让交易机器人学会自我进化：我的AI量化实战新体验

作者：老余捞鱼

原创不易，转载请标明出处及原作者。

写在前面的话：最近朋友给我推荐了一个叫TensorTrade-NG的智能交易系统，它是个会用AI‘自学’的交易机器人！我试了试，结果彻底上头——模块化设计像搭乐高，零基础也能5分钟跑通代码，还能用强化学习让机器人越亏越聪明。这篇文章，我会手把手教你如何用它避开韭菜命运，附代码、避坑指南和实战经验！

一、传统量化交易机器人 VS AI机器人：谁更抗揍？

传统量化交易系统就像只会背书的学霸，遇到新题就傻眼。比如，设定“价格涨3%就买”，但市场一波动，它就可能亏得找不着北。

想象一下，如果你的量化机器人能像人一样，从失败中学习，越来越聪明呢？

而TensorTrade-NG机器人就是“老司机”——通过强化学习（AI试错法），让交易机器人通过不断试错来改善自己的交易策略。

它还跟 Stable-Baselines3 这样的强化学习库无缝对接，让你轻松用上顶尖算法。如果数据量大，它还能通过 Ray 分布式计算，跑得飞快。

核心优势对比表：为什么它比传统量化工具更香？

二、TensorTrade-NG 是什么？

TensorTrade-NG 是一个开源的 Python 框架，专门用来打造、训练和测试交易机器人。这个机器人不靠死板的规则，而是通过强化学习（RL）自己摸索怎么交易。

TensorTrade-NG的目标很明确——帮助大家搭建一个具有学习能力的交易系统。

核心功能：

这个工具既支持模拟环境，也能接入真实市场数据。它能处理股票、加密货币等各种资产。整个架构灵活得像搭乐高积木，每一块模块都可以自由替换，满足从入门到进阶各种需求。

目前它还在 beta 阶段，可能用起来会有点小问题需要调整，但潜力巨大。它复用了 NumPy 和 Pandas 这些 Python 神器，帮你省去很多重复工作。

你可以快速试错，再也不用花几周时间从头写代码。

三、手把手教你搭建第一个AI交易机器人

3.1 环境配置

安装只需一行代码，连Python小白都能秒上手：

pip install tensortrade-ng  # 稳如老狗的稳定版  
# 或挑战极限！装最新开发版：  
pip install git+https://github.com/erhardtconsulting/tensortrade-ng.git  

避坑提示：记得先装git-lfs，否则会卡在数据下载！Mac用brew install git-lfs，Win环境去官网下。

装好后，测试一下：

hatch run test:run

想看文档？本地跑：

hatch run docs:serve

文档写得清楚，救了我好几次。需要 pandoc 的话，别用 pip 装，用 brew 或 apt 搞定。

3.2 五分钟代码实战：让AI买卖虚拟股票

下面这段代码简单粗暴，但你能看到环境已经搭好，机器人开始交易了。

import tensortrade_ng as tt  
from tensortrade_ng.env import TradingEnv  
from tensortrade_ng.exchanges import SimulatedExchange  
import pandas as pd  

# 模拟股价数据（5天）  
data = pd.DataFrame({"price": [100, 102, 101, 105, 103]})  
exchange = SimulatedExchange(data)  # 虚拟交易所  

# 设定买卖规则和奖励  
actions = tt.actions.SimpleOrders()  # 支持买、卖、躺平  
rewards = tt.rewards.SimpleProfit()  # 赚钱才是硬道理  

# 组装交易环境  
env = TradingEnv(exchange=exchange, action_scheme=actions, reward_scheme=rewards)  

# 让AI随机试水！  
obs = env.reset()  
for _ in range(5):  
    action = env.action_space.sample()  # 随机选动作（0=躺平，1=买，2=卖）  
    obs, reward, done, info = env.step(action)  
    print(f"操作：{action}，赚了：{reward}元！")  

运行结果示例：

操作：1，赚了：2元！  
操作：2，赚了：-1元！  
操作：0，赚了：0元！（躺平可耻但有用）  

3. 3 进阶玩法：接入真实市场数据

在AI量化实战中，如果你还停留在 yfinance 下载历史数据的阶段，那你就错过了真正的交易机会。

QMT（券商量化交易终端）+ PTrade（事件驱动策略引擎）给我们提供了更高维度的真实数据与策略执行能力。只需开通QMT量化权限，我们就能用 Python 直接读取账户数据、实时行情，甚至挂单成交。

以下是一个通过 PTrade 平台获取行情数据的高效方式：

# 获取历史行情数据示例（无需再用 yfinance）
df = get_history(10, '1d', 'close', security='600519.SS', fq=None, include=False)
print(df)

四、我的实战体验

初尝 TensorTrade-NG 的时候，我还沉迷在“AI 会越来越聪明”的幻想中。虽然过程偶尔遇到小问题，整体体验还算非常顺畅。

但当我真正接入 QMT+PTrade 的组合后，我才意识到 —— 真正聪明的，不只是 AI，而是用对了工具的人类自己。

我的策略落地流程如下：

策略开发： 使用 PTrade 的事件驱动框架，定义好 initialize、handle_data 等函数，通过 get_history 抓取真实行情，实时执行买卖决策。

本地连接 QMT： 通过 Python 脚本连接 miniqmt 客户端，实现账户登录、资产查询、持仓监控。

from xtquant.xttrader import XtQuantTrader
trader = XtQuantTrader(r'D:\QMT路径', session_id=123456)
trader.start()
trader.connect()

账户管理： 通过调用 query_stock_asset()、query_stock_positions() 等接口，随时掌握资金与仓位。

实盘交易： 回测通过后，切换到实盘接口，策略代码不变，只需更换 API 连接设置即可开始实盘操作。

安全性与稳定性：

• 策略运行完全本地化，代码不上传云端。
• QMT + PTrade 为我实现了延迟<1ms的高速交易。
• 系统支持全品种策略开发，包括股票、ETF、可转债、期权。

避坑指南：新手必看的血泪教训

• 开始时别用真钱测试！ Beta版可能有Bug，先用模拟盘练手后再实盘。
• 数据质量决定成败：垃圾数据训练出的AI比韭菜还菜，建议用用券商收费收据喂给模型。
• 奖励函数是灵魂：如果只教AI“赚钱”，它可能疯狂高频交易——手续费亏死你！需加入交易频率惩罚项。

五、观点总结

TensorTrade-NG 是个让人眼前一亮的工具，它用强化学习让交易机器人变得更聪明。虽然还在开发中，但它的模块化设计和社区支持已经让人期待。无论你是想玩玩量化交易，还是准备干票大的，这家伙都值得一试。

• 零门槛：5分钟代码入门，无需金融PhD。
• 高灵活：像搭乐高一样自定义策略，每部分都可以自由替换和扩展。
• 强扩展：从单机到集群无缝切换，适合散户和小团队。
• 适用广泛：不仅适合股票、债券，也可用于加密货币交易。
• 社区生态：开源社区活跃，共享策略和模型，拒绝重复造轮子。
• 风险提示：Beta版有坑，模拟盘先行，别梭哈真金白银！

文章最后，如果说 TensorTrade 是一位爱学习的新手交易员，那 QMT+PTrade 就是你专属的“高智商执行官” —— 能看行情、能动手下单、还能管理账户资金，一体化策略执行无缝衔接。

量化交易的未来，不止于“更聪明的AI”，还要有“更可靠的基础设施”。

六、如何获取 QMT 与智能交易策略的开源代码？

想亲手打造属于自己的量化机器人？我把实测可跑的策略代码和环境配置文件全部整理好了，开源免费共享！

📌 QMT 开通指南 + Python连接模板

📌 PTrade事件驱动策略框架

📌 TensorTrade-NG 开源地址 （Github和GitCode双地址，支持国内快速获取）

📌 实盘接入账户

需要特别说明的是：QMT需通过券商开户后申请开通，官网不提供软件下载。全程线上开通后客服会提供安装包和测试账号，方便提前试用。即使不做自动化交易，也推荐申请，因费率更低、流程简便，一年可省不少成本，特别适合个人和小型的国内量化用户。

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