文華財經量化交易員

⑴ 關於文華財經 贏智模擬版 程序化交易，我安裝後出現內存不足。

已經提示您電腦內存不足，不是安裝位置的問題，您可以給您的電腦升級內存條，現在內存價格都是白菜價了，2G的也就70-80之間，如果自己動手能力不強，那麼可以去電腦城找技術人員，加上人工費不超過100元！如果您是上海中期的客戶，人在上海，我可以免人工費給你更換！

⑵ 做程序化交易的編程(TB/文華財經等)需要多長時間的代碼經驗

程序化交易是個很大的概念，裡面門派不少，同時基於不同的交易系統，編程的東西也內完全不同。容

以我個人經歷而言，我不是專門的編程人員，只是各種語言有點基礎而已。我在文華、TB上做過開發，這些都不需要C、mfc這些，就能編寫出一些可以實戰的交易策略來。

對於一些更專業的需求，比如一些公司，不希望使用別人的平台，也有足夠的財力去開發自己的系統，那個時候，會用到你說的這些開發系統知識。

不是很清楚你的技術背景，簡單來說，做程序化交易，一般不需要很高的背景，當然有肯定會更好。

⑶ A股市場個人量化交易者，需要哪些工具

量化交易的前提來是量化，而量自化就是建立數學模型。數學模型是理解量化交易的前提。數學模型就是把具體事物數字化的過程，比如股票跌漲的統計圖，如果沒有統計圖我們就必須通過研究具體的數字並且通過加減法去了解某隻股票的近期走向，但當某一天有人發明了折線統計圖，只要簡單的把代表某個數字的點畫出來然後連接起這些點，就可以一眼看出跌漲幅度。其實數學模型就是這樣一種抽象現實事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常復雜的，擁有非常多的參數，數據量也非常大，數據分析的過程也十分復雜。這樣做的好處就是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。
量化交易技術盛行於現今多種金融交易機構當中，已經成為了機構交易當中占據重要地位的交易手法，然而散戶如何能夠跨過量化交易的門檻，成為一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通軟體平台進行交易。

⑷ 要成為一名程序化交易員需要學習哪一種編程語言呢

對於大多數的交易員，或者投資者而言，他們並非同時是精通高級語內言的程序員，所以，對於做容程序化交易的大多數人來說，是通過交易平台自帶的專有語言來寫交易策略的。比如常見的文華財經、交易開拓者，國外的easy language等。這些不同的開發環境，可以寫出大多數的交易策略，雖然可能會有些局限。

對於更高一層次的交易，比如希望自己掛接資料庫，更快的交易速度，就會有人通過C之類的語言來達成。
不過就我的看法而言，大多數的交易員沒有能力去這樣做的，因為那樣，就脫離了他們本來想做的事情，結果從一個交易員，變成了一個程序員。

所以你剛入門的話，用我上面建議即可。等你進行一段時間了，再看是否需要自己，或者僱人來做更復雜的開發。

⑸ 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

⑹ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的

做量化交易一天的工作：

8:00~:00： 打開交易策略，設置一些運營參數

9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題

9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法

15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃

17:00~18:00: 運動

崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；

崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；

理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；

有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；

(6)文華財經量化交易員擴展閱讀

量化交易是指以先進的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。

⑺ 原學裡面的天字一號量化交易靠譜嗎

是在文華財經下載，我自己也在用著，還挺不錯，不收費

⑻ 期貨量化交易要去期貨公司嗎

1.關於期貨量化交易，它不是高頻交易。所以去期貨公司沒多大用處，除非是頭部期貨公司。

2.關於量化交易，重心在於策略和演算法。所以可以考慮一些軟體開發公司，例如信易的天勤量化、澎博的真格量化、文華財經或者無限易！

3.高頻交易才對期貨公司的選擇有要求，准確的說是靠近交易所（上海張江機房），一般期貨公司會進行伺服器託管；同時也會自己搭建線路或者租賃一些伺服器專門為VIP客戶交易使用。

溫馨提示：請遠離非法集資、違法配資、代客理財、虛假或誤導性宣傳/誘導交易、非法咨詢/喊單、提供交易軟體等各種違法違規行為。

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⑼ 為什麼量化交易總是賺不到錢

量化投資主要應用於期貨交易、ETF套利、條件選股、權證套利交易等

圖片來源：凱納量化投資

「你炒期貨嗎？」
「不炒，我賺的是血汗錢，您賺的是心跳錢。」
這是一位期貨門外漢跟一位期貨投資者的對話。的確，期貨因其高風險高收益的特徵，參與者很多都是心驚肉跳的。不過，近年來引入國內的量化交易，正逐漸改變這一情況。
上周六，東莞本土唯一期貨公司——華聯期貨聯合量化交易的相關投資機構，在東莞舉辦了一場題為「量化交易，打開財富之門」的量化交易策略交流會。與一般的投資報告會人流稀少相反，該交流會可謂人滿為患，原定的百餘人參與的會議室，最終擠進了近200名投資者，以至酒店空調開到最大仍顯十足燥熱。
近幾年量化交易發展迅猛
對多數普通投資者而言，量化交易仍是一個較為陌生的概念，但該模式已在國內流行了數十年。2010年，國內股指期貨上市，成交量在兩年內增加了1.4倍，為量化交易提供了極佳的交易標的，國內量化交易便快速發展。
據華聯期貨介紹，2012年上半年，量化交易量占國內證券市場總交易量8%左右，但占股指期貨交易量的比例已達20%左右。目前，絕大部分的券商和期貨公司開始進行量化交易，部分私募公司和個人投資者也開始使用量化交易產品。
事實上，3年多來，在股市連續下跌的大環境中，傳統投資策略紛紛失效，而一批以股指期貨、商品期貨、債券為投資標的，以量化投資、程序化交易為工具的新興投資方式，卻在國內投資市場嶄露頭角，並實現了較為穩定的收益。
「傳統投資策略依靠人的主觀感覺來投資；而量化投資是根據數學統計模型，由計算機來實現自動化交易。」國信證券東莞營業部財富管理中心負責人林玉偉指出，量化投資的應用涵蓋幾乎所有金融投資領域，是在計算機和網路的支持下，把人腦投資策略編寫成語言程序，由計算機觸發買賣條件，完成自動化交易的投資方式，實際上是傳統投資的嚴謹化。
據華聯期貨介紹，量化投資目前主要應用於期貨交易、ETF套利、條件選股、權證套利交易等，主流平台包括文華財經、交易開拓者、金字塔，此外Multicharts、龍軟、高手、金錢豹、Yesterday等平台在業內的使用也較為廣泛。
量化投資東莞「試水」告捷
在東莞本土，也有多家機構在試水量化投資，包括證券公司、期貨公司和私募投資公司，從目前情況來看，可謂「試水」告捷。
如華聯期貨去年推出了「金莞家」程序化系列產品，其中「智贏股指組合策略」是其首個專項個性化交易模型組合，該模型組合通過對兩年多來股指期貨運行特點進行量化分析，形成了八套獨有的程序化交易模型，模型運行以來，年化收益率最高的逾60%，最低的也有26%，但最大回撤不足10%。
國信證券東莞營業部則成立專門的「量化投資中心」，該營業部去年就有20多個不同時期參與股指期貨程序化交易的客戶，表現最好的賬戶年化收益率近40%，所有賬戶全部戰勝大盤。
發行了國內首隻多重策略對沖基金的東莞莞香資本投資公司，更是量化投資的「擁躉」，該公司目前的專戶產品全部採取量化投資方式，且收益不錯。如其旗下某專戶理財產品，2012年6月19日-2013年5月19日的凈值增長達41%。
「量化產品的特點就是任何行情階段都能盈利。」國信證券東莞營業部投資顧問蔡恩俠告訴記者，量化產品一般都是多空對沖，因此無論牛熊市均能盈利，不過其也有弱點，即牛市跑不贏一般的股票類投資產品，「2007年大牛市，也就30%左右的收益，但2008年大熊市也有15%左右的收益。」
「資金不會一直朝一個方向直線形地前進，資金增值是一個艱難的曲折前進過程。」莞香資本CEO江國棟則提醒道，回撤即是資金增長行進中的停頓，也可看做是期貨交易的機會成本。「因此，必須正確看待策略參數優化結果，不刻意追求最高收益，不過度擬合行情；同時，堅持正確的交易理念和交易方法，嚴格執行和堅持不懈是持續盈利的前提。」
量化投資的應用涵蓋幾乎所有金融投資領域，是在計算機和網路的支持下，把人腦投資策略編寫成語言程序，由計算機觸發買賣條件，完成自動化交易的投資方式，實際上是傳統投資的嚴謹化。
投資辭典
何謂量化交易
量化交易（Quantitative Trading），即使用現代統計學和數學工具，藉助計算機建立數量模型，制定策略，嚴格按照既定策略交易。具體又可分為高頻交易和非高頻交易，其中非高頻交易適合一般個人投資者和中小機構。

⑽ 文華財經軟體 期貨主連可以交易嗎

可以，但是贏智是做程序化交易的，你如果不是做量化交易的話，用贏順就足夠了