极智量化怎么弄全自动交易模式，怎么编程

极智量化是一个基于Python的量化交易平台，其全自动交易模式的设置及编程步骤如下：

# 一、全自动交易模式设置

1. 了解软件：极智量化提供友好的界面来编写和执行量化交易策略，支持图形化编程和拖拽节点搭建策略逻辑，适合不同水平的用户。
2. 下载并安装：从极智量化的官方网站下载最新安装包并安装，安装过程中会自动安装极智量化及其依赖的极星客户端。
3. 新建策略：打开极智量化软件后，点击“新建策略”开始创建交易策略。
4. 使用编辑器：在策略代码编辑区，可以使用API函数编写策略代码。极智量化支持图形化编程和拖拽节点搭建策略逻辑，无需编程基础的用户也可以通过拖拽节点方式搭建策略逻辑。
5. 回测和模拟交易：利用极智量化提供的历史数据进行策略回测，评估策略表现。并在模拟或实盘环境中测试策略的实际效果。
6. 策略优化：根据回测和模拟交易的结果，对策略进行优化，以提高策略的盈利能力和稳定性。

# 二、编程

1. 编写策略代码：


* 策略的基本结构：通常包括导入必要的库（如Pandas、NumPy等）、初始化函数`initialize()`、处理数据函数`handle_data()`等。

* API函数使用：极智量化提供了丰富的API函数，包括交易函数、数据查询接口、日志函数等，可以帮助用户构建自己的策略。

* 数据获取与处理：利用极智量化的数据接口获取市场数据，并使用Python的数据处理库（如Pandas）进行数据的清洗、分析和运算。

* 交易逻辑实现：根据策略思路，实现交易逻辑，包括买入、卖出、止损、止盈等。

2. 调试与测试：


* 调试策略代码：在编写策略代码过程中，不断调试代码，确保代码的正确性和健壮性。

* 策略回测：利用极智量化的回测功能，对策略进行回测，评估策略的表现。

* 模拟交易测试：在模拟交易环境中测试策略的实际效果，进一步优化策略。

3. 实盘交易：


* 参数配置：在实盘交易前，对策略的参数进行配置，确保策略能够适应实际交易环境。

* 风险控制：设置合理的风险控制措施，如止损、止盈等，以降低交易风险。

* 监控与管理：对实盘交易进行监控和管理，及时发现和解决问题。

# 三、注意事项

1. 学习基础：虽然极智量化提供了图形化编程的支持，但要充分利用平台的功能，学习一些基础的Python编程知识仍然是非常有帮助的。
2. 风险控制：任何交易都存在风险，因此在实盘前应充分测试和验证策略，并设置合理的风险控制措施。
3. 持续学习与优化：量化交易是一个不断学习和优化的过程，需要持续关注市场动态和交易策略的表现，不断优化和改进策略。

通过以上步骤，可以在极智量化平台上设置全自动交易模式并进行编程。然而，量化交易涉及复杂的金融理论和市场风险，建议在进行实盘交易前充分了解相关知识和风险。