取得到策略構建、從回測到視覺化分析，實現了量化研究的完整鏈條。Yahu API 提供結構化、可擴展的數據接口，不僅節省了大量資料處理時間，也為量化策略研究提供強大助力。無論是初學者還是進階量化開發者，都能在此基礎上靈活拓展、精進策略表現。
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【Luckdata 官網：https://luckdata.io】
