量化交易之門在線

① 量化交易都有哪些主要的策略模型

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。

量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。 量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。

② 量化交易平台 都必須在線ide開發嗎

量化交易平台自動交易程序 全自動操作

③ 量化交易平台的挑戰都有哪些

量化交易平台的功能一般包含三大塊：研究、模擬、實盤。轉化到技術層面為：數據、回測、實盤、安全等等。
基於國內市場，我們遇到的挑戰如下：
1：數據
數據包含兩類，一類是行情數據，一類是財務、基本面、輿情、研報等其他數據。行情數據：
目前市面上分鍾級的數據比較精準，可以用於中低頻的交易回測；歷史、實盤TICK級的Level-1、Level-2數據需要自己找渠道去獲得，較容易找到的渠道很容易出現漏數據、不精確等情況，需要工程師專門結合了多家數據源進行核對修復。
2：回測
回測最難的在於如何確定成交量，同時要考慮復權、停牌、ST*等問題，這裡面有很多細節
3：安全
安全在交易平台的開發中是重中之重，如何保證策略的安全性，不被外部、內部人員所竊取，分為2部分。
一部分是WEB安全，一部分是策略的編譯安全。
因為量化交易平台是用戶可編程的，我們京東量化選用的是PYTHON語言，因為有強大的科學計算庫和高性能，導致用戶可以調用很多系統級API，在這上面我們下了很大的功夫來保證用戶的策略安全，做到理論級的策略隔離。

只能大概講一下，這裡面每一個部分都可以延伸出來成為一個話題。

④ 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》

⑤ 個人可以搞量化交易嗎

個人可以做，不過券商目前只針對專業投資者提供，需要做個專業投資者認證，這個有一定的交易經驗和資金門檻要求才能做鑒定，您可以具體說說情況，可以私下商討

⑥ 股票如何實現量化交易

採用交易介面介入，文化財經好像有！

⑦ 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。

⑧ 量化交易系統能穩定盈利嗎

量化交易系統穩定盈利的前提是，所使用的策略與行情相匹配。
量化交易最終內的效果不僅僅體現容在量化策略優劣，量化交易對交易員的交易效率和紀律執行都有很大的提高。
量化交易是實現穩定盈利的一個階段或者說是一個必要條件。如果交易策略不能量化，那很難保證穩定盈利，概率非常低。

⑨ 量化交易該如何入門

5000萬差不多吧。沒5000萬不要談量化交易，手續費能不能賺回去都是問題