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量化投资与算法交易

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量化交易是什么「2022」如何进行量化交易?

量化交易,英文是 Qualitative Trading,是金融投资机构经常会使用的一种交易方式,旨在短时间内进行大量数据分析,然后通过预编写的交易模型进行自动交易,提高交易效率,避免人为情绪对交易的影响。 随着计算机语言的普及,目前量化交易已渐渐在普通投资者中应用。华尔街70%~80%的交易都是通过量化交易完成的。 目前很多劵商,比如,盈透IBRK 和 富途 moomoo都提供的API,提供给用于进行自己的量化交易策略。阅读完本文,您将了解:

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什么是量化交易?

量化交易,英文是 Quantitative Trading,是一种基于量化分析(Quantitative Analysis)的交易方式。

  • 第一步骤,搜集整理既定信息,找出规律;
  • 第二步骤,根据数据制定出策略,对于股票走势判断;

通过计算机语言,如C/C++、MATLAB、R 或 Python等编写针对性的交易模型,利用数字分析和数学运算来完成体量庞大的信息采集、数据分析、纯理性策略决断以及交易执行。

C++进行量化交易

  • 策略识别:自行编写交易模型,或寻找现有策略,结合自身优势来决定策略的使用及交易频率
  • 策略回测:将目标策略应用到历史数据,通过模型运算来验证模型的计算结果是否与历史结果相符,如果相符则可以继续使用,并进行细节的调整,如果不相符则放弃该模型。
  • 执行系统:将验证成功的交易模型应用到实际交易中,完成自动量化交易,最大限度降低交易成本。
  • 风险管理:跟踪根据交易模型进行的量化交易,发现交易过程中可能存在的风险,及时进行风险管理。

量化交易的创始人

Jim Simons,是首位将计算机数学模型与金融投资结合的伟大投资者,他创立的 Renaissance Technologies(文艺复兴技术)对冲基金公司,是目前最成功的以量化交易为主的对冲基金公司。

Jim-Simons-量化交易

自1982年创立其基于计算机量化交易的 Renaissance Technologies基金公司以来,短短30多年,Jim Simons凭借其量化交易系统,为自己积累了230亿美元的财富。

量化交易的优缺点

量化交易平台有哪些?

富途的量化交易 API介绍

富途 moomoo 最多送5支股票

富途量化API称为Futu OpenAPI,主要由FutuOpenD和Futu API组成。

Futu API 则是富途为几大主流计算机语言:Python、Java、C#、C++、JavaScript等封装的API SDK,以方便用户直接调用,简化用户自行开发投资程序难度,即使投资者使用的语言没有在上述之列,仍可以自行对接裸协议,来完成投资策略开发。

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量化投资与算法交易 Tushare Pro 新版发布,数据更稳定质量更好 ,欢迎 注册 使用,Tushare Org版本不再维护。

Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集清洗加工数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。当然,如果您习惯了用Excel或者关系型数据库做分析,您也可以通过Tushare的数据存储功能,将数据全部保存到本地后进行分析。应一些用户的请求,从0.2.5版本开始,Tushare同时兼容Python 2.x和Python 3.x,对部分代码进行了重构,并优化了一些算法,确保数据获取的高效和稳定。

Tushare从发布到现在,已经帮助很多用户在数据方面降低了工作压力,同时也得到很多用户的反馈,Tushare将一如既往的用免费和开源的形式分享出来,希望对有需求的人带来一些帮助。如果您觉得Tushare好用并有所收获,请通过微博、微信或者网站博客的方式分享出去,让更多的人了解和使用它,使它能在大家的使用过程中逐步得到改进和提升。Tushare还在不断的完善和优化,后期将逐步增加港股、期货、外汇和基金方面的数据,所以,您的支持和肯定才是Tushare坚持下去的动力。

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同花顺-圈子

量化CTA策略由于以量价数据为基础,交易决策主要依据模型,持仓的周期、交易的频率依据不同的数据处理频次都有所不同,再加上期货的多空交易特性,理论上来讲, 量化CTA策略对并不依赖于市场的单边上涨或者下跌 。但需要注意的是,越不依赖于大行情和大波动的策略,其容量往往越小,例如日内的高频CTA策略。根据周期和策略类型的不同,不同的CTA子策略有不同的适应环境,但总的来说,量化CTA策略比较偏好趋势具备很好的延续性、有一定的波动率的环境。