量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易的方法，它可以自动执行交易策略，减少人为干预。自动交易系统是实现量化交易的工具，它可以实时分析市场数据，自动执行买卖订单，提高交易效率。扩展阅读：Python量化交易入门进阶指南(全
摘要： 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。在本篇文章中，我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题，并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。 注意：本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外，在此给出的所有代码均无法提供任何保证。选择使用这些代码的个人需自行承担风险。 交易策略 我们把在未来条件满足时将被终止的交易称为未平仓交易。多头仓位是指在交易过程中通过金融商品增
Moody 等人将循环强化学习算法模型(Recurrent Reinforcement Learning，RRL)应用在单一股票和资产投资组合等领域，测试了日内外汇市场(USD / GBP)、标准普尔500(S&P 500 Index)、美国短期国债等金融资产。以收益率为输入，微分夏普比率为目标函数，在交易成本为5‰的情况下进行实验。RRL 策略获得的回报超过Q 学习（Q-Learning）策略和买入持有策略，并在交易次数上明显小于Q 学习策略。
本期，公众号将对算法交易做一介绍，在后面的几期推文中，我们将展开对算法交易的技术应用、算法结构等进行讲解！
今天给大家分享一位好朋友的六年量化程序开发历程，最后他的策略实现了很高的收益，身边有很多朋友也都是主业码农，副业量化，这种搭配是现在非常流行的，量化代码给大家放在了文章末尾，看完后希望对你有所启发与帮助~
自从有人在微信群里开价5万求购Golang版的撮合引擎之后，我就想自己开发一款，毕竟，以我的经验来说，开发个高性能的撮合引擎并没什么难度。
这篇讲的是证券交易系统，这类系统包含的内容很多，但是我们还是把目光放在核心的交易部分，比如说股票交易。在某个可交易时间，如果卖家 A 要以至少 y 的价格卖掉股票 x，卖家 B 愿以至多 y 的价格买入股票 x，那么这个交易就可以发生。
1990年12月1日，在中国改革开放前沿的深圳经济特区，深圳证券交易所（简称“深交所”）开始营业。
前几天我的前老板 T 跟我聊了下他正在着手筹划的 algo options trading 项目，他拜托我帮他找找合适的工程师。我仔细研读了他的计划书，感觉还有点意思。基本思路是：跟随股票的涨跌趋势，在 该股的 option 市场选择合适的合约下注。如果预测股票上涨，则购买相应的 Call option，否则购买 Put option。他目前有一个运作还不错的策略，在手工执行和测试中。未来，他希望这个项目不仅可以为自己公司的 fund 赚钱，还能逐渐转化成一个平台，简化人们做程序化交易的难度，就像 Robinhood 简化大家买卖股票的难度一样。T 会为他的初始团队提供丰厚的，有竞争力的工资，以及交易系统盈利的一部分作为奖金。
入行十多年，见过不少充满灵性的投资人，选股能力非常出色，但是在买卖时机、投入资金多寡上的不足使得他们的盈利水平并不理想。没有别的原因，是缺少一个交易系统。一个完整的交易系统，包括： · 市场—-买卖什么 · 入市规模—-买卖多少 · 入市—-何时买卖 · 止损—-何时卖退出亏损的股票 · 离市—-何时卖出赢利的股票 · 策略—-如何买卖
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 伴随股票市场的风格切换以及商品市场的极端波动，量化产品会在一定程度出现部分回撤，这也再次提醒我们多资产、多策略配置的重要性。然而，对于管理人来说，想要真正做好多策略并非易事，也远不止将几个策略组合在一起这么简单，在策略研发、人才、IT方面都对管理人提出了更高的要求。
程序员，或许内心深处都怀揣着一个量化投资的梦想，渴望凭借自己的编程和人工智能技能，再补点基础的金融知识，我们便可以构建一个量化交易系统，轻松实现财富自由。这样的理想确实诱人，似乎让我们看到了轻松实现个人价值的可能性，也让我们看到了用代码改变世界的力量。
对于所有算法交易领域的新手来说，要找交易系统的所有细节内容将是困难的。今天的这篇文章，我们将带领大家了解交易平台系统设计的一些知识。
随着科技的不断发展，自动化交易成为了投资者们追逐的一种高效、智能的投资方式。Python作为一种简洁、灵活且功能强大的编程语言，被广泛应用于自动化交易领域。本文将介绍如何使用Python进行自动化交易，并提供一些示例代码。
本文为带你走入宽客和量化交易的世界，让你对宽客这类人群以及量化交易有一个相对清晰的了解。
昨日，上海证券交易所透露，在中国证监会的统筹指导下，当前科创板已经进入开板冲刺阶段，预计到今年3月底交易系统便可进行全行业全市场联调联试，到5月底便将全部准备就绪。
最近在看这本书，感觉很不错，理论，算法，实践兼顾，我只放出我感兴趣的部分章节的笔记，本章分会分步更新，关于数据导入和数据预处理就不写了，直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有，我共享到文章结尾处，有需要的同学可以去下载。
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括：私募基金，证券自营、资管，期货公司，高校的金融研究院系，个人投资者等，机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
Python 的学习者中，有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题，节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域，那就是量化交易。 量化交易，就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略。通常会借助计算机程序来进行策略的计算和验证，最终也常直接用程序根据策略设定的规则自动进行交易。 Python 由于开发方便，工具库丰富，尤其科学计算方面的支持很强大，所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。通过这些平台，你可以很方
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
单一型项目，指的是相对比较独立、基本不与其它项目或系统交互的项目。最典型的就是Microsoft Office办公软件，这类项目的管理者不需要考虑该软件的上游系统或下游系统是什么，只需要把本软件做好就可以了。
本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】首个战胜德州扑克职业玩家的AI系统，DeepStack的三位开发人员最近离职DeepMind，宣布将用强化学习技术征战股市，收获的种子轮融也是破了捷克共和国的纪录。 开发算法来自动买股票可以说是每个机器学习从业者都想干的事了，只要研究好策略，再训练一个模型，简直就是躺赚啊！ 最近DeepMind的三位前员工也开始研究上了怎么自动买公司股票和加密货币，以便能够赶在上涨前买入一波。 Martin Schmid，Rudolf Kadlec和Metej
Python 的学习者中，有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题，节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域，那就是量化交易。
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在，金融领域出现了很多机器学习的应用场景，这主要是由计算能力的提高以及机器学习技术方法的普及推动的（比如谷歌的Tensorflow）。 今天，机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在每天的日常金融应用中有多少应用模式。 TechEme
第1行引入easytrader，第2行设置使用的客户端，第3、4行启动登陆客户端，参数user为证券账号，password与comm_password分别为交易密码和通讯密码，一般为一样的，exe_path为海通客户端xiadan.exe所在完整路径名称。
【新智元导读】技术正在重塑生活。在各行业都已经开始运用AI提升效率，有“华尔街狼”之称的股票交易员正处在大规模失业的前夜。这一切究竟缘何而起又会如何变革金融业？ 去年一整年，我们一直担心AI技术的发展是否会让300万卡车司机丢了工作。不过让人大跌眼镜的是，眼下要丢了工作的不是卡车司机而是华尔街交易商和对冲基金经理，虽然他们有能力购买最贵的跑车，也有能力雇佣 Elton John 参加他们的汉普顿之家聚会。 像高盛一样的金融巨头和许多顶级的对冲基金都在开发人工智能驱动系统。这或许表示AI在市场趋势预测方面的确
近期，我们收到用户投诉：有部分用户存在通过推荐股票、期货等“非固定收益类投资产品”，实施诈骗、骚扰的行为。对此，微信安全团队进行了专项清理，并将持续打击。
证券交易系统是金融市场上能够提供的最有流动性，效率最高的交易场所。和传统的商品交易不同的是，证券交易系统提供的买卖标的物是标准的数字化资产，如USD、股票、BTC等，它们的特点是数字计价，可分割买卖。
作者：Bradley Hope 翻译：卞峥 校对：Shawn 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 量化分析投资公司在使用数学及计算机来预测价格趋势以及其它经济指标的同时，正越来越注重通过现实世界的数据–“大数据”来找到各种“信号”，而这“大数据”的信息源范围则较为广泛，不仅会来自于社会媒体，甚至会来自于天气预报。然而根据华尔街日报报道，面对的最大的挑战在于实时的找到相关性并进行交易。 本文将告诉大家如何通过量化分析来预测未来。 第一步：最好的与最聪明的 总部在SoHo且价值2
金融服务 自有人类社会以来，金融交易就是必不可少的经济活动。交易角色和内容的不同，反映出来就是不同的生产关系。通过交易，可以优化社会的效率，实现价值的最大化。人类社会的发展，离不开交易形式的演变。可见，交易在人类社会中的地位有多重要。 交易本质上交换的是价值的所属权。现在为了完成交易（例如房屋、车辆的所属权），往往需要一些中间环节，特别是中介担保角色。这是因为，交易双方往往存在着不充分信任的情况，要证实价值所属权并不容易，而且往往彼此的价值不能直接进行交换。合理的中介担保，确保了交易的正常运行，提高了经济活
算法交易是使用计算机算法自动做出交易决策，提交指令并在提交后管理那些指令。算法交易系统最好使用由三个组件组成的简单概念架构来理解，这些组件处理算法交易系统的不同方面，即数据处理程序、策略处理程序和交易执行处理程序。这些组件与上述算法交易的定义一一映射。在今天的推文中，我们扩展这个架构来描述如何构建更智能化的算法交易系统。
信贷业务俗称放贷，传统银行主要从事业务。表现形式有面向企业的贷款，房贷，P2P，花呗、借呗、白条等。
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近年来，数字资产区块链技术的运用和发展在全球范围内掀起热潮，而以数字资产区块链作为底层技术的数字货币更是如雨后春笋。
限时60min，4个概率和数理统计题、一个编程题，实则可以看为两个编程题。如果这些题是第一次做的话，还是比较难或者难以下手的，尤其是编程题考了动态规划，难度为力扣hard级别，对标互联网大厂笔试。但是做多了，就会发现基本都是经典题型，所以笔试前要好好准备，多刷绿宝书、红宝书，多刷LeeCode!
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年（私募投资基金管理人登记证P1033450），是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金，是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
2018年开局，区块链以一种让人摸不清头脑的姿态迅速大热，成为第一场“风口”，当然是带引号的。“二十年之后，人们会像今天谈论互联网一样谈论比特币，100%的交易都会在区块链上完成。”
无论是在期货还是外汇股票以及永续合约等二级市场长期耕耘的老手都必然拥有一套自己的交易系统，而对于新手而言是不存在的。
大宗商品现货交易市场是我国商品市场和流通体系的支撑与基础。以实业为支撑的大宗商品现货交易市场对服务产业链、搞活现货商品流通、繁荣市场经济起着积极的推进作用。我国大宗商品现货交易市场数量众多，但信息化程度低，抵御风险能力弱、流通衔接不畅、运营模式传统守旧、管理粗放等落后局面，仍未能得到根本的转变，真正通过电子交易与物流信息化手段，运用创新型运营模式和科学规范管理体系与方法，发挥增强地区间价格联系，调节市场供求关系，减缓市场波动等作用的现代化现货交易市场还比较少，现货交易市场改造和提升的需求迫切。
本文作者是一位从事量化交易的实战者，他将他的实战心得写成一个量化交易系列，本篇则是系列的第一篇，从文中你会对整个量化交易的框架、流程、以及策略思路的来源地都有相应地说明。接下来就和文摘菌一起来看看量化交易应该如何入门吧！
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 【一张图了解高频交易历史】 摘自：华尔街见闻（微信ID：wallstreetcn） 美国著名金融作家Michael Lewis的一本《Flash Boys》又将高频交易推上了风口浪尖，到现在为止，读者应该知道美国股市绝大多数交易都是由程序机器人而不是人来完成，自动交易的份额已经占到了股市交易总量的70%。 高频交易的最早历史及原型可以追溯到17世纪，而且其原理并不复杂，主要基于两个重要因素。一是速度，现在能比竞争对手快万分之一甚至百万分之一秒就是胜利；第二，尽管每一笔交易
大数据文摘作品 作者：Kai Stinchcombe 编译：叶一、修竹、王梦泽、林海、Yawei 是虚幻的价值泡沫？还是颠覆社会经济秩序的天才发明？ 对于区块链技术，资本届和媒体圈多充满憧憬，认为该技术可以为社会带来去中心化的新局面。但本文作者却带来了少有的悲观论调。他认为，不论是在银行自由转账、诈骗风险控制还是智能合约的执行等方面，区块链所带来的利都小于弊。 区块链正在充斥资本市场和各大媒体的头版头条。 其以分布式记账方式闻名，被寄予可能会带来颠覆性革命。然而，现在人们所提出的每个区块链的所谓用例，从支付
张智林，美国加州大学圣迭戈分校电子与计算机工程系博士，曾在三星北美研究院担任高级工程师，现为AT&T首席数据科学家。凭借在算法上的创新，他用三年实现了个人财务自由，如今带领着AT&T（美国电话电报公司）数据科学团队，向被谷歌、脸书等巨头霸占的广告市场，发起了挑战。
在金融科技迅猛发展的今天，量化交易作为现代金融领域的重要分支，以其精准、高效和自动化的特点，吸引了越来越多的专业人士投身其中。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，在量化交易领域的应用日益广泛。本文将围绕“Python 量化交易工程师养成实战”这一主题，深入探讨如何成为一名专业的Python量化交易工程师。
不用深厚的数学功底也不用深厚的金融知识, 本文中也不会引用各种高深的投资模型或数学模型。这不用，那不用的，到底怎么用python炒股？往下看
最近几天被Facebook要发行稳定币Libra的信息刷屏了。这个Libra，还没有中文名字，暂且叫它天秤币吧。 因为我一直在区块链技术和币圈混，又是一堆朋友问我，Libra是啥，看报道很神奇的东西，是不是一夜暴富的机会又来了。。。。。。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 公司介绍 星阔投资（Starvast Quant）是一家专注于国内股票量化投资的资产管理公司，（基金业协会登记编号：P1071681），总部设于北京。目前公司资产管理规模100亿元以上，业绩排名行业前列。公司坚持用数量化、
一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析。维基百科中定义如下，金融学中，技术分析是通过对过去市场数据（主要是价格和成交量）的研究预测价格方向的证券分析方法。 下面，我们着重对事后验证过去市场数据的研究，而不是过多低关注对未来股价变动的预测。我们选取的研究目标是标准普尔（S&P）500指数，这是美国股票市场有代表性的指标，包括了许多著名公司的股票，代表着高额的市场资本，而且，该指数也具有高流动性的期货和期权市场。 二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信息，并未一个
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