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量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了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作出非理性的投资决策。 展开全文
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了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作出非理性的投资决策。
信息
关键词
数学模型、大概率、计算机,投资方法
外文名
Quantitative Trading
类    别
投资方法
专业基础
金融、统计、数学建模、软件工程
中文名
量化交易
代表人物
詹姆斯·西蒙斯
量化交易国外市场
首先,从全球市场的参与主体来看,按照管理资产的规模,2018年全球排名前四以及前六位中的五家资管机构,都是依靠计算机技术来开展投资决策,而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。其次,从就业人员的薪资水平来看,全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行,其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。在国外招聘网站搜索金融工程师(包括量化、数据科学等关键词)会出现超过33万个相关岗位。第三,从高校的培养方向来看,已有超过450所美国大学设置了金融工程专业,每年相关专业毕业生达到1.5万人,市场需求与毕业生数量的差距显著,因此数据科学、计算机科学、会计以及相关STEM(基础科学)学生毕业后进入金融行业从事量化分析和应用开发的相关工作。 [1] 
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  • 量化交易

    2020-07-21 15:21:59
    定位: 掌握数据挖掘/机器学习技术的应用场景 从事量化策略工程师、量化策略分析方向 目标: 掌握回测框架的使用 掌握股标的量化投资策略 最化交易简介 ...量化交易从庞大的历史数据中海选...

     

    定位:
        掌握数据挖掘/机器学习技术的应用场景
        从事量化策略工程师、量化策略分析方向
    目标:
        掌握回测框架的使用
        掌握股标的量化投资策略

    最化交易简介
        了解量化交易的定义以及类别
        说明量化交易研究流程
        了解量化交易项目的工作内容

    什么是量化交易
    学习目标
    目标:
        了解量化交的的定义

    量化交易:
        定义
        量化交易(量化投资)是指借助现代统计学和数据的方法,利用计算机来进交易的证券投资方式。

    量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益大概率事件以制定策略,用数量模型验证及固化这些规律和策略。然后严格执行已固化的策略来指导资,以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

    掌握技能:
        投资策略:
            金融市场
            经济环境
        科学研究
            模型
            数据挖掘技术
        计算机技术
            编程
            IT互联网

    量化交易分类:
        学习目标:
            说明量化交易的分类
            说明常见金融产品的专业投资方法
            了解量化交易的优势 
        应用:
            无
        分类:

    三种分类特点以及要求:
            趋势性交易:适合一种主观交易的高手,用技术指标作为辅助工具在市场中如鱼得水的。但如果中用各种技术指标和指标组合作为核心算法构建模型,从未见过能长期盈利的。
            
            一般也会做一些量化分析操作,使用如 python/matlab 
            
            市场中性:在任何市场环境下风险更低,收益稳定性更高,资金容量更大。适合一些量化交易者,发现市场中alpha因子赚取额外收益,例如股票与股指期化的对冲策略
            会做一些量化分析操作,如使用python/matlab 
            
            高频交易:
            在极短的时间内频繁买进卖出,完成多次大量的交易,此类交易方式对硬件环境以及市场环境的要求极高,所以只有成熟市场中的专业机构才会得到应用。
            
            适合一些算法高手,使用c/c++编程语言,去进行算法交易,对软硬件条件要求比较高。
            
            1、金融专业出生,对金融市场环境非深入了解
            2、基本了解鑫融基础,投资知识,对数据挖掘、机器学习方法擅长、挖掘股标等的价值
            非常擅长算法,c/c++,编写程序化的一些交易方法
            
    量化交易历史:
        了解量化交易的发展历史
        
        量化设资的产生
            1969年,爱德化,索普利用他发明的科学股票市场系统(实际上是一种股标权证定模型),成立第一个量化投资基金,索普也称之为量化投资的鼻祖
            

    量化投资-第1周
        什么是金融:
        金融:就是对现有资源进行重新整合之后,实现价值 
        期货:
        现货:
        
    股票:是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东

    股标的作用:
        出资证明,证明股东的身份,对公司经营发表意见
        公司分红,交易获利
    上市/ipo:企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集次金

    股标按业绩分类:
        蓝筹股:资本雄厚,信誉优良的股标
        绩优股:业绩优良的股票
        st股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值
        
    股票按上市上地区分类:
        A股:中国大陆上市,人民币认购买卖(T+1,涨跌幅 10%)
        B股:中国大陆上市,外币认购买卖(T+1,T+3)
        H股:中国香港上市(T+0,涨跌幅不)
        N股:美国纽约上市
        S股:新加坡上市
        

    金融分析:
            基本面分析:
                宏观经济面分析:国家的财政政策,货币政策
                行业分析
                公司分析:财务数据,业绩报告等
            技术面分析:各项技术指标
                k线
                MA(均线)
                KDJ随机指标
                MACD 指数平滑移动平均线

    金融量化投资:
            量化投资:利用计算机技术并且采用一定的数学模型去实践投资理念,实现投资策略的过程。
            
            最化投资的优势:
                避免主观情绪,人性弱点和认知偏差,选择更加客观
                能同时包括多角度的观察和多层次的模型
                及时跟踪市场变化,不断发展新的统计模型,寻找交易机会
                在决定投资策略后,能通过回测验证其效果。
            
            量化策略:
                量化策略:通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策、自动化进行股票交易。
                策略的周期:
                    产生想法/学习知识
                    实现策略:python
                    检验策略:回测/模拟交易
                    实盘交易
                    优化策略/放弃策略
                    
            
    如何使用python进行量化投资:
        为什么选择python?
            其他选择:excel、sas/spss、R
            量化投资实际上就是分析数据从而作出决策的过程
            python数据处理相关模块:
                numpy:数组批量计算
                pandas:灵活的表计算
                matplotlib:数据可视化
        
        如何使用python进行量化投资:
            自已编写numpy+pandas+matplotlib+……
            在线平台:聚宽、优矿、米筐、Quantopian
            开源框架:Rqalpha、Quantaxis
        
    ipython的交互命令行
            pip3 install ipython http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 
        
        
        

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  • python量化交易教程

    2020-01-26 04:01:59
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  • 量化交易,又称为自动化交易,英文全称为“Quantitative Trading”,指以机器人替代人为的主观判断,参考海量的历史数据制定交易策略,避免情绪波动下,作出的非理性投资决策,简单说,就是用机器人来炒币。量化交易...
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    免责声明:本文旨在传递更多市场信息,不构成任何投资建议。文章仅代表作者观点,不代表火星财经官方立场。

    小编:记得关注哦

    来源:叶胜超区块链

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    什么是量化交易?

    量化交易,又称为自动化交易,英文全称为“Quantitative Trading”,指以机器人替代人为的主观判断,参考海量的历史数据制定交易策略,避免情绪波动下,作出的非理性投资决策,简单说,就是用机器人来炒币。

    量化交易就是利用数学分析并结合计算机技术寻找估值洼地,通过全面、系统性的查找因为错误定价、错误估值而带来的商机。

    量化交易有什么优势?

    1,量化交易可以帮人类节省大量的时间和精力,无需每天盯盘。

    2,量化交易可以克服人性上的弱点,帮助人类做出更理性的投资策略。

    量化交易的两种主要方式:

    1,无风险套利

    主要是指“搬砖”,就是利用不同交易所的差价进行套利,还有期货对冲套利。

    2,趋势套利

    这个需要对大数据进行分析来判断行情,进行买入和卖出操作,但是历史只能是相似,不可能完全等同,所以预测趋势也不可能完全正确。

    总结一下:

    量化交易就是把人类研究出的投资策略,以程序的形式写入计算机,让机器人根据人类的指令自动操作,不仅可以节省时间和精力,也可以避免人性上的弱点带来的错误操作。

    量化交易分为无风险套利和趋势套利,趋势套利是量化团队的主要玩法,存在一定的风险性,不要轻信量化团队的宣传,没有稳赚不赔的生意。

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  • 区块链量化交易平台,量化交易机器人软件,合约量化策略智能提醒,区块链量化交易平台系统开发技术分析。 区块链量化交易: 区块链,起源于比特币,作为比特币底层技术之一的区块链技术逐渐受到人们的重视,具有去...

     

    区块链量化交易:

    区块链,起源于比特币,作为比特币底层技术之一的区块链技术逐渐受到人们的重视,具有去中心化、可追溯等特点,而量化交易最突出的优势在于,利用计算机技术来制定相应的策略,先进的数学模型代替人为的主观判断,尽可能减少因主观因素的影响,造成投/资上的非理性行损失;区块链量化交易平台系统,同时具备区块链、量化交易的一些特点,交易数据公开透明、可追溯源,尽可能减少非理性投/资损失。

     

    量化交易机器人早已流行于各种传统金/融市场,传统上普通投/资者无法使用交易机器人,因为它们成本比较高。然而,区块链技术的透明性特点,加密coin交易往往给予其客/户直接的市/场准入,使用户有机会分析交易所的电子订单,这是一种传统上专供投/资机构或者金/融大户使用的访问权限。

     

    量化交易(做市)机器人是一种软件程序,它通常使用API获取和解释相关信息,并根据市场数据的解释代表用户发出买/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作出反应,从而做出这些决定。

     

                          

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  • 本文是量化交易零基础入门教程中的第一篇。 摘要 为什么需要量化交易量化交易是做什么? 量化交易的价值何在? 做量化交易需要什么? 聚宽是什么? 零基础如何快速入门量化交易? 自测与自学 量化交易比...

    本文是量化交易零基础入门教程中的第一篇。


    摘要

    • 为什么需要量化交易?
    • 量化交易是做什么?
    • 量化交易的价值何在?
    • 做量化交易需要什么?
    • 聚宽是什么?
    • 零基础如何快速入门量化交易?
    • 自测与自学

    量化交易比传统交易强多少?

    • 它能让你的交易效率提高百倍,量化交易之于传统交易方法,如同大型收割机之于锄头镰刀,机枪大炮之于刀剑棍棒。

    • 也就是是说,传统交易方法是这样的:

    • 而量化交易是这样的:
    • 在金融最为发达的美国,量化交易已大行其道,占据了70%以上的股市成交量。可以说量化交易是未来的趋势。当然,只言片语不能解释清楚,接下来,我们具体地介绍下量化交易。

    量化交易是做什么?

    • 量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。便于理解的说,量化交易主要是做这样的事:

    • 从一个灵感开始

      • 灵感就是指那些你想验证的可能会盈利的方法,比如银行股可能是良好的投资品种、一旦跨过20日均线后股价会继续涨、流传许久的羊驼交易法等等。灵感获取的方式可以是阅读、听人说、自己悟等等。

      • 这里我们以一个简单的情况为例进行讲解。比如你的灵感是这样的:

          如果股价显著低于近几日的平均价,则买入
          如果股价显著高于近几日的平均价,则卖出
        
      • 现在,你想知道这样操作究竟会不会赚钱?

    • 把灵感细化成明确的可执行的交易策略

      • 一般灵感都很模糊,需要将其细化成明确的可执行的策略,目的是为了能得到确定的结果,以及为后续程序化准备。比如,你通过阅读了解到索罗斯的反身性概念,想将它应用到股市,这个反身性就很模糊,就需要明确什么条件下买卖,买卖什么品种,买卖多少量等,从而形成一个明确的交易策略,让不同人根据你的描述在相同情形下都能做出相同的操作。

      • 继续以之前那个关于平均价的灵感为例:

          如果股价显著低于近几日的平均价,则买入
          如果股价显著高于近几日的平均价,则卖出
        
      • 显然它是不够明确的。比如多低叫显著低于?多高叫显著高于?近几日究竟是几日?买入卖出是买卖多少?我们把它细化:

        如果股价低于近20日平均价10%,则用全部可用资金买入
        如果股价高于近20日平均价10%,则卖出全部所持的该股票

      • 还有一点不明确的地方,买卖哪个股票呢?我们认为这个交易方法盈利与否应该跟交易哪个股票关系不大,但st股票除外(知道st股票是一类有风险特别大的股票就好,详情请百度),所以股票的选择范围是除st股外的国内A股的所有股票。所以我们进一步细化:

          每个交易日监测是除st股外的国内A股的所有股票的股价
          如果股价低于近20日平均价10%,则用全部可用资金买入该股票
          如果股价高于近20日平均价10%,则卖出全部所持有的该股票
        
      • 现在我们基本已经把之前的灵感细化成明确的可执行的交易策略。当然,可能还有些地方不够明确,也可能有些细节还不确定要改动,这些可以随时想到随时再改,不必一次做到完美。

    • 把策略转成程序

      • 就是把明确后的策略通过编程转成程序,好让计算机能根据历史数据模拟执行该策略,以及能根据实际行情进行反应并模拟交易或真实交易。

      • 简言之,就是把刚刚的策略翻译成计算机可识别的代码语言,即把这个:

          每个交易日监测是除st股外的国内A股的所有股票的股价
          如果股价低于近20日平均价10%,则用全部可用资金买入该股票
          如果股价高于近20日平均价10%,则卖出全部所持有的该股票
        
      • 写成类似这样的代码(下面的代码并不完全符合,只是展示下大概的样子):

          def initialize(context):
              g.security = ['002043.XSHE','002582.XSHE']
          def handle_data(context, data):
              for i in g.security:
                  last_price = data[i].close
                  average_price = data[i].mavg(20, 'close')
                  cash = context.portfolio.cash
                  if last_price > average_price:
                      order_value(i, cash)
                  elif last_price < average_price:
                      order_target(i, 0)
        
      • 这样一来,就把刚才细化好策略转成了代码程序,计算机就能运行了。这个过程你可以理解成用计算机能听懂的语言(代码),把你的策略告诉给计算机了。

    • 检验策略效果

      • 现在计算机理解了你的策略,你现在可以借助计算机的力量来验证你的策略了。基本的检验策略方法有回测和模拟交易两种方法。

      • 回测是让计算机能根据一段时间的历史数据模拟执行该策略,根据结果评价并改进策略。继续之前的那个均价的策略例子的话就是这样的:

        • 设定初始的虚拟资产比如500000元、一个时期比如20060101到20160101,把这一时期的各种数据如估计股价行情等发给计算机,计算机会利用这些数据模仿真实的市场,执行你刚才告诉它的策略程序。最后最后计算机会给你一份报告,根据这个报告你就会知道,在20060101的500000元,按照你的策略交易到20160101,会怎样?一般包括盈亏情况,下单情况,持仓变化,以及一些统计指标等,从而你能据此评估交易策略的好坏。

        • 如果结果不好,则需要分析原因并改进。如果结果不错,则可以考虑用模拟交易进一步验证。

      • 模拟交易是让计算机能根据实际行情模拟执行该策略一段时间,根据结果评价并改进策略。与回测不同,回测是用历史数据模拟,模拟交易使用实际的实时行情来模拟执行策略的。举例就是这样:

        • 设定初始的虚拟资产比如500000元,选择开始执行模拟交易的时间点,比如明天。那么从明天开始,股市开始交易,真实的行情数据就会实时地发送到计算机,计算机会利用真实的数据模仿真实的市场,执行你的策略程序。同时,你会得到一份实时更新的报告。这报告类似于回测得到的报告,不同的是会根据实际行情变化更新。同样你能据此评估交易策略的好坏。
      • 可见,回测是用历史数据模拟执行策略,模拟交易是用未来的实际行情模拟执行策略。如果策略在回测与模拟交易的表现都非常好,你可以考虑进行完全真实的真金白银的实盘交易。

    • 进行实盘交易并不断维护修正

      • 实盘交易就是让计算机能自动根据实际行情,用真金白银自动执行策略,进行下单交易。注意,这时不再是用虚拟资产模拟交易,亏损和盈利都是真钱。实盘交易一般也会给出一份类似模拟交易的会不断更新的报告,从而不断要观察策略的实盘表现并及时调整与改进策略,使之持续平稳盈利。

    量化交易的价值何在?

    • 量化交易的价值有很多,只提下最突出的价值所在。

    • 可以利用大量历史数据检验策略,效率提升百倍。当我们想验证交易策略的时候,一个基本的想法是想知道它在历史上表现如何,这往往需要大量的历史数据与计算量,量化交易做一次回测可能几分钟就可以得到结果了,相比于传统人工做法效率的提升是成百倍的。

    • 更科学更客观的衡量交易策略的效果。比如一个关于某技术指标的策略,人工的进行了10个交易日的验证,效果都不错,但这就能说明这指标不错吗?不,10次太少了,你需要更多的验证,比如1000个交易日,人工验证不可行,量化交易则又快又准。而且量化交易还可以利用数学与统计学自动给出客观的结果,比如年化收益率、最大回撤率、夏普比率等。

    • 全市场实时捕捉交易机会。当你知道一个盈利条件,当股价一旦满足这条件,你就可以操作盈利。问题是,市场几千个股票,股价时时刻刻都在变动,你能盯住几个,你会错失多少个机会。但量化交易可以利用计算机全市场实时盯盘,可以不错过任何交易机会,加倍你的盈利能力。

    • 更多的盈利机会。量化交易可以利用计算机对海量数据分析得到常人难以发现的盈利机会,而且有些机会只有量化交易才能利用。比如你发现一种交易方法,其特点是盈亏的额度相等,但盈利的概率是55%,亏损概率45%。首先这种小差距的概率规律,非量化交易不能发现,其次,要利用这个规律盈利需要大量次数的交易才能稳定盈利,这也非量化交易不可。

    做量化交易需要什么?

    • 通常一个投资者做量化交易所需要做的准备,就如同让一个农民自己去造一个大型收割机,而且还是从挖矿开始做起,极度困难,所以量化交易最初在金融与科技最为发达的美国由少数顶级精英发起的。

    • 要有各种数据。要有能方便使用的各种投资相关的数据。这要考虑到各种数据的收集、存储、清洗、更新,以及数据取用时的便捷、速度、稳定。

    • 还要有一套量化交易的系统,要有能编写策略、执行策略、评测策略的系统。这要考虑到系统对各种策略编写的支持、系统进行回测与模拟的高仿真、系统执行策略的高速、系统评测策略的科学可靠全方面。

    • 可能有人会问,做投资之前难道要学当程序员吗?曾经是,但现在量化交易的门槛已大大降低。

    聚宽是什么?

    • 聚宽是一家量化交易平台,为投资者提供做量化交易的工具与服务,帮助投资者更好地做量化交易。也就是说,在聚宽量化交易平台,“大型收割机”已经为你准备好了,不需要你自己造了,你只需要学会使用它。

    • 聚宽让做量化交易的成本极大降低

      1. 提供多种优质的便于取用的数据
      2. 提供投资研究功能,便于自由地统计、研究、学习等
      3. 提供多种的策略评价指标与评价维度
      4. 支持多种策略的编写、回测、模拟、实盘
    • 聚宽让量化交易的成长之路更为平坦

      1. 在社区可以分享交流量化交易的心得与疑惑
      2. 在量化课堂可学习量化交易相关的各种知识
      3. 在策略擂台可以策略pk展现风采证明自己
      4. 在大赛专区可以获取社会量化比赛资讯
      5. 在策略商城可以上架策略供他人付费订阅
      6. 在基金经理孵化训练营则助力快速成长为一名职业基金经理

    零基础如何快速入门量化交易?

    • 学习这个教程。确切的说,继续学习下一篇。

    自测与自学

    • 聚宽 先随便逛逛。
    • 搜索了解下James Simons、DE.Shaw、Emanuel Derman等量化界名人。
    展开全文
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  • 量化交易 简介

    千次阅读 多人点赞 2021-03-14 23:47:03
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  • 教程出自黑马程序员4天学会python量化交易​yun.itheima.compython量化交易----以python语言实现,通过学习量化交易的常用框架,并掌握量化交易策略的理论以及流程,以模拟交易的方式带领你进入量化交易的魔法世界。...
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  • 量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲,是指量化交易的内容,将交易条件转变成为程序,自动下单;二是从广义上来讲,是指系统交易方法,就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件,智能化辅助决策体系,...
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  • 量化交易培训

    2018-01-25 11:47:48
    程序化交易软件架构+量化交易 by LvSong+中信建投-高频交易
  • 量化交易,是成熟交√易市场的标志之一,其最显著的优势在于,买/入卖/出股/票,由量化模型来决定,极大地减少了投√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作出非理性的投√资决策,从而进行理智投...
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  • 阿布量化交易系统

    2019-11-03 16:00:58
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空空如也

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