模拟交易项目上线：一起长期跟踪策略的真实表现

 

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今天把正在模拟交易的所有策略，整理成了一个全新的项目，同步到了 Gitee ，大家可以随时查看这些策略的模拟实盘表现。

项目地址：
https://gitee.com/hkcodex/strategy-live-trading

项目里展示的净值曲线、统计图表都来自模拟交易产生的真实数据 。公开版只保留了生成后的 Markdown 与图表。 策略代码均已本地化，在本地 Python 环境独立运行，不依赖任何第三方平台 。

💡 为什么要做这个项目？

策略在回测里赚米，并不代表到真实市场也能稳稳赚米。要验证策略，最好的方式不是反复回测，而是： 让策略在真实的市场数据环境中跑起来，检验它的表现。

于是我用自己开发的 Live Trading System做了一套完整的模拟交易框架：

• • 策略产出买卖信号
• • 系统自动执行下单
• • 记录持仓、市值、交易明细
• • 每天收盘后自动生成图表
• • 自动同步到 Gitee 展示

https://gitee.com/hkcodex/live-trading-system

模拟交易最大的假设是： 订单默认即时成交，不等待实际撮合 。虽然与真实实盘有一定区别，但是对于低频策略+小资金量而言，与真实实盘的差异其实非常小。

📈 策略表现，每天自动更新

这个项目最好玩的地方就是： 每天收盘后，就能看到策略今天的成绩单。

净值曲线、回撤等都会自动更新并同步到 Gitee，方便长期跟踪策略在“准实盘”环境下的表现。

目前只上线了四个比较原始的策略，交易时间也不长。随着时间拉长，这些策略的表现会更有参考价值。后续也会根据模拟交易结果不断迭代策略。

策略交易信息

策略持仓信息

🧠 为什么模拟交易依然很重要？

虽然模拟 ≠ 实盘，但对于低频策略来说：

• • 买卖不依赖极速撮合
• • 资金量较小、滑点影响有限
• • 回测难以覆盖的“市场真实细节”能在模拟中体现

因此模拟交易的结果，比回测更能反映 策略的真实生存能力 。

而自动化执行策略，也大大减少了人工干预，让策略保持客观性，更容易验证策略本身是否靠谱。

📌 项目持续更新，欢迎一起交流

未来会不断加入新的策略、更新策略表现，也会分享一些开发和验证策略的心得。

如果你也在做量化、或者对低频策略感兴趣，欢迎关注、交流，我们一起看看这些策略在真实市场里究竟能走多远。