本文为带你走入宽客和量化交易的世界，让你对宽客这类人群以及量化交易有一个相对清晰的了解。
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，
量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易的方法，它可以自动执行交易策略，减少人为干预。自动交易系统是实现量化交易的工具，它可以实时分析市场数据，自动执行买卖订单，提高交易效率。扩展阅读：Python量化交易入门进阶指南(全
量化交易，有时候也称自动化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，极大地减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策，量化交易有很多种，包括跨平台搬砖、趋势、对冲、三角、跨期等。
毕竟，P2P和空气币的惨剧谁都不想发生在自己身上。长期来看，低风险才能走的更远。 学了量化交易之后，具体可以做什么样的事情呢？在这里举几个例子：
近几年随着各种数字资产的崛起数字资产量化交易系统（开发）也得到了一定的发展，比特币价格的猛涨以及区块链技术的大火，以及各方有关于区块链的有利消息的不断输出，数字资产以及区块链技术也不断的被大众熟知。也许菜市场的大妈都是一个数字资产的专家，在市场上除了以比特币、莱特币、以太坊为首的数字资产，还有许多不知名的数字资产在不断的崛起。
在现代金融市场中，量化交易已经成为投资领域中一种越来越普遍和重要的交易方式。然而，对于量化交易策略来说，延迟问题是一个不可忽视的挑战。本篇博客将深入探讨在使用Python进行量化交易时，如何有效地降低延迟，提高交易系统的执行效率。
程序员，或许内心深处都怀揣着一个量化投资的梦想，渴望凭借自己的编程和人工智能技能，再补点基础的金融知识，我们便可以构建一个量化交易系统，轻松实现财富自由。这样的理想确实诱人，似乎让我们看到了轻松实现个人价值的可能性，也让我们看到了用代码改变世界的力量。
1、制定交易策略，持仓分派：智能机器人内嵌有多种类型的交易策略，从”保守“到”激进“，考虑不一样的风险性种类。设定好策略后，软件将智能化分派每次进单的持仓和标准，严格遵守交易策略。
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。 公司介绍 AP资产是一家由数个传统行业家族自有资金发起，逐步发展形成的一二级联动多策略资产管理平台，其投资策略包括A股量化、港美股多头、A股定增、中后期优质企业股权投资及母基金投资等。 管理团队拥有丰富的投资及投行经验、敏锐的风险机会识别能力，及优秀的资产配置能力，为投资者寻求超群的长期投资回报，业务覆盖大中华区、
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。
因为以太坊开发需要使用开发框架，但是，目前最好用且使用人数最多的是第三方开发框架Truffle。而Truffle建议系统所用NodeJS版本为5.0以上2，因此，我们就需要安装NodeJS的最新版本。
量化策略思想大致来源于以下几个方面：经典理论、逻辑推理、经验总结、数据挖掘、机器学习等。不论基本面还是技术面，都可以使用量化的方法进行分析，进而得出量化交易策略。比如，在基本面上，国内生产总值(GDP)增幅、货币发行量增幅、供需平衡表等都可以使用量化方法进行描述和分析；在技术面上，移动平均线、指数平滑移动平均线(MACD)等绝大部分技术分析指标都是量化策略思想来源。
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。
量化交易作为交易与计算机结合的产物，正在改变着现代金融市场的格局。如今已经有很 名交易者将目光转向了这一领域。如何最大限度地降低风险并尽可能多地取得收益，是许多交 易者孜孜以求的目标。
记住，学习量化金融需要时间和耐心。逐步掌握基础知识，并将其应用于实践中，才能不断提高自己的能力。
决策是一种涵盖了感知、认知、预测，策略生成与评估的复杂活动，其目的是寻找回报最大化的行动方案，其约束条件通常有时间、投入资源，其困难往往在对信息足够的收集、当前准确的认知、未来精确的预测和方案的评估对比。凭直觉的决策往往也是丰富经验形成了快速判断能力，只是目前还难以解释背后的机理。
“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。
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、以及策略思路的来源地都有相应地说明。接下来就和文摘菌一起来看看量化交易应该如何入门吧！
从本质上说，交易机器人是一种软件程序，它直接与金融交易所进行交互(通常使用API获取和解释相关信息)，并根据市场数据的解释发出买卖订单。这些机器人通过监测市场价格走势，并根据一套预先设定和编程的规则做出反应，从而做出这些决定。通常，一个交易机器人会分析市场行为，例如交易量、订单、价格和时间，它们通常可以根据您自己的喜好进行编程。
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
8月2日-3日， 由北京市人民政府、国家发展和改革委员会、工业和信息化部、商务部、国家互联网信息办公室共同主办的“2021全球数字经济大会”在国家会议中心隆重举行。大会的重要议程之一数字技术体验周活动，由工程实验室组织的“清华数为DWF低代码”应用大赛取得丰硕成果，并获得优秀组织奖。 6月20日，清华大学大数据系统软件国家工程实验室应邀参加本次北京数字经济体验周-清华数为DWF低代码大赛活动。6月28-7月1日实验室为参赛学员举办了为期4天的清华数为DWF低代码线上培训，为每个参赛队提供了云上DWF实验环
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
刘富兵，国盛证券研究所副所长、首席金融工程分析师，多次获得国内金融工程重量级奖项。他擅长使用数据科学的方法，对A股市场进行分析和预测，曾运用海外金融物理学中的LPPL模型，多次实现对中国A股的准确预测。
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
谈到优秀的低延时网络架构，大家首先可能想到的是各家互联网大厂，比如腾讯阿里字节，总会觉得大厂做的肯定最好。但其实在在一般的互联网应用中，用户虽然也讨厌卡顿，但整体上来对延迟其实并不算太敏感，只要按钮点下后一秒之内能响应，用户就基本感觉不出来。甚至是两三秒才响应用户也都还能接受。
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”。 公司介绍 星阔投资（Starvast Quant）是一家专注于国内股票量化投资的资产管理公司，（基金业协会登记编号：P1071681），总部设于北京。目前公司资产管理规模100亿元以上，业绩排名行业前列。公司坚持用数量化、
所谓量化交易（自动化交易），是在交易阶段由计算机自动进行的一种investment模式，它是对人类的investment理念进行规范化、变量化、模型化，形成一整套可量化的操作理念，并用历史数据进行分析和验证。所谓合约，其核心就是根据行情来买涨买跌，即无论是行情涨跌都能从中获利，但是行情变化莫测难以预料
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
谢谢大家的支持！现在该公众号开通了评论留言功能，你们对每篇推文的留言与问题，可以通过【写评论】给圈主留言，圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力： 研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力 交易：基于研究的结果和交易信号，执行相应的下单风控等操作，也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力： python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
本文主要介绍了一个‘如何利用多个账号同时进行交易’的思路。感谢‘图扬量化’在「维恩的派」论坛内的分享！（下为原贴）
Rust作为一门通用系统级编程语言，由于其出色的内存安全机制、不亚于C的性能优势等特点，近年来吸引了大量开发人员关注，已连续6年被评为“最受欢迎”编程语言。
Python应该已经占据了量化交易系统，量化机器人系统开发的半壁江山，Python作为开发交易系统的必知必会工具之一，重要性是毋庸置疑的，文章将会介绍在开发量化交易系统中用到的Python的基础知识，并结合实例加深理解。
其实现在程序员学 Python 不是新鲜事，甚至不少人会把 Python 当作第一语言来学习。也难怪，Python 的优点太多了，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，并且可以和其他编程语言（比如C++）轻松无缝衔接。 而且，学好 Python，之后做Python程序员爬虫，往数据分析、数据挖掘、人工智能、深度学习等多个方向都可以顺利转型。 可谓条条大路通罗马。 不过尽管 Python 上手轻松，但精通却很难。看似语法记得滚瓜烂熟，但一进入实际项目，瞬间被打回了原型。比如这些问题，你能第一时间想到答案吗？ P
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。
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。
随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。
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。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年（私募投资基金管理人登记证P1033450），是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金，是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
春风化雨，万物复苏。新时代的春天里，十九大提出加快发展以人工智能为代表的新经济。在人工智能与其他行业的碰撞中，人工智能与量化投资的结合无疑是一颗最为璀璨的明珠。安信证券金融工程部与CFA中国上海携手，量化投资与机器学习公众号有幸受邀。同时还有来自公募、私募的资深专业人士，分享在投资领域应用机器学习的心得和见解。 下面我们就把上周会议嘉宾演讲最重点的部分，分享给大家，好好看哦！ 1、机器学习与CTA 演讲嘉宾：付超 现任某资产公司创始人，曾任明汯投资宏观对冲部负责人，富善投资CTA策略组合副主管。他在C
2017年完成了大部分计划中的上层应用模块开发，剩余部分将在今年上半年加速推进，争取早日发布v2.0稳定版，为量化交易员提供一套完整成熟的交易系统解决方案。 Docker镜像 📷 Docker技术日渐完善，多位vn.py社区用户也已经贡献了较为成熟的镜像代码（位于vnpy/docker目录下），实现的功能包括： 在Docker中运行基于vnpy.rpc的服务器，并在外部通过GUI客户端来实现监控操作（类似examples/ServerClient的架构） 在Docker中启动Ubuntu图
况且，我也不是学金融出身的，虽然凭运气在股市赚过一些小钱，但毕竟咱不是专业的，不敢乱指挥。
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目前金融机构的主流玩法有四种：1. 投资银行和卖方研究尝试自动报告生成，2. 金融智能搜索；3. 公募、私募基金在通过人工智能辅助量化交易；4. 财富管理公司在探索智能投顾方向。 人工智能如何辅助量化交易 量化交易从很早开始就运用机器进行辅助工作，分析师通过编写简单函数，设计一些指标，观察数据分布，而这些仅仅把机器当做一个运算器来使用。直到近些年机器学习的崛起，数据可以快速海量地进行分析、拟合、预测，人们逐渐把人工智能与量化交易联系得愈发紧密，甚至可以说人工智能的3个子领域（机器学习，自然语言处理，知识图
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本课程从数字货币交易所的使用流程入手，深入浅出的讲解交易所中看起来似乎很神秘的功能，交易所怎么赚钱以及数字货币交易所的特别之处。
OTC场外交易是一个没有固定场所,没有规定成员资格,没有严格可控的规则制度,没有规定的交易产品和限制,并且没有集中和统一的交易制度和撮合机制,双向交易、买卖自由、安全可靠的OTC场外交易系统,交易双方通过私下协商进行一对一的快速买卖交易。
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”。 公司简介 念空科技是一家建立在数据科学研究基础上的量化投资机构，公司致力于运用科学的数据分析方法为投资人提供高价值的绝对收益产品。公司成立于2015年3月，同年7月在中国证券投资基金业协会备案，注册资本1.5亿，成立以来
相比TA-Lib在技术分析领域的地位，QuantLib在金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。
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。
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