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量化交易

量化投资没有确切的定义,它泛指通过数学分析、挖掘价格波动规律,或者通过对相关宏观经济、财务数据、量价关系、资金交易等数据进行建模,寻找数据之间的关系,以获得稳定利润为目标,持续计算生成定量化的投资信号...如何得到一条稳步上升的资金曲线 强壮稳定的投资逻辑:基于对交易市场的了解和市场的特性的认识提出各种假设,构建投资逻辑。...多资产多策略配置: 对冲风险更高收益 技术信息理论的三大假设 市场行为包容消化一切信息 市场运行以趋势方式演变 历史会重演(我们可以通过历史数据来推断未来走势 绩效评估指标 绩效指标也被称为风险指标,它们也是量化投资的基石

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量化交易 平台介绍

平台介绍 概述 RiceQuant 是一个云端的框架, 可以帮助我们随时, 随地的开发袭击的交易策略, 验证资金的投资思路....策略页面的样子: 各个区块的功能: 如何完成一个策略 选择策略的运行信息: 选择运行区间和初始资金- 选择回测频率- 选择股票池 编写策略的逻辑: 获取股票行情, 基本面数据- 选择哪些股票, 以及交易时间...做股票量化选择日回测即可 策略主体运行流程分析 在 init 方法中实现策略初始化逻辑 策略的股票池: 在那些股票中进行交易判断 (例如: HS300) 在 before_trading 方法中进行一些每日看盘之前的操作...在 handle_bar 方法中实现策略具体逻辑, 包括交易型号的产生, 订单的创建. handle_ bar 内的逻辑会在每次 bar 数据更新的时候被触发.

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量化交易是银弹呢?

题图来自:pexels 什么是量化交易?...你可以在几分钟之内完成之前几年的交易回测,然后根据结果来调整各种参数,最后得到一个完美的量化模型。...再冠以大数据、人工智能、机器学习这样的时髦技术,量化交易对于理工科背景,特别是会写程序的工程师来说,就具有特别的诱惑力。...量化交易最容易遇到的问题就是未来函数,你会站在未来的角度看待之前的投资,比如你知道 2000 年科技股泡沫,07 年次贷危机,你在写策略的时候,潜意识里面就会避开,以便获得更高的收益率和夏普比率。...所以在我看来,除了高频交易外,程序最多就是辅助性的工具,帮助人类更快的进行信息筛查。如果你自己亲自投资都赚不到钱,量化交易也不可能帮你赚到钱。

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量化交易策略基本框架

一、搭建一个简单的交易策略 1、策略 先看一个非常简单的交易策略: 为了让这个策略能让计算机执行,首先,要使策略符合“初始化+周期循环”框架,像这样: 2、什么是“初始化+周期循环”框架?...为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的量化策略,必须基于一种模式来写,框架就是指这种模式。而此框架包含两个部分即初始化与周期循环: 初始化即指策略最开始运行前要做的事。比如,准备好要交易的股票。...能帮助你理解这一框架的是,其实人本身日常做交易就是符合“初始化+周期循环”框架的,初始化就是已存在人脑的交易思想与知识,周期循环就是每天或每分钟地查看行情、判断、下单等行为。...点击编译运行,运行结束后就可以看到结果 可以看到,若你20160601有初始资金100000元,每个交易日尝试买100股的平安银行,到20161231,你的收益曲线将如图中蓝线般增长。...像刚刚那样,用一段时间内的历史的真实行情数据,来验证一个确定的交易策略在这段时间表现如何,这个过程叫回测。

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学习学习什么是量化交易

这篇文章市场先生介绍量化交易策略是什么、怎么做、有哪些类型及优点缺点介绍。 量化交易是什么? 量化交易是一种依靠数学和统计模型来辨别市场交易的策略。...量化交易大多会需要程式语言进行资料分析与执行,一般都是大型机构投资人、对冲基金使用的交易策略,它们的交易量通常很大。 但是目前也逐渐有越来越多个人投资者开始使用量化交易策略。...量化交易策略怎么做?...(记得,策略失效不是赔钱,而是变的随机) 量化交易策略有哪些类型? 任何投资策略,都可以用量化的方式执行 量化交易所用的策略类型,其实和传统各类型策略都一样, 差别只在于量化交易是用数据来做决策。...底下列出10种比较主要的量化交易策略的特色、报酬特性, 如果想详细了解这些策略内容,可阅读:避险基金(对冲基金)交易策略介绍》10种常见交易策略 10种常见的量化交易策略分类: 其中有些策略特别适合量化

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金融知识小科普 - 量化交易

最近"量化交易"成为了热门话题,具体缘由我就不多说了,之前觉得"量化交易"非常地神秘,"量化交易"是什么?它和"程序化交易"有什么区别?找些资料了解下。...量化交易不一定需要程序化交易。例如低频基本面量化多头通过模型选股+择时,但是通过人工手动下单。 使用程序化交易的不一定在做量化交易。例如主观多头通过人工选股,但在下单时用机器自动拆单进行下单。...因此,可以将量化交易理解为是用数学模型和计算机语言代替人工做投资决策的投资方式。 量化交易通常使用编程语言编写,像Python、R等(如下是个例子),并使用专业的量化交易平台进行回测和实盘交易。...量化交易和普通交易的区别?量化有哪些优势? (1)从情绪上来讲,量化投资依靠计算机程序,避免了人为主观因素的影响。这种无情的执行方式,可以帮助投资者消除决策的偏见和情绪,从而更加客观和理性地进行交易。...(3)从风险控制上看,量化交易可以分析市场上海量的量价数据、资讯信息等等,及时发现个股交易风险。所以,量化产品一般具有较低的波动率,更加稳定。

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史上最全量化交易资源整理

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一位从事量化交易的实战者,手把手带你入门量化交易

大数据文摘出品 来源:quantstart 编译:LYLM、笪洁琼 本文作者是一位从事量化交易的实战者,他将他的实战心得写成一个量化交易系列,本篇则是系列的第一篇,从文中你会对整个量化交易的框架、流程、...接下来就和文摘菌一起来看看量化交易应该如何入门吧!...在此文中我将为你们介绍一些端对端量化交易系统的基本概念,希望借此帮助到两类读者:一类是希望在基金公司中找到量化交易相关工作的人,另一类是那些希望能自行利用算法进行交易的“散户”。...量化交易量化金融中非常复杂的一个领域。要通过面试或者制定自己专属的交易策略,需要花费大量时间来学习相关知识。...特别是对于高频交易策略而言,使用自定义实现是至关紧要的。 回测系统时,必须能量化其性能表现。量化策略的“工业标准”指标是最大回撤率和夏普率。

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python实现量化交易策略

python实现量化交易策略 1 前言 相信大家都听说过股票,很羡慕那些炒股大佬,觉得量化投资非常高深,本文教大家用python实现简单的量化交易策略。...df2],axis=0) df.to_excel('股票数据.xlsx',index=False) hqsj_hs() 这里得到了沪深300成分股的日线行情数据,需要手动将excel表按股票代码和交易日期升序...3 买股方案 前文根据2020年1月1日到2020年12月31日的数据构建策略,用于2021年1月1日到2021年3月31日交易。...5 总结 本文用相关性构建一个简单的交易策略,但还有许多工作没有完成,有兴趣的读者可以进行改善。比如调参,本文用1年数据来测试1个季度,读者们可以用2年数据测试1个季度,用1年数据测试1个月等等。...本文的策略虽然在2020年第一季度中收益率为5.858%,但没有考虑交易费用,实际收益大约4%。再次强调,本文仅供交流学习参考,不构成任何投资建议。炒股有风险,投资需谨慎。

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配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场

最重要的是,Python 可以帮助我们利用许多不同的交易策略,这些策略(没有它)将很难用手或电子表格进行分析。我们将讨论的交易策略之一称为 配对交易。...如果我们可以用数学模型对这种经济联系进行建模,我们就可以对其进行交易。 为了理解配对交易,我们需要理解三个数学概念: 平稳性、差分和协整。...这正是我们想要的配对交易策略。 交易信号 在进行任何类型的交易策略时,明确定义和描述实际进行交易的时间点总是很重要的。例如,我需要买卖特定股票的最佳指标是什么?...调整交易信号 我们的交易算法没有考虑到相互重叠和交叉的股票价格。考虑到该代码仅根据其比率要求买入或卖出,它并未考虑实际上哪个股票更高或更低。 4. 更高级的方法 这只是算法对交易的冰山一角。...---- 本文摘选《Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场》

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量化交易入门——数学模型应用于投机交易

“对积理论”也是用数学模型捕捉市场机会,量化资金管理,用计算机系统发出交易信号,通过大量的短线交易,达到稳定累盈的结果。 模型先生们究竟是怎样用'数学模型'进行投机交易的呢?   ...采用'数学模型'做交易,相对于常用的技术分析、基本分析等方法有如下优势: 首先,交易更加精确量化。 技术分析、基本分析等方法的缺陷都是不能做到完全的精确量化。...使用技术分析、基本分析无法精确量化交易。'数学模型'是采用离散采样的方法,对数据进行统计分析。根据证券市场的特性,价格是离散型的随机变量。'...通过概率进行资金分配,能够量化每笔交易手数。对交易的把控更加精确量化。 其次,能够克服人性在交易时的弱点。 在交易当中,最可怕莫过于人性的弱点。...用'数学模型'各种规则都是固定量化的,计算出来的结果也是确定、唯一的,能够避免投资者在交易时主观的判断。我们所要做的就是相信系统,严格执行。

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量化交易领域最缺的人才!

今天这篇文章是关于量化交易领域的人才市场一些洞察述。...最缺的人才:c++ developer 最有潜力的人才:量化研究-机器学习 新兴的人才:数据分析 竞争最激烈的职位:量化研究 正文 在量化交易领域,研究和开发是行业存在的基础,已经有人做了大量工作来回答一些尚未解决的问题...在投资银行和对冲基金的语音交易平台上,你会发现交易者、结构者和开发量化模型的量化——对复杂的单纯期权和奇异衍生品合约交易、定价并进行风险管理。...有些人会认为机器学习是统计建模和应用于大数据集的计算机科学的混合体,这使得它在当今的行业中成为一个更相关的选择。...在多数情况下,其任务是向交易平台提供可量化的价值。自动化被认为是最大的增长领域之一:在买方,越来越多的参与者转向系统交易;在卖方,交易台将缩减语音交易业务,并转向电子化。

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