假的，親口告訴你這簡直是做夢，以這種幌子騙人，公司一點也不規范，是一個人就收，30萬騙局簡直是坑了好多人
❷ 目前國內進行量化投資的個人多不多
近年來,隨著證券市場規模的不斷擴大,金融衍生產品不斷推出, 投資策略和盈利模式發生根本性改變,投資復雜程度日益提高,導致證券市場投資者的構成比例出現了相應的變化。專業投資管理人的佔比越來越大,且有加速之勢。另一方面,量化對沖投資策略以其中低風險穩定收益的特性,將成為機構投資者的主要投資方向之一。一、量化對沖業務特點及服務要求量化對沖是一項業務特點鮮明、極具專業性、配套服務要求高的業務,其業務特點表現為:(一) 投顧專業化水平高。量化對沖業務對管理人在數據挖掘、策略開發、程序化交易等IT 技術研發能力要求很高。根據海外經驗證明,從事量化對沖投資的管理人均為專業機構投資者,專業背景來自物理、數學、統計、計算機等領域的高端人才,需要具備量化投資模型的開發能力及持續的模型優化能力,具有一定的行業進入門檻。分支機構在識別和扶植量化對沖管理人方面也必須具備一定的鑒別能力,避免付出大量精力而收效甚微。(二) 量化對沖業務存在天然的地域分布。與公募基金公司布局相類似,目前主要的量化對沖管理人大都集中在上海、北京、深圳等幾大金融市場活躍區域,與公司各地區量化對沖業務發展不均衡的情況相吻合。(三) 產品風險相對較低。目前市場上的量化對沖產品多以市場中性策略為主,對沖證券市場系統性風險,相較於傳統方向型的權益類產品,在控制產品回撤和獲取穩定收益方面具備較大的優勢。隨著賣空機制的不斷完善,對沖策略將逐漸豐富,例如:統計套利、多空策略、配對交易等。(四) 業務落地要有專門的支持團隊。據近年來推廣量化對沖業務的實際操作經驗,在業務執行層面需要落地營業部協調的技術問題就很多,各營業部須配備專業的業務團隊進行支持,快速響應和解決存在的問題。實際情況是大部分營業部沒有足夠的人力、財力和物力,用於配臵專業的支持團隊。根據開展量化對沖業務的以上特點,對券商提出了較高的綜合服務要求:(一) IT 系統要求高。量化對沖業務模式對於IT 系統都具有極高要求,一方面體現在交易系統及行情數據響應速度穩定高效,另一方面體現在系統整合及開發易用性。(二) 策略研發需求高。隨著金融創新工具的不斷推出,量化對沖管理人只有具備持續策略開發和策略優化的能力才能取得穩定、優秀的投資業績,需要我公司提供強大的策略研究以及策略交流等支持。(三) 產品設計和發行要求高。量化對沖業務發展的必由之路, 是以產品化的模式實現規模效益擴大生產力,投資管理人需要券商提供SPV 設計(如信託、公募、資管等法律結構安排)、提供產品結構設計、風險控制、後台運營和營銷組織等全方位的一攬子配套服務, 與證券公司在產品設計的專業能力、統一營銷的組織能力和整合公司總部資源能力相匹配。二、量化對沖業務的發展現狀
(一) 投資管理人或直接投資者專業化水平參差不齊
目前,市場上量化對沖投資管理人按專業水平大致分為三大類:
第一類:專業水準極高的管理人或投資人,擁有多年的投資經驗,擁有自主開發的量化交易系統,有專門的策略研究團隊,有實盤過往業績表現,有持續的生存能力。此類管理人既有自學成才的,也有從 海歸加盟的,來自成熟市場有經驗的管理人在逐步增加;
第二類:正在成長過程中的管理人或投資人。此類管理人有較好的國內證券市場投資經驗和過往業績,學習能力強,應變能力強,正在成為量化對沖業務的新生力量;
第三類:專業能力欠缺,只有願望,沒有專業支撐,被動依賴技術平台而操作的管理人或是直接投資人,對量化對沖業務一知半解甚至完全不懂,根據策略交易系統發出信號被動投資,預計此類管理人 (投資人)難以應對市場變化,很快就會因束手無策而離開市場。
(二) 從券商或營業部提供的服務支持來看,專業化水準和服務支持能力也參差不齊。
主要分為三類:
第一類:由專業的團隊支撐,有系統的技術支持、策略支持和服務支持;
第二類:正在起步階段的券商,但他們也有可能後發制人,定位精準,整合資源,成為量化對沖市場的主力服務機構;
第三類:沒有能力支持量化對沖業務。既無技術支持,也無專業服務團隊,更談不上策略支持。業務發展處於自生自滅的狀態,業務也處於很大的波動中。
❸ python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢
Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。
❹ 量化交易真的有那麼好嗎
挺好的，可以幫助解套，增加收益，操作也不是很簡單，很適合一些沒有時間或者專業能力不強的客戶，能幫助客戶獲得較高的收益
❺ 量化交易平台的券商實盤通道搭建難不難有經驗的回答
由於監管合規問題，第三方金融服務公司接入券商實盤通道是比較困難的，在合規監管的前提，牽涉太多部門和資源，如果你僅是一個小小的服務商建議還是使用已經打通券商實盤通道的量化平台，比如掘金量化、優礦等。
❻ 量化投資方面，有哪些好的論壇或者網站
微量網不錯，
微量網是國內頂尖的量化投資策略在線交易平台，策略提供者和理財投資者的對接平台。網站集投資策略研發、銷售、交易為一體，投資者無需安裝軟體，通過網頁或手機控制雲端的交易賬戶，運行投資策略，進行7*24小時無人值守的全自動交易。使命：微量網致力於打造安全、便捷的策略交易平台，帶來簡單、極致、高效的理財投資體驗。願景：建立理財投資者與策略提供者之間的橋梁。
這個平台上有各種各樣的策略，主要是針對國內外交易所的品種，同時配合還有用戶論壇，便於策略師和用戶間交流，一邊用策略一邊看大家的討論，感覺比較爽一些，也是邊用邊看。
再補充2個個人覺得不錯的：
elitetrader
EliteTrader.com is a group of financial traders that helpeach other
work through the tough and lonely journey of tradingprofitably. Our
members learn faster, develop new relationships, and avoidcostly
mistakes through daily collaboration.
這里討論的話題比較全，很棒！
Collective2
collective2.com 19,000 traders. 58,000 strategies.
Copy the world's best traders in your brokerage account.
Choose your trade leader
Then Follow their trades automatically.
國內使用的話建議使用微量網確實是很不錯的量化投資網站。希望可以幫助題主。