精华内容
下载资源
问答
  • 如何搭建属于自己的交易系统
    千次阅读
    2020-02-20 16:03:12

    有许多交易员以及老铁和我反馈,能否写下我对量化策略的看法。

    事实上个人在量化的知识体系方面仍旧存在欠缺以及知识短板。

    因此斗胆从主观交易员的角度出发,简要写下我对如何搭建量化交易系统的看法。

     

    事实上搭建一个行之有效的交易策略并非易事。

    这涉及到一定的编程基础,并且涉及到对金融市场和交易工具的理解。

    而短时间精通各类资产类别以及量化交易策略以及工具绝非易事。

    因此需要长期针对某个自己感兴趣,较为了解的资产类别做深入学习以及研究。

     

    说句实话,没有一个比投资自己学习能力以及金融知识体系更好的投资。长期积累的能力以及知识你将得以应用一辈子。最终受益者也只是自己。这些知识是谁都无法偷走的。

    导语中提到的各种技术是高频交易(HFT)经常采用的,但量化交易不等同于高频交易。

     

    程序交易根据频率来划分的话,可分为:

    高频:ticke纳秒级别的 1s级别

    中低频:1s~1h级别

    超低频:1d~1w 等长线投资

     

    高频交易对延迟(latency),性能和稳定性要求非常高,需要大量的硬件的成本和人工成本,一般只有机构以及对冲基金等institutions才有能力进行高频交易(HFT)。

     

    而现阶段的全球algo trading 过剩,在HFT上由于巨大的预期回报,各家Firm 也纷纷鸟枪换炮。而HFT高频交易对硬件上的极高要求以及交易信号以及线路的问题,导致个人无法参与高频交易, 但中低频交易对硬件要求就会低很多。

     

    因此建议如果个人寻找高性价比,低成本,高可行性的策略,关注在中低频的策略搭建上。

    个人与基金公司差距主要体现在算法以及后续的优化上,普通程序也有能力捕获到这一频度的交易信号。

     

    搭建平台的步骤

    炒过外汇FX的都知道,毛子的著名产品MT4 ~ MetaTrade4 (mt4) 交易客户端. 以及他们针对EA以及开放借口优化的MT5可供运行算法策略交易。

     

    Mt4客户端提供一整套交易策略开发框架平台。支持MQL4语言(语法与C语言类似) ,而且提供了非常丰富的指标,扩展函数。可以很方便地开发交易策略和进行回归测试。在零售外汇领域很多个人交易者或者专业的交易者都使用MT4做自动化交易。MT4有相当活跃的社区,国外有很多论坛讨论和分享MT4 EA程序。但是令人遗憾的是  Mt4 客户端必须配合Meta Qutes服务器使用。所以Mt4 一般只限制在外汇行业使用,而这类并不包括其他的资产标的。。

     

    如果想要分析A股,或者比特币,就需要自己搭建一套环境。一般搭建一个量化平台需要这些步骤:

     

    开设证券账户 >开发环境搭建->数据准备 ->交易策略开发->回归测试->模拟交易-> 实盘交易

     

    1开设证券账户

    下面介绍几种比较适合个人交易证券品种:

    国内A股:怎么开户大家应该都只,目前由于政策的原因,股票交易的第三方接口都关闭。不过历史数据比较容易获取。所以国内股票的量化主要集中在选股和趋势分析。自动交易等明年市场稳定后,应该会重新开放。

     

    期货:商品期货开户门槛比低。股指期货要至少50万资本。期货这一块主要是CTP协议。网上都可以找到java,和python的封装。对开发者真友好。

     

    债券:可转债, 开户资金有要求。

     

    外汇:开户门槛比较低一般50美元起,那么这些交易的合同本身都属于差价合约CFD(contract of difference),并非spot fx contract。但需要选择信誉比较好的券商。一般这类FX broker都有A book 和B book, 很多交易都是内部对冲掉。有一些比较知名的券商比如Oanda 会有提供HTTP api 接口。如家交易者资金有比较大,可以直接到LP 提供商如果,lmax,cfh开户。LP提供会提供FIX交易接口。FIX接口非常适合程序化交易。

     

    美股,期货,期权:IB(interactive broker)账户有提供程序化交易接口,账户最低余额需要1万美元。其它美股券商,如史考特,或者国内的老虎证券,富途对资金没有要求,但都没提供API。功能性来讲,如果交易期权options的话,盈透,thinkorswim以及charles schwab都提供比较强大的Volatility lab 以及API借口等进阶功能。

     

    比特币:可以选选择coinbase, bitstamp. 这两个公司总部都是在美国,各方面监管比较严格,所以开户周期比较长。都提供有API.

     

    2开发环境搭建

    目前主流的算法语言是,python、Java、C++/C#和R语言。

     

    这些语言本身有提供回测框架,时间序列分析,统计分析的库。当然也可以使用Java,C++,不过但开发难度要大一些。

    Python :目前应该是最普遍的个人量化技术。相关的开源框架相当丰富。比如Panda ,Scipy, numpy, Zipline (Backtest framework ) 。

    R:高级算法比较方便,社区比较活跃。

    Java ,C++:没有的时间序列操作框架,自己写比较麻烦。

    MatLab:算法库比较成熟,但处理大量数据比较麻烦。

     

    建议阅读量化入门书籍:

     

    1. 打开量化投资的黑箱

    这本书的作者里什·纳兰(Rishi K. Narang)是华尔街顶级数量金融专家,资深对冲基金经理,自1996年开始,他就开始从事对冲基金事业,专注于量化交易策略。目前是特勒西斯资本有限责任公司(Telesis Capital LLC)的主要合伙人。在书中他站在一个非纯粹技术的视角介绍了量化交易策略,用生动的文笔带领读者游历整个“黑箱”。

    《打开量化投资的黑箱》的写作涉及很多金融界丰富的真实案例和市场趣闻,富于智慧地描绘了华尔街的数量金融奇才们是如何工作的。可是说阅读《打开量化投资的黑箱》的过程,就是一个慢慢理解数量金融大师及其投资策略的过程,从而揭开量化交易的神秘面纱。

     

    2. 量化投资策略:如何实现超额收益Alpha

    本书作者Richard Tortoriello是任职于S&P 标准普尔公司的证券分析师,他的日常工作就是建立一系列的数量选股模型。书中的模型类型覆盖面广,可以说作者是在对所有能够获得超额收益的策略进行了地毯式的搜索,并且提供了超过20种常胜投资idea的详细回测情况,充分展示了经验丰富的Quant是如何通过自己的想法来改进模型的。顺便提一句,本书的译者们也都是浸淫证券市场多年的大咖,其中陈工孟更是深圳国泰君安的董事长和上海交通大学金融工程研究中心的执行主任。值得一看。

     

    3. 解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事

    这本书的作者是以为在伦敦卖身瑞银十年,曾就任瑞银投资银行的外汇部和资本市场部,负责金融工程并且现任法国巴黎银行资产管理部外汇重置业务亚太区主管、董事总经理的传奇华人忻海,现居香港。

    本书的人物主角詹姆斯·西蒙斯,拓扑学大腕,陈省身论文的合作者,虽然不是一个家喻户晓的名字,但他在投资界却因量化型投资的独门套路掀起层层热浪。大“数”底下好乘凉,西蒙斯的布阵和诸葛亮的布阵有所不同。西蒙斯靠的是概率:大量的统计套利操作,外加华尔街之外的数学教授来助阵,西蒙斯的“黑箱投资’’方法靠电脑编程和自动交易,在和市场的较量中稳操胜券。

     

    4. 利用Python进行数据分析

    如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。由于作者Wes McKinney是Python pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

     

    5. 集体智慧编程

    这本书选择的是Python语言,以机器学习和统计学方法为背景,专门讲述如何挖掘、分析数据,适合做决策树、支持向量机(SVM)、神经网络的初学者 quant们使用。可以说它成功地将机器学习算法这一复杂议题拆分成实用易懂的例子,能够让初学者少走弯路。可以作为上一本书《利用Python进行数据分析》的高阶版进行阅读。

     

    6. 量化投资: 以matlab为工具

    这本书分为基础篇和高级篇两大部分。基础篇部分通过Q&A的方式介绍了MATLAB的主要功能、基本命令、数据处理等内容,使读者对MATLAB有基本的了解。高级篇部分分为14章,包括MATLAB处理优化问题和数据交互、绘制交易图形、构建行情软件和交易模型等内容,通过丰富实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB作为量化投资的工具。这本书的特色在于不仅仅满足理论学习的需要,更帮助读者边学边练,将理论和实践并重。

     

    7. 宽客 Quants

    《宽客》是一本讲述华尔街顶级数量金融大师的另类人生的书。2007年金融危机爆发以来,作者采访了大量加州抵押贷款违约业主、对冲基金经理和顶尖经济学及金融学学者,在《华尔街日报》上对危机做了全方位、多角度的报道。本书对华尔街新兴的主宰者“宽客”进行了前所未有的深入描述,其中既有宽客新锐中的佼佼者:穆勒、格里芬、阿斯内斯和魏因斯坦,又有隐士般的詹姆斯·西蒙斯,史上最成功对冲基金的创始人艾伦·布朗,以及多位宽客中的异类。这群数学天才就像闯进华尔街糖果店的小孩——他们从华尔街的最底层开始一步步登上最高峰,又造成了一次又一次的市场崩溃。书的第一章“从赌博开始”,更是揭示了众多概率论中复杂体系形成的起点,引人入胜。更推荐把这本书和 《对冲基金风云录二》、《高盛帝国下》一起比较起来看,可能收获更多。

     

    8. 宽客人生

    本书作者Emanuel Derman 是华尔街的顶级宽客,至今仍享盛名。目前是哥伦比亚大学金融工程教学项目的负责人。

    自资本资产定价模型和Black-Scholes模型被发明之后,宽客成为华尔街的新宠,因为投资银行和基金公司必须采用日益复杂的数量交易策略和衍生产品。本书作者是首批转战华尔街的高能实验物理学家之一,在十几年中创建了对今天影响深远的众多金融交易模型。本书精彩纷呈,分析了物理学与金融学之间的关联和不同,讲述了许多物理学巨匠和金融学大师的故事。与上一本《宽客》不同的是,本书更适合理工科专业背景的金融从业人员阅读。

     

    9. 对冲基金风云录 三部曲

    本书主要描述了美国对冲基金行业里的众生相,生动细致真切,中间夹杂了作者自己的思考,还有一些行业常识的介绍内容。基本功效:开阔眼界,增长见识,引发同感。但是对于集中精力做国内产品量化交易的研究人员,这本书可能就是茶余饭后的消遣读物了。但是众多书友都极力推荐这个系列的第二本《对冲基金风云录2》,可见还是有它的可取之处。

    本书作者巴顿·比格斯在摩根士丹利工作了30年,曾任该公司的首席战略官。在此期间,他创立了摩根士丹利的研究部,并使之成为世界上最优秀的投行研究部门。他还曾一手创办公司的投资管理业务部,并担任其主席达30年之久。到20世纪90年代中期,摩根士丹利投资管理部每年赢得的新客户超过任何竞争对手。

     

    10. 证券混沌操作法

    比尔·威廉姆于90年代出版的一本投资理念性质的书,全书讲述的就是如何用混沌的理念解释股价,但还是运用了一系列股票传统的技术指标,所以也适合初步接触股票的人翻看。不过也正如豆瓣上一位资深股民所说,“如果只是把它当成交易方法来看,有点可惜。如果只是把他当成人生哲学,似乎不够通透。这是一本需要一读再读的书。想起了这句话:上士闻道,勤而行之;中士闻道,若隐若无;下士闻道,大笑之。不笑不足以为道。” 作者在2002年左右出版了第二版,目前大陆地区未发行,台湾地区翻译并出版了。

    更多相关内容
  • centos7系统搭建viabtc交易系统核心服务器,详细说明,有linux基础即可搭建。和大家共享下;
  • 微盘系统,微盘搭建,微盘源码,微交易系统搭建,微交易源码,微交易系统, 本公司微交易系统, 是基于微信端开发的交易平台。平台适用于贵金属、外汇、原油、期货…等多个交易品种的投资者, 并对接多个移动支付接口,...
  • 证券交易系统搭建的架构方案

    千次阅读 2019-09-04 14:35:57
    我们拥有强大的金融基础后盾,拥有丰富的市场经验及精英人才,证券交易系统正是在这种背景下衍生出来的,用于出击金融市场的利器。为广大用户提供优质、高效的服务是本系统的宗旨。 项目概要;证券交易系统主要为...

    摘要: “21世纪是金融市场的时代”,金融市场一直是我们重点关注的对象。我们拥有强大的金融基础后盾,拥有丰富的市场经验及精英人才,证券交易系统正是在这种背景下衍生出来的,用于出击金融市场的利器。为广大用户提供优质、高效的服务是本系统的宗旨。

    项目概要;证券交易系统主要为用户提供股票查询、交易服务、资金管理、信息提供等诸多功能。其中主要包括用户注册、用户出入金管理、用户资金统计分析、用户资金结算、股票现物买卖交易、股票信用买卖交易、用户交易信息管理、用户自定义关注信息管理、股票相关新闻信息提供、股票实时报价、股票分析图表。

    项目评价:证券交易系统凝聚了百余名行业精英的智慧,在对市场进行了详细调查后,凭借我们在金融市场的优势,发掘用户深层需求,历时一年时间精品打造,为用户提供高效、安全、方便、快捷的优质服务。

    出入金管理

    用户入金管理
    功能:用户登录网络银行,对自己的股票账户注入资金,进行股票交易的前期准备。

    用户出金管理
    功能:用户登录网络银行,从股票交易账户中划出资金,管理个人资金。

    出入金履历检索
    功能:检索用户的历史信息,可查看出入金操作的成功与否和详细信息。

    取引履历查询
    功能:用户可以对账户上所发生的取引履历的历史信息进行查询检索,其中包括国内株式、信用取引等多种信息类型查询。

    股票买卖交易

    现物买入
    功能:用户可在本系统中进行现物买入股票的交易。用户进行股票检索并根据系统提供的信息,根据自己的要求制定买入定单,同时可以获得所关注股票的实时信息。

    现物卖出
    功能:用户可以根据系统提供的信息,根据自己的要求和自己所持有股票的情况制定卖出定单,同时可以获得所关注股票的实时信息。

    信用新规买入
    功能:用户在申请信用口座后,可以进行信用新规买入操作及检索,可根据系统提供的信息及自己的要求制定信用买入定单,并可以获得所关注的股票实时信息。

    信用新规卖出
    功能:在用户申请信用口座后,可以进行信用新规的卖出操作及检索,可根据系统提供的信息及自己的要求制定信用卖出定单,并可以获得所关注的股票实时信息。

    注文约定一览
    功能:用户可对所做过的交易进行浏览,查看交易结果记录,随时掌握个人交易的最新信息。用户可根据股票代码、时间、交易类型、交易结果等多种方式检索,并可查看每条的详细记录。

    约定注文订正/取消
    功能:在定单没有被系统正式确认前,用户可以修改注文信息或取消此定单,方便灵活。

    信用返济、现引/现渡
    功能:系统提供建玉一览功能,用户通过观察建玉信息,可以对其信用新规买入或卖出的取引定单结果进行个性化操作。同时,提供现引/现渡功能,系统会智能提示分配用户资源,并进行自动校验,在安全性上有了进一步的保障。

    采用B/S架构,客户只需在互联网上利用浏览器就可以实时的进行股票交易

    以Linux系统作为服务器平台,保证长时间稳定可靠地为广大用户提供股票交易服务。

    后台Web服务器使用Tomcat集群技术,实现分布式处理,增强容错能力,保证高质的可靠性。

    使用BIGIP负载均衡技术,使整个系统可以承受千万用户的访问,并有效的保证了交易的及时性、准确性。

    整个系统采用Jsp-Java-C++-Oracle进行开发,解决了因交易量过大引起响应慢的问题,提高了用户的交易速度。

    数据库采用Oracle Real Application Clusters,保证了交易的高质的可用性。自动实现并行处理及均分负载,并实现了容错功能和无断点恢复功能。

    信息发送接收使用IBM WebSphere MQ (qq:1358280425),拥有很高的通讯效率,确保信息是永久的、可恢复的,并确保信息传递是保密的。通过国际知名的交易系统公司和各大证券交易所进行交易,保证交易的正确性。

    大陆证券交易系统搭建,香港证券交易系统搭建,海外证券交易系统搭建(新加波证券交易系统搭建,东南亚证券交易系统搭建,印度证券交易系统开发等等)

    展开全文
  • Python 搭建量化交易系统

    千次阅读 2020-02-05 23:30:42
    没错,这种炼金炉在现实生活中其实是存在的,它叫做量化交易平台。 不过很多人对量化交易的理解也仅限于此,华尔街和对冲基金对他们而言是一个神秘的存在,他们自然也从没想过自己有一天能够亲自参与其中。其实,大...

    很多人都曾幻想过,如果哪天自己发现一个神奇的炼金炉就好了!你只需要把钱投进去,它便源源不断地生成新的钱,从此不在需要工作,每天躺着就能实现财务自由。没错,这种炼金炉在现实生活中其实是存在的,它叫做量化交易平台。

    不过很多人对量化交易的理解也仅限于此,华尔街和对冲基金对他们而言是一个神秘的存在,他们自然也从没想过自己有一天能够亲自参与其中。其实,大部分人都做过基本交易,对市场有着一些理解,只是缺少一个合适的手段,即编程工具,和一个合适的时机,比如现在这篇 Chat。

    本 Chat 适合理解(基础) Python 语言的同学,当然我还是会赠送开头 Python 快速入门。

    目录:

    1. Python 快速入门教程
    2. 带你初探量化世界
    3. RESTful & Socket:搭建交易执行层核心
    4. RESTful & Socket:行情数据对接和抓取
    5. Pandas & Numpy:策略与回测系统
    6. Kafka & ZMQ:自动化交易流水线
    7. MySQL:日志和数据存储系统
    8. Django:搭建监控平台
    9. 总结:Python 中的数据结构与算法全景

    阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5e34322625bfae23572b04cb

    您还可以下载 CSDN 旗下精品原创内容社区 GitChat App ,阅读更多 GitChat 专享技术内容哦。

    FtooAtPSkEJwnW-9xkCLqSTRpBKX

    展开全文
  • 前言前几期我们搭建了自定义的量化行情/选股/回测框架:搭建系统|说好了个性化的选股工具!教你定制自己的选股财务数据表?搭建系统|升级基于财务数据的选股工具!从清单中剔除ST股和次新股搭建...

    前言

    前几期我们搭建了自定义的量化行情/选股/回测框架:

    搭建系统|说好了个性化的选股工具!教你定制自己的选股财务数据表?

    搭建系统|升级基于财务数据的选股工具!从清单中剔除ST股和次新股

    搭建系统|“财务数据选股工具”如何与“多维度股票行情分析工具”完成无缝切换

    搭建系统|升级基于财务数据的选股工具!添加上日历和排序功能会更好用

    搭建系统|不用数据库选股也行!利用Pandas特性的GUI版基本面选股工具

    搭建系统|听说backtrader很不错!把它集成到本地GUI回测平台中!

    搭建系统|在线改策略很便捷!试一试本地GUI回测平台动态改策略

    搭建系统|多维度下不同股票|周期|除权|复权走势对比界面

    搭建系统|行情软件可没有!多股票投资组合用的GUI分析界面

    搭建系统|想把聚宽本地化吗?一起来创建GUI版的自定义量化回测平台

    搭建系统|wxPython布局管理实现多只股票走势对比界面

    搭建系统|比Matplotlib更好用的pyecharts打造GUI股票行情分析界面

    最近在CSDN平台上开了一场新书《Python股票量化交易从入门到实践》介绍的直播课,由CSDN与异步社区共同举办的一场直播。

    京东、当当、天猫热卖中

    本期我把直播中所提到的关于“为什么要搭建属于自己的股票量化系统”提炼出来和大家分享。

    写作本书的目的

    对于读者来说,写作这本书目的是为了分享给读者搭建属于自己的股票量化交易系统的方法。

    我一直强调股票交易是个性化的领域,每个人承受的风险程度不同、激进程度不同,擅长炒股技能也不同,所以我们搭建的系统要适合自己,这也是本书和其他量化书观点上最大的不同。

    为什么选做股票量化交易。其实,量化交易本身是可以应用在很多投资理财领域的,确切地说只要涉及时间序列的价格变动,就可以应用量化交易去分析,像期货、数字货币,甚至基金定投等,股票投资只是其中的一部分。

    我选择股票这个标的,一方面股票投资是全民最主要的理财渠道之一,另一方面原因是它属于在我的认知范围内,比如像科技类题材股像人工智能、芯片、语音、通信、智能家居、电气设备这些板块,因为我处于的行业的背景,很多资讯 事件我能够看得懂。

    图中可以看到A 股自古以来“牛短熊长”,周期交替。从2003年至2019年有两轮牛市,我相信以我们国家的发展趋势,未来牛市可期,这也是行业内部人士一致的观点。

    很多人在牛市赚了很多钱,最终“退潮”的时候还是亏回去了。所以我们得提前升级自己的交易方法,不然又是重蹈覆辙。

    之前看到一则新闻上说,中国的股民有 1.2 亿多,统计股民的行为之后发现他们每天平均看盘2小时,全年平均买19只股,平均2天交易一次。

    所以,大多数股民交易频繁,对买卖点的思考并不严谨。如果炒股毫无章法的话,势必沦为“韭菜”被收割。

    量化交易它有管理概率、理性交易的思想所在,非常适合在普通股民群体中推广。接下来会展开介绍。

    当然,本书将量化交易应用在股票交易中,并不是传授战胜市场、一夜暴富的本领,我也没有这么大的本事。

    而是想让读者们通过量化交易管理盈亏的概率,能够更理性地将股票投资作为理财的一个手段,而不是以赌博的心态参与其中。

    以散户视角厘清量化交易概念

    目前市面的量化书籍包括国外的,大多是金融从业人士编写的,他们的角度和我们普通股民会有些不同。偏研究分析的模型算法可能我们也看不懂、用不到,有些量化系统针对于机构操盘搭建的,也不适合小资金的普通股民。

    所以我们作为普通股民中这个视角,该怎么去理解量化交易概念。

    量化交易并不一定需要用程序化交易,也不限于交易速度和频率的要求,只要满足了量化交易所涵盖的决策方式就可以称为量化交易。

    我们可以理解为是Python数据分析在金融领域的一种应用。

    Python 是一种编程语言,目的为了帮助我们快速解决实际问题,我们是将Python 数据分析技术应用到股票量化交易场景之中。

    数据分析是对收集来的大量看似杂乱无章的数据进行统计分析和研究,从中提取有用信息,总结出其中一些内在规律和特征,目的就是帮助人们作出判断,提供数据上的支撑。

    反映到股票量化交易中,“数据”指的是我们所要分析的股票数据,我们从“数据”中挖掘出能够获利的策略,目的是“交易”,也就是指将策略转换为具体的买卖操作。

    以散户视角利用量化交易的优势

    传统的交易无论是技术面分析还是基本面分析都属于通过人的思维去做决策,这种高度抽象的模式在深度上会有绝对的优势,但也与交易者个人的经验、盘感,甚至情绪波动都有极大的关联。

    假定我们在复盘的时候情绪是相对稳定的,决策也是客观的,而到了盘中的时候,我们的情绪受到股价波动的影响,往往会做出了错误的决策。

    在当前一直扩容的市场中,主观交易很难实现全市场的跟踪监测。假定我们设计一个交易策略,在实盘交易前势必要验证下策略在历史上的执行效果。如果用人工方式来验证,当前A股市场有近4千只股票,有几十年的行情数据,我们需要花费大量的时间逐个复盘,同时也非常容易出错,所以显然是不太可行的。然后在开市时间段,还得每天花4小时关注着盘面的走势,太浪费时间了。

    所以这些成为了传统交易方式的“硬伤”。

    量化交易这种方式能很好地解决这些“硬伤”。

    首先它利用计算机的强大运算能力,在广度上占有绝对的优势。利用回测环节去评估策略效果,可以基于大量历史数据去验证,还能自动计算出包括收益率、最大回撤率、夏普比率在内的这些评估指标值,而且又快有准,可以更科学更客观地衡量交易策略的效果。

    然后我们获得一个具体的获利概率,并依据概率制定交易的策略,我们可以确信我们的策略是经过回测和度量分析的,是具有概率上的优势的,从而心态上会减少恐惧和犹豫的影响。

    我们可以让程序自动监测行情走势,这样我们就不需要过多地关注盘中的价格波动,避免影响心态变化。

    所以,我们应该升级自己的炒股方式了,把自己以前炒股的那套方法,抽象成策略模型,用量化的方法去全市场回测评估,然后让程序帮助我们监测行情的走势。

    这个才是普通股民所适合的量化交易打开方式。

    教你从0到1学习量化交易

    我在写书时候的内容结构是采用自顶向下逐层去分解量化交易系统而产生的。

    这样有个好处是,分解下来的知识点都是真正用的到的干货,不存在多余的内容,读者们也能由浅入深去学习,前后章节都有联系。

    量化交易是将数据、策略和决策综合为一体的系统。

    首先是把历史行情、基本面信息、新闻资讯等数据进行初步清洗和处理,而后在大数据的基础上以数学建模、程序设计等方法建立交易策略,在对历史数据的回测中评价交易策略的效果,最终筛选出大概率下盈利的策略,并将它应用于实际交易中产生交易的信号,例如买什么股、什么时候买、买多少、什么时候卖等信息。

    交易策略是量化交易的核心,它包括择时、选股、仓位管理、参数优化、度量分析等角度的分析。

    全书共9 章,分别能够依次对应到图的各个模块。

    思维导图是关于本书各章节的内容架构。 

    第1 章是理解Python 股票量化交易,主要从多个角度深入剖析量化交易和股票的概念。

    第2 章是量化语言Python 的关键应用,针对Python 相关的一些关键知识点进行侧重剖析,使大家对Python 语言有更深层次的理解。

    第3 章是第三方库NumPy 快速入门,理解和掌握NumPy 关键知识点将有助于我们更加高效地使用Pandas 库。 

    第4 章是第三方库Pandas 快速入门,主要介绍Python 环境下最有名的数据统计包Pandas 在量化交易中的应用,掌握Pandas的关键知识点使处理数据变得非常方便、快速和简单。 

    第5 章是第三方库Matplotlib 快速入门,主要介绍了Matplotlib 库在量化交易中的应用,凭借Matplotlib 库极其强大的绘图功能,我们可以绘制出美观而有说服力 的图形,使得可视化分析效果愈发显著。 

    第6 章是统计概率理论快速入门,主要介绍了统计概率知识在量化交易中的应 用。无论是主观交易,还是量化交易;无论是交易股票,还是交易期货等,都与统计概率息息相关,学好统计概率是交易中非常重要的基础要求。 

    第7 章是股票行情数据的获取和管理,主要介绍快速、便捷地得到可靠、真实的股票数据的方法,以及提供高效地管理行情数据的方案。

    第8 章是股票技术指标的可视化分析,本章首先定制可视化的接口程序,好的程序框架可以帮助我们在分析中事半功倍,然后在此基础上展开技术指标的计算和可视化,从而挖掘出指标背后的含义。

    第9 章是构建股票量化交易策略体系,主要从回测评估和策略制定两个层面介绍如何构建自己的量化交易策略体系,其中回测评估包含了收益和风险维度的介绍, 策略方面包含了择时、选股、仓位管理、参数优化等关键环节的介绍。 

    读者们按照顺序阅读完成后,可以对量化交易的整体过程以及涉及的知识点有一个全面和清晰的认识。

    逐级进阶学习成果

    7.1 掌握获取股票行情数据的方法,7.2规整化处理股票数据格式的方法,然后7.3依据自己的需求定制股票行情数据的获取接口,如此一来,不仅可以充分结合Panads、Tushare、BaoStock 等常用接口的优势,而且可以返回规整化后的股票数据格式。 

    7.4在建立了自选股票池之后,我们需要分别获取股票池中对应股票的行情数据。当获取几千只股票过去几年甚至十几年的行情数据时,下载过程势必会出现耗时过长的问题。因为第二章Python中介绍了多进程和多线程的提速方案,7.5将方案结合至实际应用中。 

    7.6推荐一款轻型的数据库SQLite,在本地实现高效地数据管理。

    8.2介绍股票行情界面中K 线、均线、成交量、MACD、KDJ这些技术指标的原理、计算及可视化方法。8.3在这些基础指标之上二次挖掘出衍生技术指标,以辅助交易策略的制定。

    8.4介绍TA-Lib库,它可以让使用者专注于策略的设计,而不用像“重复造 轮子”一样花时间实现技术指标。 

    8.5是本章所学的结合,介绍如何用Matplotlib 库实现多子图的布局机制来定制我们的行情分析界面。

    在回测阶段,用图形化的方式显示出大周期下的买卖价位、持股时间等交易信息,计算得到策略的收益和风险这两个关键的指标,通过直观的图形化分析度量策略的执行效果以及存在的问题和改善的空间。

    量化交易策略体系涵盖了择时、风险控制、参数优化、选股、仓位管理策略的制定。

    购书福利

    为了帮助读者再建立一座从书本知识到实战应用之间的“桥梁”,赠送一个回测小工具。

    凭订单进读者交流群获取工具源码!

    小工具的功能,其实是我设定了一个炒股的场景。我们根据上市公司的一些财务指标,去过滤出我们心仪的股票加入我们的股票池,然后查看股票的行情走势,选出走势较好的几只股,再制定一个择时策略,对这几只股票进行回测,评估择时策略的效果。

    视频效果 

    扫码看直播回放 

    加我QQ或者微信了解详情
    微信关注:‘元宵大师带你用Python量化交易’
    
    
    展开全文
  • 最新版仿交易猫在线商城商品管理系统搭建教程 仿交易猫手游交易平台源码 全国最大的源码平台 游戏网站源码程序 手仿交易猫手游交易平台官网站商城系统源码
  • 量化交易之平台搭建

    千次阅读 2021-10-01 20:29:02
    该篇主要是是用来展示量化交易的效果,不构成任何投资建议,仅供参考 搭建的环境: ​ 系统 linux-centos7 python环境: ​ python3.7.4 先安装好我们的库: cd demo pip install -r requirements.txt -i ...
  • 个人量化交易系统架构图: 个人量化交易平台特点: 开源参考设计 + 自行个性化设计 python数据分析 phthon前台显示 人工智能及机器学习 好处: 学习python 学习人工智能 学习大数据分析 理性分析替代...
  • 1.资源包内含有基础环境搭建、源码、数据库脚本、项目配置与运行教程,项目经过严格调试,100%能运行,项目导入与...5. 本项目适应课题:基于SpringBoot的校园二手商品交易系统、基于B/S架构的校园二手商品交易系统等。
  • 珠宝玉石区块链交易系统针对这些问题,展开了一系列研究:首先基于区块链技术,对珠宝玉石商品进行溯源信息上链,确定商品货源地信息,由权威机构鉴定商品品质,上传证书,赢得消费者信任及市场的肯定;其次加工过程...
  • 一步一步构建量化交易系统

    千次阅读 2019-07-12 09:34:59
    第一步:解决你的交易理念。 1.1 首先要解决的是你的交易理念,所以第一部分主要就是解决交易理念的问题,交易理念非常...1.3 如果你忽略了这一步直接开始构建系统,我可以预见你的失败。 1.4 一套能够盈利的交易...
  • 亲手教你如何搭建一个基金模拟系统(基于Django框架) 第一步:创建项目、APP以及静态文件存储文件夹 django-admin startproject Chongyang django-admin startapp Stock # Chongyang文件夹里面操作 在chongyang...
  • 王晓磊 有赞大订单中心...前阿里大数据工程师,负责开发 HBase.Phoenix.Wasp 系统,来有赞之后负责交易及支付团队技术研发工作。倾向技术驱动业务,认定先给用户带来足够多的价值才能去考虑变现,互联网圈永远的学徒。
  • 艺术品NFT交易平台搭建|NFT商城开发

    千次阅读 2022-03-08 10:23:42
    在区块链领域,去中心化一直是一个热度非常高的词汇,去中心化应用的未来前景非常广阔,去中心化钱包系统也是其中之一。 去中心化钱包也是数字钱包的一种。数字钱包是指信息和软件的集合体——软件为事物处理提供...
  • 1.资源包内含有基础环境搭建、源码、数据库脚本、项目配置与运行教程,项目经过严格调试,100%能运行,项目导入与运行...5. 本项目适应课题:基于SSM的校园二手商品交易系统、基于B/S架构的校园二手商品交易系统等。
  • 本次招商证券集中交易系统方案需要具备高可靠性、高可管理性和灵活性等等诸多特点,而该项目所选用的IBM eServer p系列服务器的性能一直居于UNIX服务器市场的首位,而eServer p650是IBM UNIX服务器中的中端旗舰产品...
  • 带你吃透金融市场资金股票...课程将带你总览金融行业的IT全景图,重点讲解证券交易中的撮合业务,利用Vue+Spring Boot等技术栈,从搭建前后端分离的委托终端开始,带你从无到有开发一个高可用低延时的撮合交易系统
  • 用数据库管理工具将根目录下weipan.sql数据库导入 导入后修改Application/Common/Conf/config.php数据库配置文件 后台地址:http://你的域名/index.php/Admin 前台用户:test abc123456 后台账号: wpadmin abc...
  • 最新更新汇通微盘交易系统源码已对接usdt支付完美运营版+完整数据+K线正常+3种语言+带搭建安装说明 此源码仅供学习以及研究之用,不可用于商业
  • 4、Python 实战,串联整个知识体系:带你搭建量化交易系统 必学知识点:RESTful、Socket、Pandas、Numpy、Kafka、RabbitMQ、MySQL、Django 真正要掌握一门编程语言,仅仅学会分散的知识点是不够的,必须要把知识点...
  • 二手车交易系统.zip

    2020-06-23 11:11:15
    该系统名称为二手车交易系统,分为三个视频,分别为:二手车环境搭建、二手车读取数据把list转换为map、车辆添加和图像上传
  • 搭建数据库 MySQL driver=com.mysql.jdbc.Driver url=jdbc:mysql://localhost:3306/c2c username=root password=123456 initiaSize=0 maxActive=20 maxIdle=20 minIdle=1 maxWait=60000 、 先在数据中...
  • 区块链数字藏品,是利用区块链技术,让藏品拥有一张专属的数字...1、平台发行数字版本,可快速实现变现,后期通过交易分润可以长期获益。 2、通过区块链版权确权认证,为艺术品生成独有的数字身份。创作者可用于平台
  • 交易系统源码下载

    2017-12-04 00:36:07
    交易系统交易系统交易系统交易系统交易系统 盘系统源码平台开发云交易搭建决胜60秒买涨跌全开源
  • x8微盘交易系统源码

    2017-03-15 21:48:10
    还没架起来过,在测试中,架起来的欢迎留言,共享
  • 如何搭建数字货币量化交易系统

    千次阅读 2019-09-28 19:28:23
    1:系统要求:windows64位-win7 2:python语言 安装python3.6.8 https://www.python.org/------python-3.6.8-amd64.exe 安装anaconda-官方网站 https://www.anaconda.com/distribution/ -----...
  • 这是一个功能简单,使用Spring + Spring MVC + Mybatis搭建的二手书交易系统 二、主要功能 创建一个名为bookshop的数据库,将bookshop.sql导入 打开IntelliJ IDEA,将项目导入 修改jdbc.properties文件配置,...
  • 量化交易平台搭建-盈宽量化

    千次阅读 2018-12-27 11:13:50
    本文主要探讨自己动手在本地搭建一个量化交易平台.   先普及几个量化交易的基础概念 回测: 当编写了一个投资策略后,可以把策略放在历史的交易数据中”跑”一遍,看看结果当中的年化回报是多少. 这个过程就是回测...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 43,441
精华内容 17,376
关键字:

交易系统搭建