量化交易怎么操作

1. 量化交易怎么操作

量化交易操作的具体流程如下：1、制定交易策略；2、将交易策略代入到自动量化交易系统中；3、将选择的投资标的的代码输入到证券代码的选项中；4、将相关指标条件的设置输入到条件选框里；5、为避免盘中波动对日线MACD产生影响，可以选择出发时间，委托方向为买入，委托方式为市价委托；6、可以选择按可用资金的百分比买入，开启预授权保证系统的自动买卖，将截止日期定为一年方便长期对该指标进行监控，点击提交即可。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。量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有纪律性、系统性、套利思想以及概率取胜等几个方面的特点。量化交易可以利用计算机技术对于量化数据的分析得到单靠人力难以发现的盈利机会，并且有些机会只有量化交易才可以利用。首先对于这种小差距的概率规律，非量化交易基本是不可能发现的。再者，如果要利用这个规律盈利，势必需要大量次数的交易才能稳定盈利，而想要达到这种大量次数的稳定盈利，也必须量化交易不可。量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但也会存在一定的潜在风险。

2. 关于量化交易，这些入门知识你需要了解

      这篇文章将向你介绍量化交易系统的一些基本概念。本文主要面向两类读者，第一类是正在努力寻找一份量化交易员工作的求职者，第二类是期望尝试开启自己量化交易事业的个人投资者。关于量化交易，这些入门知识你需要了解。      量化交易是数量金融学一个极其艰深复杂的领域。若要通过面试或构造你自己的交易策略，就需要你投入时间学习一些必备知识。      量化交易系统包括四个主要部分：      策略识别：搜索策略、挖掘优势、确定交易频率。      回溯测试：获取数据、分析策略性能、剔除偏差。      交割系统：连接经纪商、使交易自动化、使交易成本最小化。      风险管理：最优资本配置、最优赌注或凯利准则、交易心理学。      我们首先来谈谈如何识别一个交易策略。策略识别      所有量化交易流程都肇始于一个初期研究。这个研究流程包括搜索一个策略、检验它是否适合你可能正在运作的策略组合、获取任何测试策略时所需数据、努力优化策略使其预期年化预期收益更高且(或)风险更低。如果你是一个“散户”交易员，一定要清楚自己的资金是否充足，以及交易成本对策略的影响。      通过各种公开数据搜索可盈利的策略实际上十分简单，并没有大家想的那么难。研究学者会定期发表理论交易结果(虽然大多为交易成本总额)。一些数量金融学主题博文也会详细讨论策略。交易期刊还会简报一下基金管理公司使用的一些策略。      你可能会问，个人与公司怎么可能愿谈他们的可盈利策略，特别是当他们知道，如果其他人“复制相同的策略”，长期而言它终将失效。      原因就在于，他们通常不会透露具体的参数以及他们所使用的调参方法，而这些优化技能才是把一个表现平庸的策略调成一个回报丰厚的策略所需的关键技术。实际上，若要创建你自己的、独一无二的策略，一个最好的法子就是寻找相似的方法，尔后执行你自己的优化程序。      你所看到的很多策略都可归入均值回归交易策略、趋势跟随或动量交易策略两类。      均值回归策略试图利用这么一个事实：“价格序列”(如两个关联资产的价差)存在一个长期均值，价格对均值的短期偏离终将回归。      动量交易策略则试图“搭上市场趋势的顺风车”，利用投资心理和大基金结构信息在一个方向积聚动量，跟随趋势直至回归。      定量交易还有一个重要方面，即交易策略的频率。低频交易(Low Frequency Trading， LFT)通常指持有资产超过一个交易日的策略。相应地，高频交易(High Frequency Trading， HFT)通常指持有资产一个交易日的策略。      超高频交易(Ultra-High Frequency Trading， UHFT)指持有资产的时常达秒级与毫秒级的策略。虽然散户可以进行HFT与UHFT交易，但也只是在你掌握了交易“技术栈”与订单簿动力学的详细知识后才有可能。本篇入门文章，我们不会对这些问题做任何深入探讨。      策略或策略集合一旦确定，现在就需要在历史数据上测试其盈利能力，这就进入了回溯测试的工作范围。回溯测试      回溯测试的目标是提供证据，佐以证明通过以上流程所确定的策略，无论是应用于历史(训练)数据还是测试数据均可盈利。它可以反映该策略未来在“真实世界”中的预期表现。      由于种种原因，回溯测试不能保证一定成功。这或许就是量化交易最为微妙之处，由于它包含了大量的偏差，我们必须尽尽力仔细审查并剔除它们。      我们将讨论几种常见类型的偏差，包括先窥偏差、幸存者偏差与优化偏差(亦称“数据窥视偏差”)。回溯测试中其他几个重要方面，包括历史数据的可用性与清洁度、真实交易成本及可靠回测平台上的决定。我们会在后续“交割系统”一节深入讨论交易成本。      策略一旦确定，我们就需要获取历史数据，并藉此展开测试，如有可能还可改进策略。现在卖数据的很多，所有资产类型的数据都有。通常，数据的质量、深度、时间间隔不同，其价格也不同。      刚入门的量化交易员(至少零售等级)最初使用雅虎金融板块(Yahoo Finance)的免费数据就行。对于数据供应商，这里不再赘言。我想重点谈一谈处理历史数据时，时常遇到的问题。      对于历史数据，人们主要关心的问题，包括数据精度或清洁度、幸存者偏差、应对如分发红利、拆分股票等公司行为的调整。      精度与数据整体质量有关，无论数据是否包含错误。有时错误容易识别，比如使用一个窄带滤波器，就可以找出时间序列数据中的“窄带”并更正它们。其他时候，错误又很难甄别，经常需要根据多个数据供应商提供的数据进行对比检查。      幸存者偏差通常是免费数据集或廉价数据集的一个”特征“。对于一个带有幸存者偏差的数据集，它不包含已经不再交易的资产数据。不再交易的证券，则表示已经退市或破产公司的股票。如果数据集中含有此类偏差，策略在此数据集上的测试表现可能比在”真实世界“里表现的更好，毕竟历史”赢家“已经被预先筛选出来，作为训练数据使用。      公司行为即公司开展的常引发原始价格阶梯形变化的”逻辑“活动，它不应该计入价格预期年化预期收益。公司分发红利和拆分股票行为是引发调整的两个常见行为，二者无论发生哪一种，都需要进行一个”回调“的流程。我们一定要留心，不要把股票拆分和真实预期年化预期收益调整混为一谈。许多交易员在处理公司行为时都碰过壁！      为了开展回溯测试，我们必须使用一个软件平台。你可以选择一个专门的回测软件如MultiCharts，一个数值平台如Excel或MATLAB，或者一个用Python或C++完全自主实现的平台。对于MultiCharts(或类似平台)，个人是比较介绍，对于编程的要求比较低。      在做系统回测时，一定要量化表示系统性能。定量策略的“业界标准”度量为最大资金回挫与夏普比率。最大资金回挫表示一段时间(通常一年)内账户资金曲线从波峰至波谷的最大跌幅，常使用百分比表示。      由于大量的统计因素，LFT策略比HFT策略的资金回挫更高。历史回测会显示过去的最大资金回挫，它能够较为贴切地反映策略的未来资金回挫情况。第二个度量指标是夏普比率，它被启发式地定义为“超额预期年化预期收益均值与超额预期年化预期收益标准差的比值”。      这里，超额预期年化预期收益表示策略预期年化预期收益超出某个预定基准，如标普500或三月期短期国债(预期年化预期收益)的额度。注意人们通常不使用历史预期年化预期收益指标，因为它忽略了策略波动性的影响，而夏普比率却考虑到了这一点。      如果经过回测，策略的夏普比率很高且其最大资金回挫已经最小化，则可以认为它趋于无偏，下一步就是要搭建一个交割系统。交割系统      交割系统是一个方法集合，由它来控制交易策略生成的交易列表的发送和经纪商的交割行为。事实上，交易可以半自动、甚至全自动生成，而执行机制可以手动、半自动(即“点击一次交割一项”)或者全自动。      尽管如此，对于LFT策略，手动和半自动技术却比较常见；对于HFT策略，则必须创建一个全自动交割机制，由于策略和技术彼此依赖，还要经常与交易指令生成器紧密相接。      在搭建交割系统时，我们需要考虑几个关键因素：连接经纪商的接口、交易成本(包括佣金、滑动价差与价差)最小化、实时系统与回测时系统性能的差异。      联系经纪人的方法有很多，你可以直接电话联系他，也可以通过一个全自动高性能的应用程序接口(API)实现。理想情况，就是希望交割交易的自动化程度尽可能高。这样一来，你不仅可以脱开身集中精力进行深入研究，还能运行多个策略、甚至HFT策略(实际上，如果没有自动化交割，HFT根本不可能)。      前面说过的几种常用回溯测试软件如MATLAB、Excel和MultiCharts，对于LFT策略或简单策略都是不错的选择。但是，如果要做真正的HFT，你就必须要构造一个用高性能语言(如C++)编写的内部交割系统。      说个我的亲身经历，以前受聘于一家基金管理公司，我们有一个十分钟的“交易周期”，每隔十分钟下载一次新的市场数据，然后根据这十分钟的信息进行交割。这里用的是一个优化的Python脚本。对于任何处理分钟级或秒级频率数据的工作，我相信C/C++更理想。      在一家大型的基金管理公司，交割系统的优化通常不在量化交易员的工作范围。但是，在小点的公司或高频交易公司，交易员就是交割人，所以技术面越广越好。你要想进一家基金管理公司，一定要记住这一点。你的编程能力不说比你的统计学和计量经济学禀赋更重要，至少也同样重要！      另外一个属于交割系统的重要问题是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分构成：佣金(或税收)、损耗与价差。佣金是向经纪商、交易所和证券交易委员会(或类似政府监管机构)支付的费用；滑动价差是你的预期交割价位与真实交割价位的差值；价差则是待交易证券的卖出价与买入价之差。注意价差不是常数，它依赖于市场当前流动性(即买单和卖单数量)。      交易成本是决定一个策略是高夏普比率且盈利丰厚，还是低夏普比率且极不盈利的关键。根据回溯测试正确预测未来的交易成本很具有挑战性，你需要根据策略频率，及时获取带有卖出价与买入价信息的历史交易数据。      为此，大型基金管理公司量化交易的整个团队都专注于交割优化。当基金管理公司需要抛售大量交易时(原因五花八门)，如果向市场“倾泻”大批股票，会迅速压低价格，可能都来不及以最优价格交割。      因此，纵使遭受损耗风险，基金管理公式也会选择使用算法交易，通过“打点滴”的方式向市场出单。此外，其他策略如若“捕到”这些必要性条件，也能利用市场失效(获利)。这是基金结构性套利的内容。      交割系统最后一个主要问题关系到策略的实时性能与回测性能的差异。这种差异由多种因素造成，比如我们在“回溯测试”一节已经深入讨论过的前窥偏差与最优化偏差。      然而，对于有些策略，在部署之前不易测得这些偏差。这种情况对于HFT最为常见。交割系统和交易策略本身均可能存在程序错误，回溯测试时没有显现却在实时交易时出来捣乱。市场可能受到继交易策略部署后的一场政变的影响，而新的监管环境、投资者情绪与宏观经济形势的变化也均可能导致现实市场表现与回溯测试表现的差异，从而造成策略盈利性上的分歧。风险管理      量化交易迷宫的最后一块是风险管理程序。风险包含我们之前谈论的所有偏差。它包括技术风险，比如所有在交易所的服务器突然发生硬盘故障。它还包括经纪风险，如经纪商破产(此说并非危言耸听，引发恐慌的明富环球就是一个例子)。      总而言之，它覆盖了几乎所有可能干扰到交易实现的因素，而其来源各不相同。已经有成套的书籍介绍量化交易策略的风险管理，本人也就不再对所有可能的风险来源做详细说明。      风险管理还包括投资组合理论的一个分支，即所谓的“最优资本配置”，涉及到如何将资本分配给一组策略、如何将资本分配给策略内不同交易的方法。这是一个复杂的领域，依赖于一些高级数学知识。      最优资本配置与投资策略杠杆通过一个名为凯利准则的业界标准建立联系。本文是一篇入门文章，我在此不详谈其计算。凯利准则对策略预期年化预期收益的统计性质做过一些假设，但是它们在金融市场中并不一定成立，交易员因此在实现时通常会有所保留。      风险管理的另外一个关键成分涉及到交易员自身心理因素的处理。尽管大家都承认，算法交易若无人为干涉，不太容易出现问题。交易员在交易时，稍不留神仍然可能会掺入许多认知偏差。      一个常见的偏差是厌恶规避，当人发现损失已成定局，其所带来的痛苦，可能会麻痹人的行为，不能做到及时抛盘止损。类似地，由于太过忧心已经到手的预期年化预期收益可能赔掉，人们可能也会过早抛盘收利。      另外一个常见的偏差是所谓的偏好偏差：交易员太看重事件而非长远地看问题。此外，当然不能落下“恐惧与贪婪”这对经典的情绪偏差。这两种偏差常导致杠杆不足或杠杆过度，造成爆仓(账户资产净值近乎为零或更糟)或盈利缩水的局面。总结      由此观之，量化交易是数量金融学中一个虽趣味十足但极其复杂的领域。我对这个话题的讨论浅尝辄止，文章就已经这么长了！我在文中三言两句带过的问题，已经有大量的相关书籍和论文出版。      因此，在你申请量化基金交易职位前，务必要进行大量的基础调研，至少应当具有统计学和计量经济学的广泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序语言实现的丰富经验。如果应对的是更加复杂的高频端策略，你的技能组合可能还要包含Linux内核修改、C/C++、汇编编程和网络延迟优化。

3. 什么是量化交易

一、什么是量化交易量化交易即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。量化交易是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预期年化预期收益的多种“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。二、量化交易的优点1、投资业绩稳定。因为量化交易业绩所依靠的通常是由很多次的大概率事件产生的利润积累起来的，达到它的要求才能够进场。经过多个步骤，层层把关，从而极大地提高成功率。尽管它并不能保证你每一次都能够赚钱，但它能够它靠概率取胜。这主要表现在两个方面：量化交易从历史数据中不断地挖掘有望在未来重复的规律并进行利用。依靠一组股票来获胜，而不是一个或者几个股票获胜。从投资组合理念来看就是捕捉大概率获胜的股票，而不是押到单个股票上。2、能够理性投资。在容易失去理性的情况之下帮助你保持理性，因而在市场反应过度、丧失理性的时候能够及时把握住时机。3、信息的处理能力强。个人交易证券市场，对市场各种信息必然会感到十分茫然，而量化交易对信息的处理能力更强。当我们而对证券市场时，感觉它就如同大海似的，在茫茫的大海之中，要想持续地获取回报，就需要一个指引。而这个指引就是我们的交易模型，就像是茫茫证券市场航行时的罗盘。

4. 什么是量化交易？

量化交易，也有自动化交易，程序化交易，EA， 高频交易，算法交易等等，大致意思差不多，不同的领域可以叫法不一样，譬如外汇市场大多叫EA。主要是把自己的交易系统通过计算机语言（Python ，matlab等等，很多）程序编写实现出来，把这个程序和数据信息（量价信息，基本面，金融政策信息等等）接口接上，通过在计算机或服务器（现在大部分都是租一个云服务器）上运行，实时执行各种分析，选股，择时，买，卖，加仓，减仓，止损止盈等等。这样可以省去一些人力成本（人力分析慢，3000只股票得需要很对人天天），省去不必要的盯盘时间，一定程度规避情绪心理因素影响。一个完整的量化交易包括很多东西：

1、资金管理或投资组合管理；
2，选股，基于数据面的技术分析（均线，macd等等，太多了），基于基本面的分析（市盈率，财务报表等），基于经济面的分析（财政及货币政策，经济周期，行业周期轮动等），基于情绪面的分析；
3，择时也即建仓的时机，止损止盈，加仓减仓平仓等；
4，交易记录总结改进。当然还有别的很多内容。也有办自动化的，譬如只采用分析做选股。这个东西老美搞了30多年了，国内搞了十几年。可以了解一下大神西蒙斯和文艺复兴基金。国内这几年也出现很多平台，还不是特别成熟，入聚宽，掘金量化等等，也有几十个，可以关注一下。
数量金融也与金融工程领域重叠。后者侧重于应用和建模，通常借助于随机资产模型，而前者除了分析外，还侧重于构建模型的实施工具。总的来说，有两个独立的金融分支需要先进的定量技术：一方面是衍生品定价，另一方面是风险和投资组合管理。
如果应用于股票市场的话，一般包括量化选股和量化择时两点。
选股模型主要包括：多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪模型和筹码选股模型。
择时包括：趋势择时、市场情绪择时、时变夏普率模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时等等。
量化投资的优点在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。

5. 量化交易系统能稳定盈利吗？

第一量化交易系统能不能稳定盈利，这个是靠系统本身的优劣来完成的。如果一个很优秀的交易系统，可能大部分情况下都是赚钱的。如果一个交易系统比较差劲儿，可能大部分情况都是赔钱的。
第二好了，量化交易系统，一般不会在网上免费公布的。即使网上很多卖量化交易系统的那种系统，也肯定是不能稳定盈利的。如果能稳定盈利的量化交易系统，基本上是没有人卖的。

6. 什么是量化交易

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式，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。一、证券，是多种经济权益凭证的统称，也指专门的种类产品，是用来证明券票持有人享有的某种特定权益的法律凭证。证券主要包括资本证券、货币证券和商品证券等。狭义上的证券主要指的是证券市场中的证券产品，其中包括产权市场产品如股票，债权市场产品如债券，衍生市场产品如股票期货、期权、利率期货等。证券的风险性，表现为由于证券市场的变化或发行人的原因，使投资者不能获得预期收入，甚至发生损失的可能性。证券投资的风险和收益是相联系的。在实际的市场中，任何证券投资活动都存在着风险，完全回避风险的投资是不存在的。二、量化交易具有以下特点：1、纪律性根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2、系统性具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。3、套利思想定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。4、概率取胜一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

7. 量化交易系统是什么？

很多时候我们进行数字货币投资，然后有没有过多时间去关注和操盘。我们想要操作按照我们的意志来走。这个时候量化交易系统就应运而生。量化交易最简单的理解就是比如你要去学校，你每天都可以有不同的路线去学校，然后通过多年去学校的经验自己规划好一条最近的道路，然后每天都按照这条出来走。一个量化交易系统的形成，一般都会经历这几个过程。
 1，根据你多年对操盘的理解，然后总结出来几十条规则，然后按照这个规则就可以达到你操盘的目的。
 2，通过编程的语言把你的想法变成程序，没办法变成程序的规则这个时候就被放弃了。
 3，对你形成的量化程序进行回测，目的是（1）看量化程序的逻辑是否有明显的漏洞（2）用过去的数据演练来得出未来的答案.
 4，所以的程序都做好了后我们可以在模拟盘上进行模拟交易，这样可以在不付出任何代价的情况下进行实弹演练。
 5，上实盘进行交易，这个时候是检验你的量化交易系统的策略的最终战场了，中间出现任何偏差随时做好人工干预的准备，该优化就进行优化。
 

8. 如何从零建立量化交易体系，一文看懂

引用一下，知乎上面的一个热门回答：
我来给大家分享一个非常简单的交易系统：一般来说设计一个量化交易策略我们需要解决5个问题.

1、买什么（选股）

2、什么时候买（择时）

3、买多少（仓位）

4、什么时候卖

5、卖多少

综合起来，就是选股择时、仓位止损止盈。

引用百度一个热门的回答：
国内量化方兴，忽然冉冉升起了数个量化平台，看出来都是走美国华尔街quantopian的模式，先从工具下手，到社区到众筹策略hedge fund。说到工具不得不提 Ricequant ，他是和其他几家量化平台对比而言，我观察走到最前面的，也是相对完善的两个平台，尤其是他的工具，体验还是非常好的。当然每家公司都有优劣势，一边很想拿探讨下他们的优劣，一方面又很希望两者都能良好发展，给大家提供更好的东西。我是业内人士，所以比较关注。

工欲善其事，必先利其器。选择一个好的量化交易平台，平台上面都有非常棒的基础教程，引导用户一步一步的构建自己的策略，并优化改进。同时，学习一些同行的策略，或者借用别人好的模块。综合来看，平台的评价就是：数据、资源、编程体验（API的丰富程度和命名规则、代码的运行速度）、结果展示。综合来看，国内目前最好的量化交易平台非Ricequant量化交易平台莫属。