由于有免费的CTP接口，期货程序化交易目前比较普遍，很多人都尝试过在文华财经、金字塔之类的软件上回测和编写实盘策略。
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。
今年，国内量化私募迎来了高光时刻。据私募排排网数据显示，截至目前，国内百亿私募扩容至95家，其中百亿量化私募由去年10家增至24家。
VNPY仿真柜台的用法快速入门可以参考这篇文章 （来自VNPY知乎官方公众号） https://zhuanlan.zhihu.com/p/166244874
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括：私募基金，证券自营、资管，期货公司，高校的金融研究院系，个人投资者等，机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在和工程师同行的交流中，我发现了一个非常普遍的问题。他们经常说：我很清楚自己有技术优势，我会编程，会使用很多技术工具，可以让很多事情自动化执行。但是，一提到怎么把这个优势变现，我就没有思路了，到底该怎么突破这个思维瓶颈呢？ 接下来，我们就重点解决这个问题。这里我先帮你分析你的技术优势到底体现在哪些具体的方向上。 理工男的技术优势到底体现在哪里？ 第一个方向是“高效获取信息”。 对投资者来说，信息就是盈利的首要来源。在做出一个投资决策时，你收集到的相关信息
第一章主要介绍广告的定义，并介绍了广告市场的三个参与方以及相关的广告形式。并分两条主线对广告的简史做了简单的介绍，一是交易形态主线：从最初的固定位置合约、发展到进行受众定向，按展示量结算的合约、再到竞价交易方式、并最终发展成开放的实时竞价交易；二是产品展现逻辑的主线：广告位与内容独立，发展为将内容与广告以某种方式统一决策或展示，即原生广告。
BigQuant – 你的人工智能量化平台 – 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略，基于python，提供策略自动生成器
RTB的产生使得广告市场向着开放的竞价平台的方向发展，这样的平台就是广告交易平台，ADX，其主要特征是用RTB的方式实时得到广告候选，并按竞价逻辑完成投放决策。与广告交易平台对应的采买方为需求方平台即DSP。在程序化交易市场中，需求方对于流量的选择和控制能力达到了极致。
前几天我的前老板 T 跟我聊了下他正在着手筹划的 algo options trading 项目，他拜托我帮他找找合适的工程师。我仔细研读了他的计划书，感觉还有点意思。基本思路是：跟随股票的涨跌趋势，在 该股的 option 市场选择合适的合约下注。如果预测股票上涨，则购买相应的 Call option，否则购买 Put option。他目前有一个运作还不错的策略，在手工执行和测试中。未来，他希望这个项目不仅可以为自己公司的 fund 赚钱，还能逐渐转化成一个平台，简化人们做程序化交易的难度，就像 Robinhood 简化大家买卖股票的难度一样。T 会为他的初始团队提供丰厚的，有竞争力的工资，以及交易系统盈利的一部分作为奖金。
通过发布整合后的SSP(供应方平台)- Avocarrot，Glispa得以将功能强大的用户数据管理平台、程序化交易平台以及广告聚合引擎整合在便捷、透明的一站式解决方案中，而这一解决方案将覆盖全球上十
摘要：如何优雅地夸一个程序员呢？vscode-rainbow-fart 作为一个彩虹屁的项目，深得程序员心，能在你编程时疯狂称赞你的除了你自己，还有它。除了鼓励之外，Super Linte 是官方出品的旨在保证代码和文档一致性的工具，有了它，你可以更优雅地进行编程。说完优雅编程，来说下优雅使用 k8s，那就不得不提 Lens，一个专业管理 k8s 工具。 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending，选项标准：新发布 | 实用 | 有趣，根据项目 release 时间分类
据悉，Rcash是一个全球数字货币一站式量化与套利交易平台，目前已经完成产品的初步开发，下一步将集合大数据和人工智能系统，进行深度开发。此外，Rcash近期已准备开展代币发行计划。 区块链技术发展迅速
本文是小编整理的《计算广告》第二版一书第十一章到第十六章的思维导图，主要介绍计算广告中用到的主要技术。
本文转载自TopMarketing 今天的大新闻不只有苹果。 比如，业界著名的互动广告局（IAB）就发布了关于OpenRTB 3.0的征求意见公示。 作为广告技术行业的“标准”，OpenRTB 3.0
第1行引入easytrader，第2行设置使用的客户端，第3、4行启动登陆客户端，参数user为证券账号，password与comm_password分别为交易密码和通讯密码，一般为一样的，exe_path为海通客户端xiadan.exe所在完整路径名称。
一、程序化交易业务领域模型 二、核心业务内容解读 （1）一个核心业务流程：流量交易流程； （2）二类用户服务客户端；媒体主服务客户端+广告主服务客户端； （3）三类业务平台；需求方平台+流量交易平台+供应方平台； （4）四类参与者角色：用户+媒体主+运营商+广告主； 三、数据运营体系 （1）数据治理服务平台：数据整合+数据价值链打通； （2）数据服务：数据分析服务+运营决策支持；
首先，我们将讨论交易成本的度量和预测。然后讨论预期收益如何受到交易速度的影响。最后，我们将讨论这两个量之间的相互作用，以及如何使用它们来决定交易的速度。
Python 的学习者中，有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题，节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域，那就是量化交易。
本文主要面向有C++基础，并且想用C++来做程序化交易的用户。 主要介绍了CTP的简单使用方式以及在使用过程中易遇到的‘坑’，并附上一些代码帮助学习。
本届世界杯即将迎来大结局，四强多少有些出乎赛前的意料。最终是否会有新的冠军出现，大家拭目以待。
接触CTP也才半年多，一边学习一边摸索，看到各大CTP的QQ群里，也都是在问一些很菜的问题，就简单总结和介绍下，今天主要是基础知识，即CTP程序的基础和开源的Demo版本：
我的博客： https://www.luozhiyun.com/archives/223
每周为您推送最有价值的开源技术内参！ 技术干货 从Visual Studio看微软20年技术变迁 spring cloud netflix 微服务使用实例 2016 年崛起的 JS 项目 并发编程 15 年 编写良好的代码：如何减少代码的认知负荷 标签：技术分享 1、从Visual Studio看微软20年技术变迁 曾几何时，Visual Studio 一直就是软件开发的高效的标杆，从 VB 的简洁语法和简单的拖拽开始，Visual Studio 不断的完善，不断的适应快速变化的，加上成熟的生态，让微软世
复杂而又变化多端的中高频量价因子的研究和开发已经成为众多量化私募最重要的工作之一。DolphinDB作为一个一站式的时序数据存储、分析和实时计算平台，可以帮助金工和IT人员将复杂的因子快速转化成能在研发或生产环境中高效运行的计算机脚本。
Python 的学习者中，有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题，节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域，那就是量化交易。 量化交易，就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略。通常会借助计算机程序来进行策略的计算和验证，最终也常直接用程序根据策略设定的规则自动进行交易。 Python 由于开发方便，工具库丰富，尤其科学计算方面的支持很强大，所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。通过这些平台，你可以很方
算法交易是使用计算机算法自动做出交易决策，提交指令并在提交后管理那些指令。算法交易系统最好使用由三个组件组成的简单概念架构来理解，这些组件处理算法交易系统的不同方面，即数据处理程序、策略处理程序和交易执行处理程序。这些组件与上述算法交易的定义一一映射。在今天的推文中，我们扩展这个架构来描述如何构建更智能化的算法交易系统。
本文为雷锋字幕组编译的年度盘点系列，原标题Python Top 45 Articles for the Past Year (v.2018)，作者Mybridge。 翻译 | 马雪洁 校对 |
对于资金管理，是一个老生常谈的话题，大家都不陌生。在笔者看来，资金管理就是合理的分配和运用资金。在期货市场中，亏损是常态，但是亏损后还能不能爬起来，主要关系到两点——信心和资金。有投资者在连续受挫后失去对交易信心，被自己打败，有投资者因为亏完了资金，被市场打败。失去信心被自己打败，这关乎于“心态”问题，我们暂且不提，今天主要来谈谈亏损完资金被市场打败，这个关乎于“资金管理”的问题。有这样一句话，若不认识到资金管理的厉害，不仅会造成大亏，甚至被市场淘汰，可见资金管理有多么重要。那么，如何合理的分配和运用资金？如何做好资金管理？正所谓留得青山在，不怕没柴烧，留住明天还能生存的实力，比今天获利还重要。在资金管理中，头寸管理、品种资金的分配、每笔交易资金使用的大小、盘中加减仓等等，都能影响整个交易战绩。所以，想要做一个不会被期市淘汰的投资者，那你就不能忽视资金管理。
近期，有很多读者从知乎、微信后台留言，问我们从事量化行业，应该掌握哪些技能，有哪些要求，我们综合公众号这几年的推文和行业调研，给大家做一个简单回答。
量化交易是用模型去刻画盈利逻辑，通过模型来做风险控制；量化交易还可以避免心理干扰，
不少互联网外企在过去的十年里把分部开到了中国，它们大多数都是觊觎这里的庞大市场潜力。当然，也有例外。
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
5.5.1 CEP是什么 CEP是流式处理的核心技术。 不管是单独的应用系统，还是数据仓库，都是先将数据存储到数据库/数据仓库，然后再处理或查询。而CEP与常见的Message Queue系统类似，都将数据看作数据流，在连续数据的快速移动过程中进行分析处理。这样的方式不需要很大的数据加载，完全可以在内存中进行，从而能够快速产生结果，如图5.29所示。 业务事件可能很复杂，在各种不同的数据流中源源不断地产生各种类型的事件。不仅需要对这些业务事件进行复杂的计算，如过滤、关联、聚合等，同时还需要考虑这些业务事件
量化交易的涵盖范围很大，程序化交易，算法交易，高频交易，自动化交易平台等等都可以算作量化交易。
1.trade@front，创建/home/trade/monitor目录 2.上传脚本至/home/trade/shell下，
“ 通过在线广告交易方式的演进历史，明白产业生态是如何平衡广告各利益相关方利益的，并试图预测发展趋势。”
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|面包包包包包包 修改|寒小阳 && 龙心尘 上一期我们一起探索了计算广告的基本概念和四种形式（点击查看《计算广告小窥（上）》），本期文章是我们为读者带来的【计算广告小窥】专题的第二个部分。大数据文摘会在明天，为大家分享最后一个部分的文章内容，供有兴趣的读者感受、学习。 (上)(中)(下)全文目录 引言 广告=>互联网广告：“您好，了解一下” 互联网广告=>计算广告：指哪儿打哪儿！ 计算广告四君子：谁在弄潮？ 计算广告关键技术：这孙子怎么什么都知道？ 广告系统
最近有幸听了一个行业大佬对人工智在产业应用方面的见解和分享，觉得还是非常有意思的，记录一下。
作者 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 量化投资管理公司 Vatic Investments（梵蒂冈投资）近日宣布任命邓力博士为首席人工智能官兼机器学习全球负责人，该决定自 2022 年 5 月 9 日起生效。 图注：邓力博士 集加拿大工程院院士、IEEE Fellow、ASA（美国声学学会）Fellow以及ISCA Fellow等多种荣誉于一身，邓力博士一直被公认为是人工智能和机器学习领域世界领先的专家。邓力博士的研究方向主要为应用于大数据、语音、文本、图像和多模态处理的深度学习和机器智能方法，以及人工智能和
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。
现在全社会，恨不得每个犄角旮旯都在讨论一个高大上的名词：人工智能（Artificial Intelligence, AI）。如果你不随大流，瞎掰扯几句，人都会用看待手握保温杯的中年大叔的眼光，鄙视死你！ Hold on，这种感觉似曾相识啊！N年前的商业智能（Business Intelligence, BI），然后的机器学习，到最近的大数据。好像都是这个感觉啊。就在过去的一两年里，你要是不跟人瞎扯几句大（嘴巴长大）——数据，会被鄙视死！你要再加一句：我是统计学教授，顿时会把人笑得人仰马翻：“统计学，就是
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 今天是3月15日，公众号为全网Quant带来一期特别策划内容——量化圈的那些割韭菜的人和事。 希望大家以后避免踩雷！ 『假』 大师 这一趴真的不想给很多人蹭热度！ 总结下来就是：太多了！ 『假』 策略 在前
1、请使用浏览器打开腾讯云注册链接：https://cloud.tencent.com/register
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
