go語言量化交易

Ⅰ 如何系統地學習量化交易

首先，我對這個問題是完全不知道怎麼回答，為此，我專門去請教了我的老師。

• 我理解很難有一個定量交易的所謂的系統學習過程，定量的只是手段，交易邏輯是多樣的，你可以通過形態描述，追蹤市場方法，如不合理的降價，也可以把天體物理、小波分析、神經網路等復雜模型應用其中，你可以做的是K線結構上的策略，也可以做日線或每500毫秒數據進行決策的策略。所有的一切目的就是為了獲利，所謂量化和程序化只是實現這一目的的手段。

  

• 一個strategist需要思考策略的思維框架，實現方式，而developer則是側重了前後端介面，輸入輸出，界面設置，風控機制，平台拼接等等很多很多方面。其實很不相同吧。

Ⅱ 量化投資要學那個語言好

Matlab 和 C++,一個建模一抄個執行，足夠了。實在不愛用Matlab的話，R和Python也行。多看書多學習，英語也是很重要的。可以找視頻和書籍學習。

個人推薦《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。《量化投資：以Python為工具》一共分為5 部分，第1 部分是Python 入門，第2 部分是統計學基礎，第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4 部分是時間序列簡介與配對交易，第5 部分是技術指標與量化投資。《量化投資：以Python為工具》首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方面；最後講述如何在Python 語言中構建量化投資策略。

Ⅲ 量化交易真的有作用嗎

我從另個方面理解你的這個問題，如果有什麼認識錯誤的我們在溝通。
1、量化交內易能賺錢容嗎？
能。從量化交易其中的三個特點談一談。系統性、套利思想、和概率取勝。目前A股有3000多支股票，必然是存在錯誤定價、錯誤估值。如果單純通過人力來索搜這個機會，當然也是能找出的，但其中的人力代價必然是高昂。相反，通過量化交易就能發現這個機會。問題就回到了套利可以賺錢嗎？不一定每一筆都能，但長期來看必然是能的（獲得超額收益）

2、量化交易相對其他方式能有什麼優勢？
紀律性。

目前，國內量化交易平台公司已經都發展不錯了，給人耳目一新的便是Ricequant,從編程體驗、數據、API來說，都能滿足用戶的研究、投資需求。現Ricequant量化已加入實時模擬 ( Paper Trading ) ，並在不久的將來加入實盤交易。國內的有一家平台，它的像素級的拷貝，圈內人也是人盡皆知的，不提也罷。

Ⅳ 國內量化交易平台哪家支持python等多門編程語言開發策略

你好，在金融量化交易領域，掘金量化交易平台可以支持多種主流編程語言的開發，包括python、R、Matlab, C, C++, C# ；可以滿足掌握不同編程語言的量化策略者的需求。

Ⅳ 目前市面上的量化交易平台做到了什麼程度

量化交易，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。

---

在當前中國資本市場的變化中，定量投資作為一種新興的中國市場投資方式，是現代量化投資理論和數理統計方法的運用，在海大歷史數據的各種「能帶來超額收益的使用計算機技術的高概率事件制定一個模型驗證的數量策略和治療這些規則和策略，和固化的策略來指導投資的嚴格執行，為了獲得可持續的穩定，高於平均水平的超額收益。

Ⅵ 量化投資用什麼編程語言研發策略好呢

么以下我就以程序語言的角度來回答
當然如果已經會了某些語言,那你可以使用熟悉的語言去找版網上的學習資源權會比較快
如果沒有特別熟悉的語言,或者是願意多學一種非常好用的語言
我的建議是學習Python

我從以下幾點來分別說明

平台資源

國內外使用Python做雲端回測以及運算的免費平台相當的多,例如有 寬客在線，發明者量化，優礦, 等等不勝枚舉,可以使用平台的支持以及社區的互相幫助來學習

容易學習

綜合以上所說,"目前的環境底下" 我推薦Python.（推薦直接下載 Anaconda的集成開發環境）

Ⅶ 學習區塊鏈開發是學習go語言、hyper ledger fabric比較好、還是以太坊智能合約比較好或者公鏈開發

Go全棧+區塊鏈課程：
一共22周，分為5個階段，
第一階段4周 go語言基礎與網路並發 ，學完入門go語言，
第二階段 4周 go語言實戰web開發，爬蟲開發，密碼學，共識演算法，實現輕量級公鏈，學完可以開發golang的網站，爬蟲，實現輕量級區塊鏈
第三階段 4周 以太坊源碼分析與智能合約Dapp開發，學完掌握以太坊核心與開發智能合約，以及區塊鏈，
第四階段 4周 超級賬本，比特幣 EOS，源碼分析與智能合約實戰，學完以後掌握超級賬本開發，山寨比特幣，分叉EOS，以及智能合約Dapp開發
第五階段 6周 項目實戰 ，實戰5個企業級項目，學完可以擁有1年區塊鏈項目經驗
從語言本身特點來看，Go 是一種非常高效的語言，高度支持並發性，Go 語言的本身，它更注重的是分布式系統，並發處理相對還是不錯的，比如廣告和搜索，那種高並發的伺服器。
Go語言優點：
性能優秀，可直接編譯成機器碼，不依賴其他庫，Go 極其地快。其性能與 Java 或 C++相似。
語言層面支持並發，這個就是Go最大的特色，天生的支持並發，Go就是基因裡面支持的並發，可以充分的利用多核，很容易的使用並發。
內置runtime，支持垃圾回收，這屬於動態語言的特性之一吧，雖然目前來說GC不算完美，但是足以應付我們所能遇到的大多數情況，特別是Go1.1之後的GC。
簡單易學，Go語言的作者都有C的基因，那麼Go自然而然就有了C的基因，那麼Go關鍵字是25個，但是表達能力很強大，幾乎支持大多數你在其他語言見過的特性：繼承、重載、對象等。
豐富的標准庫，Go目前已經內置了大量的庫，特別是網路庫非常強大，我最愛的也是這部分。
內置強大的工具，Go語言裡面內置了很多工具鏈，最好的應該是gofmt工具，自動化格式化代碼，能夠讓團隊review變得如此的簡單，代碼格式一模一樣，想不一樣都很困難。
跨平台編譯，快速編譯，相較於 Java 和 C++呆滯的編譯速度，Go 的快速編譯時間是一個主要的效率優勢
Go語言缺點：
軟體包管理：Go 語言的軟體包管理絕對不是完美的。默認情況下，它沒有辦法制定特定版本的依賴庫，也無法創建可復寫的 builds。相比之下 Python、Node 和 Ruby 都有更好的軟體包管理系統。然而通過正確的工具，Go 語言的軟體包管理也可以表現得不錯。
缺少開發框架：Go 語言沒有一個主要的框架，如 Ruby 的 Rails 框架、Python 的 Django 框架或 PHP 的 Laravel。這是 Go 語言社區激烈討論的問題，因為許多人認為我們不應該從使用框架開始。在很多案例情況中確實如此，但如果只是希望構建一個簡單的 CRUD API，那麼使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或 Phoenix 將簡單地多。
異常錯誤處理：Go 語言通過函數和預期的調用代碼簡單地返回錯誤(或返回調用堆棧)而幫助開發者處理編譯報錯。雖然這種方法是有效的，但很容易丟失錯誤發生的范圍，因此我們也很難向用戶提供有意義的錯誤信息。錯誤包(errors package)可以允許我們添加返回錯誤的上下文和堆棧追蹤而解決該問題。
另一個問題是我們可能會忘記處理報錯。諸如 errcheck 和 megacheck 等靜態分析工具可以避免出現這些失誤。雖然這些解決方案十分有效，但可能並不是那麼正確的方法。

Ⅷ 國內量化交易的主流開發語言有哪些

程序化交易交易策略核東西種種策略實際總結效交易式變按條件觸發程序化執行步驟效並收益高靠經驗或者看K線圖類涉及數、理甚至編寫代碼等等專業領域些團隊組些模型都要自析摸索否則抄效家工作勁呢都作股票

Ⅸ 量化交易是什麼

量化交易是復指以先進的制數學模型替代人為的主觀判斷，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，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。

Ⅹ 同花順新推出的量化交易平台Mindgo做得怎麼樣

先不要做，等到年底看看收益怎麼樣，在考慮用來量化，因為目前的量化技術還很不成熟的