量化交易策略一个完整的miniQMT代码实现每15秒运行一次选股

量化交易策略的MiniQMT代码实现通常涉及几个关键步骤，这里以Python的QuantConnect平台为例，它是一个适合编写量化交易算法的框架。一个基本的迷你版策略可能会包含以下几个部分：

from quantconnect import QuantConnect, SecurityType, timedelta

# 创建QuantConnect实例
q = QuantConnect()

def initialize(context):
    # 每15秒更新一次数据
    context.scheduled_function(rebalance, timedelta(minutes=15))
    
def rebalance(context, data):
    # 获取所有股票
    stocks = [data.get_security(SecurityType.Stock, symbol) for symbol in data.get_equity_symbols()]
    
    # 筛选条件（例如，市值、市盈率等）
    filtered_stocks = filter_stocks(stocks)
    
    # 如果有满足条件的股票，选择并分配资金
    if filtered_stocks:
        context.target_weights = {stock.Symbol: 1 / len(filtered_stocks) for stock in filtered_stocks}
        order_target_percent(context, filtered_stocks)

def filter_stocks(stocks):
    # 自定义筛选逻辑，如近30日收益率超过一定阈值
    return [stock for stock in stocks if stock.recent_performance() > YOUR_THRESHOLD]

# 运行策略
if __name__ == '__main__':
    q.add_algorithm(initialize, rebalance)
    q.start()

这个例子中，`initialize`函数设置初始配置，`rebalance`函数每15分钟运行一次，在该函数中处理市场数据，选择符合策略条件的股票，并调整投资组合。请注意，实际的代码会更复杂，可能包括更多的技术指标分析、风险管理以及订单管理。