量化交易开发

『壹』 做量化交易一般用什么软件

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学专模型分析数据属潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。

国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，难度是非常大的，因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科，多领域去挖掘数据的规律，然后利用得出的规律进行交易。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。

如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C++、SQL等语言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等软件。不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，其中最重要的东西是数学能力。

『贰』 国内量化交易的主流开发语言有哪些

程序化交易交易策略核东西种种策略实际总结效交易式变按条件触发程序化执行步骤效并收益高靠经验或者看K线图类涉及数、理甚至编写代码等等专业领域些团队组些模型都要自析摸索否则抄效家工作劲呢都作股票

『叁』 量化投资用什么编程语言研发策略好呢

么以下我就以程序语言的角度来回答
当然如果已经会了某些语言,那你可以使用熟悉的语言去找版网上的学习资源权会比较快
如果没有特别熟悉的语言,或者是愿意多学一种非常好用的语言
我的建议是学习Python

我从以下几点来分别说明

平台资源

国内外使用Python做云端回测以及运算的免费平台相当的多,例如有 宽客在线，发明者量化，优矿, 等等不胜枚举,可以使用平台的支持以及社区的互相帮助来学习

容易学习

综合以上所说,"目前的环境底下" 我推荐Python.（推荐直接下载 Anaconda的集成开发环境）

『肆』 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

量化交易，有时候也称自动化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，避免在专市场极属度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，在国外，七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。
过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。
量化交易的优势：1. 严格的纪律性 2. 完备的系统性 3. 妥善运用套利的思想 4. 靠概率取胜
量化交易的风险性：首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。
满意请采纳答案，有不明白的可以继续提问。

『伍』 量化交易平台 都必须在线ide开发吗

量化交易平台自动交易程序 全自动操作

『陆』 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~:00： 打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划

17:00~18:00: 运动

岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

(6)量化交易开发扩展阅读

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，

极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

『柒』 量化交易程序开发是做什么的

量化交易是利用计算机程序语言编写程序来实现，分析行情走势，分析公司专基本面，分属析经济数据，也可以实现自动化交易，举个简单例子，以前的价值投资者投资股票调研，你需要实地考察，现在很简单，我投资某上市公司，想调用它的产品，我只需要检测跟这产品有关的活跃论坛，群，几大网络销售平台的销量评价，就能获得一手调用数据了。量化交易比普通际交易者的优势就在于，他的分析效率高，你问一个主观交易者MACD指标在三千多只股票里哪只收益最高，那只收益最差，最优参数是多少，主观交易者会告诉你指标不能信那东西都是主力骗人的。因为他不可能知道人工回测三千多只股票的MACD指标一个金叉一个死叉的算还没优化参数呢，人都得累死。但你问量化交易者他几行代码，计算机跑一会，三千多只股票就回策完了。并告诉你历史上那些参数是最优的哪些是最差的。
量化交易还有很多优势，但量化交易本质上和主观交易没区别，只是效率大大提高，交易的策略还是以人的思维为主导地位的。目前机器学习还不能自己独立交易，计算机都是按照人设计好的策略，来执行交易指令的。

『捌』 用python做量化交易要学多久

5个月。

python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。

python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。

(8)量化交易开发扩展阅读：

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密 e正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

『玖』 ctp量化交易系统 还要自己开发吗

这个要看你所开的期货公司账户是CTP的首席还是二席。 首席与二席版的区别，简单的说就是权期货公司的结算是通过CTP做还是金仕达或恒生、易盛等 期货公司是首席的话，CTP是不用付费的。 二席的话，用CTP每交易一次需要交一笔额外的费用。 也有是二席，期货公司自己消化这笔费用的。 所以你大可找那些不需要额外花费的期货公司开户

『拾』 对于量化新手需要自己开发交易软件吗

天涯原学里有一款天字壹号量化系统还可以