❶ 有哪些好的量化交易平台
量化交易在國內來說，興起於2005年左右。但由於投資者水平問題，基礎還是比較專薄弱屬，市場還比較小，所以大眾化量化交易平台的發展熱度不足。大多平台都是機構自己構建的自用平台。
能實盤交易的量化平台只有幾個，如聚寬，掘金，文華財經，開拓者，TradeStation等
能提供量化測試的就比較多，鐳礦，優礦，京東，RiceQuant米筐，果仁，Bigquant，還有以上可以實盤的這些，等等。
基本採用Python語言為主，也有採用C++,C#,Easy Language 麥語言等。
❷ 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
❸ 應聘量化投資工作需要哪些技術
強烈的興趣
想做好一件事情沒有興趣也只是三天打魚兩天曬網，最後不得而終，因此需要培養對投資形成強烈的興趣，每根K線的波動能夠刺激你的心臟隨之不斷跳動。
學習能力
量化交易是一門跨學科知識，必須有快速地問題解決能力和自學能力，懂得鍥而不舍不斷專研的試錯法。研究生已經具備了較好的學習能力。
編程
編程很重要，現在Python是標配，matlab、R拿來做量化的人真的不多。雖然不是做開發，但是基本的簡單編程知識還是要會。想學Python和Pandas，推薦Python基礎教程和《利用Python進行數據分析》，想學編程知識，推薦《 代碼大全 》，這本書沒有什麼代碼，不要為名字所迷惑，不過如果想成為編程高手的話，看了絕不後悔。
看書一定要經典，不經典的書簡直就是浪費生命，這三本書如果不想買，網上電子版肯定是很多的，話不多說。
量化知識
很多程序員開始轉量化，但是金融知識和量化知識不夠。經典的重要性在此顯得更為重要，編程的書籍不看經典的我也能進步，可能會慢點，但是量化金融知識不看經典的書，那麼可能就會南轅北轍，甚至影響到投資的整個生涯，不對，走偏了的話，就無生涯可談。
投資的基礎知識，比如股票債券基礎知識，先來看看滋維博迪的《投資學（原書第9版）》([美]滋維·博迪（Zvi Bodie）
再來一本干貨，很多國內外研究生教程，介紹的更多的是衍生品，約翰赫爾的《期權、期貨及其他衍生產品（原書第9版）》([加]約翰·赫爾（John C.Hull）)
期權這么火，推薦 麥克米倫的《金融期貨與期權叢書：期權投資策略（原書第5版）》([美]勞倫斯 G.麥克米倫（Lawrence G.McMillan）)
想知道公募基金大佬如何做股票？李騰翻譯的大作奉上，主動投資組合管理 創造高收益並控制風險的量化投資方法(原書第2版)
想知道私募基金怎麼搞交易的？交易中有哪些技巧？以及如何在量化中走彎路？推薦 范撒普的通向財務自由之路，這可不是一本關於財務分析、會計理論的書籍，真正理解了裡面的思想，資金管理、風險控制你就不會糾結。
現在中產壓力這么大，那麼多人有中年職業危機，想知道怎麼把交易當做全職？推薦 埃爾德以交易為生，他可是將自己如何轉行交易，並以交易作為自己的終身職業的心歷路程和盤托出。
英語
你可以不說英語、聽不懂英語，但最好是要看的懂英語，編程的原生環境是英語，quora、stackoverflow、github也是要求英語閱讀能力，要是想用機器學習、深度學習做量化，那麼多paperarticle都是英語，讀不懂怎麼做的好？本來是談量化入門，但好像談到量化進階了。
交易
沒有途徑，實戰是最好的方法。確實不行，模擬交易也可以。
量化交易以思想為本，工具為用，路子不能走偏。
快速迭代
類似於實驗，都是需要成千上萬反反復復的檢查、測試。在此，講到了實驗的快速開發和迭代，那麼就順便給個傳送門：BigQuant - 人工智慧量化投資平台.，人生苦短，一定要快速迭代，縮短策略開發生命周期。因為你的想法上千個，可能只有幾個有價值。
❹ 量化交易平台哪個好派網是一個怎麼樣的量化交易平台
派網為新一代為量化交易打造的數字貨幣量化交易所，自帶量化交易機器人，免除用戶交易進階必須會編程的苦惱。使用集成的交易機器人即可進階為高端交易用戶。自研的聚合交易系統，保證了充分的交易流通性。派網量化交易的優勢在於精準分析市場數據的基礎上結合了大數據、雲計算等新技術，通過系統化的投資模型嚴格投資紀律，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。。很高興我的回答能對您有所幫助，謝謝您的採納
❺ Python數字貨幣量化交易進階課程大家學的怎麼樣了
Python數字貨幣量化交易進階課程，已經學完了，大體掌握了。
❻ 完全不懂金融，想學習量化投資需要學習哪些金融科目
我個人認為學抄習量化投資在金融襲方面需要具備兩個方面的知識：
1、首先是要了解金融市場與金融產品，只有這樣才能在眾多市場與標的中選擇合適的來構建投資組合，這一方面需要了解的基礎知識有：金融市場與金融機構、投資學、金融衍生品等等；
2、其次是需要了解如何量化，相信你應該有足夠的IT背景，編程沒啥問題，其次的話就是要了解數理來溝通金融產品選擇與編程落地，需要了解的科目有：概率論、統計學、計量經濟學、金融經濟學、數理金融等。
❼ 量化交易是什麼
量化交易指使用數學模型取代人為的主觀性判斷，利用計算機技術從龐大的歷史回數據中甄選能為企業答帶來超額收益的大概率事件以制定有利於企業發展的策略。
從18世紀開始，金融投資的先驅已經開始探索各種不同的投資方法，經過多年的進化，已經嘗試了從價值分析、風險套利到日間交易等不同的方向。那麼，在目前不斷變化的中國資本市場，什麼投資方向迫切需要我們深入探索。筆者認為，量化投資作為中國市場的新興投資方法，正在引來越來越多的關注。
中國投資者對數量化投資，雖不陌生，卻仍懵懂。量化投資理論是藉助現代統計學和數學的方法，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續的、穩定且高於平均的超額回報。
本條內容來源於：中國法律出版社《法律生活常識全知道系列叢書》
❽ 量化交易系統哪裡可以下載
去一些量化交易平台就可以下載，例如金字塔了，開拓者了，文華財經了，掘金等等等等等太多了。這些平台都有量化交易策略。
❾ 量化交易進階需要學習什麼了
1 : 從 不 同 尺度來解 構、 分 析 市 場
❿ 怎麼自學量化金融
懂量化投資，但是他們應該完全不知道CQF是什麼，問題被他們簡化成了「不懂數學和編程的金融碩士，是否可以學習量化投資？還是自己學習編程比較好？」不過同意他們的言論。
CQF是paul wilmott搞的一個培訓課程和認證體系。
第一就是不官方，沒人會認，除非你已經在投行里工作，公司給你出錢修個CQF來進行再教育，比如Sales和Trader對產品背後的數學知識有限，但是沒必要去脫產讀個MFE，就來修個CQF事半功倍。
第二，CQF的課程跟MFE項目差不多，更偏向於金融產品端，講各類金融衍生品和FICC產品（期權 互換 債券 結構化產品等）定價以及量化風險管理的內容。這些不是搞量化投資的內容。
可以通俗的認為CQF是Q QUANT方向的知識，而量化投資是P -QUANT方向的，具體參見：
P Quant 和 Q Quant 到底哪個是未來？ - 寬客 (Quant)
另外一個問題，學習編程。不知道你怎麼定義「學習編程」和「不會編程」。如果不會寫MATLAB R PYTHON這類語言，沒法實現基本的數據處理統計分析和策略回測的話，那真是不會編程，先學編程。 如果定義學編程是搞C++ JAVA要開發啥啥的，那暫時沒必要，能用M R P三個語言幹活就行了。