针对可交易的投资商品，理性地运用逻辑分析和回归统计判断市场趋势称为量化交易。 量化策略 量化策略就是赚钱"因子"，可以分为基本面和技术面。
量化投资没有确切的定义，它泛指通过数学分析、挖掘价格波动规律，或者通过对相关宏观经济、财务数据、量价关系、资金交易等数据进行建模，寻找数据之间的关系，以获得稳定利润为目标，持续计算生成定量化的投资信号...如何得到一条稳步上升的资金曲线 强壮稳定的投资逻辑:基于对交易市场的了解和市场的特性的认识提出各种假设，构建投资逻辑。...多资产多策略配置: 对冲风险更高收益 技术信息理论的三大假设 市场行为包容消化一切信息 市场运行以趋势方式演变 历史会重演（我们可以通过历史数据来推断未来走势 绩效评估指标 绩效指标也被称为风险指标，它们也是量化投资的基石
接量化交易 回测框架 这里我们使用PyAlgoTrade框架. pip install pyalgotrade pip install pyalgotrade_tushare 定义数据与策略 from...模拟交易与回测 from pyalgotrade import strategy from pyalgotrade_tushare import tools, barfeed from pyalgotrade.technical
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平台介绍 概述 RiceQuant 是一个云端的框架, 可以帮助我们随时, 随地的开发袭击的交易策略, 验证资金的投资思路....策略页面的样子: 各个区块的功能: 如何完成一个策略 选择策略的运行信息: 选择运行区间和初始资金- 选择回测频率- 选择股票池 编写策略的逻辑: 获取股票行情, 基本面数据- 选择哪些股票, 以及交易时间...做股票量化选择日回测即可 策略主体运行流程分析 在 init 方法中实现策略初始化逻辑 策略的股票池: 在那些股票中进行交易判断 (例如: HS300) 在 before_trading 方法中进行一些每日看盘之前的操作...在 handle_bar 方法中实现策略具体逻辑, 包括交易型号的产生, 订单的创建. handle_ bar 内的逻辑会在每次 bar 数据更新的时候被触发.
CTP为期货公司前置机，_D()当前时间戳 LogStatus(_D(), '已连接CTP') else: LogStatus(_D(), '未连接CTP') 订单交易...rb888') Log('订阅的合约详情', futures) ticker = exchange.GetTicker() # 交易方向...rb888') Log('订阅的合约详情', futures) ticker = exchange.GetTicker() # 交易方向...如果后续市场走势与你的预期不同，价格出现上涨或者你认为价格不会再继续下跌时，为了结束这笔空头交易，就需要进行买入平空仓操作。每个期货合约都有具体的到期日。...但如果临近到期日仍未平仓，交易所可能会根据规定采取强制平仓等措施。
量化交易看起来似乎就是用机器炒股，没什么大惊小怪的。但是我们拆解开量化交易的模型，您就知道其中的奥秘了。 首先是输入环节： 假如你是量化交易建模师。...最后一步是结果输出 1、买入信号 2、卖出信号 3、交易费用 4、收益 程序走到了这一步其实就是出了操作结果。这里需要注意的是量化交易，区分高频、中频、低频交易。...比如高频交易，在A股现实的T+1大环境里，其实做不了真正的高频。一般一周换手一次以上都算高频。中频一般都是一个月或者几个月换一次手。而低频交易大概都是一个季度或者几个季度换一次手。
慕课网 量化交易 https://www.imooc.com/learn/1054 作者项目地址 https://github.com/birdskyws/Quantitative-transaction
本文将详细介绍日内网格交易策略的原理，并结合Python代码示例，展示如何在掘金平台上实现这一策略。...策略原理日内网格交易策略的核心思想是在一天的交易时间内，通过设置多个买卖点（即网格），在价格达到这些点时自动执行交易。这种策略的优势在于能够充分利用市场的波动性，通过频繁的买卖操作来获取收益。...这种策略适用于波动性较大的市场环境，因为只有当价格波动足够大时，网格交易才能捕捉到足够的交易机会。...在平台运行Python代码在掘金平台上实现日内网格交易策略，主要分为三个核心步骤：选股、择时和策略交易。...以下是这三个步骤的Python代码实现：选股选股是策略的第一步，需要选择适合网格交易的股票或可转债。
想做量化, 数据是基本! 本篇我们会介绍如何获取数据....如某周只有四个交易日, 则此周的tradingday=4 与 tradingday=-1 表示同一天- weekday 和 tradingday 不能同时使用 每月运行 scheduler.run_monthly...scheduler.run_monthly(function, tradingday=t) 注意: tradingday 中的负数表示倒数- tradingday 表示交易日....如某周只有四个交易日, 则此周的tradingday=4 与 tradingday=-1 表示同一天 运行顺序 如果我们设定了一个按月运行: scheduler.run_monthly(get_data...假设是 2021年 3 月份, 3 月 1 号是第一个交易日: 3 月 1 号: before_trading -> get_data -> handle_bar- 3 月的其他日期: before_trading
题图来自：pexels 什么是量化交易？...你可以在几分钟之内完成之前几年的交易回测，然后根据结果来调整各种参数，最后得到一个完美的量化模型。...再冠以大数据、人工智能、机器学习这样的时髦技术，量化交易对于理工科背景，特别是会写程序的工程师来说，就具有特别的诱惑力。...量化交易最容易遇到的问题就是未来函数，你会站在未来的角度看待之前的投资，比如你知道 2000 年科技股泡沫，07 年次贷危机，你在写策略的时候，潜意识里面就会避开，以便获得更高的收益率和夏普比率。...所以在我看来，除了高频交易外，程序最多就是辅助性的工具，帮助人类更快的进行信息筛查。如果你自己亲自投资都赚不到钱，量化交易也不可能帮你赚到钱。
20210101', end_date='20210131') # 打印数据 print(df.head()) 账户接入 券商的api接口通常不会公开，你需要直接与券商进行沟通和合作 国内提供交易接口的券商...) cerebro.optstrategy(MyStrategy, sma_period=range(10, 30), rsi_period=range(10, 30)) cerebro.run() 量化交易平台...QMT、Ptrade、很多券商都有自己的量化交易服务
什么是量化交易？...量化交易的涵盖范围很大，程序化交易，算法交易，高频交易，自动化交易平台等等都可以算作量化交易。...使用程序来做量化交易，底层就是将买卖请求发送至交易所实现交易，券商或者交易所，通常也会提供 API 接口给投资者。...Python 量化交易 算法交易一个基本需求，就是高效处理数据，数据处理是 Python 的强项，特别是 Numpy+Pandas 的组合，让算法交易开发者的效率直线上升。...可以借助一些专有的库： Zipline 策略回测 Pyfolio 投资组合分析 另外，有一些现有的便利交易平台可以执行自定义的 Python 策略，无需搭建量化交易框架。
Dual Thrust策略起源于20世纪80年代，由美国著名交易员和金融作家Larry Williams首次提出。这一策略的核心思想是通过捕捉市场中的短期波动来实现盈利。...Range是指当前收盘价与前一个交易日的最高价和最低价之间的最大距离，而ATR则是过去一段时间内Range的平均值。通过这两个参数，投资者可以确定买入和卖出的触发点，从而实现盈利。...选择一个特定的合约作为交易标的，例如螺纹钢（SHFE.RB）。在策略初始化时，订阅该合约，并设置相关参数。<
一、搭建一个简单的交易策略 1、策略 先看一个非常简单的交易策略： 为了让这个策略能让计算机执行，首先，要使策略符合“初始化+周期循环”框架，像这样： 2、什么是“初始化+周期循环”框架？...为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的量化策略，必须基于一种模式来写，框架就是指这种模式。而此框架包含两个部分即初始化与周期循环： 初始化即指策略最开始运行前要做的事。比如，准备好要交易的股票。...能帮助你理解这一框架的是，其实人本身日常做交易就是符合“初始化+周期循环”框架的，初始化就是已存在人脑的交易思想与知识，周期循环就是每天或每分钟地查看行情、判断、下单等行为。...点击编译运行，运行结束后就可以看到结果 可以看到，若你20160601有初始资金100000元，每个交易日尝试买100股的平安银行，到20161231，你的收益曲线将如图中蓝线般增长。...像刚刚那样，用一段时间内的历史的真实行情数据，来验证一个确定的交易策略在这段时间表现如何，这个过程叫回测。
本文将详细介绍可转债交易的注意事项，并探讨一些适用于可转债的高频量化交易策略。可转债交易注意事项了解可转债的基本概念在进行可转债交易之前，投资者首先需要了解其基本概念和特性。...高频量化交易策略高频量化交易策略是指利用先进的数学模型和计算机技术，在极短的时间内进行大量交易以获取微小利润的策略。...在可转债市场中，以下是一些可能适用的高频量化交易策略：市场做市策略市场做市策略是指通过提供买卖双边报价，从中赚取买卖价差（即价差）的策略。...同时，随着量化交易技术的发展，高频量化交易策略在可转债市场中的应用也越来越广泛，为投资者提供了新的交易机会。...无论是传统的投资方法还是现代的量化交易策略，投资者都应充分了解其原理和风险，并结合自身的投资目标和风险承受能力进行决策。在实际操作中，投资者还应不断学习和实践，以提高自身的投资技能和风险管理能力。
根据产业链进行股市的划分，在上中下游进行利润和周期的排序，并根据发展规律，相关性排序，进行行业选择。
这篇文章市场先生介绍量化交易策略是什么、怎么做、有哪些类型及优点缺点介绍。 量化交易是什么？ 量化交易是一种依靠数学和统计模型来辨别市场交易的策略。...量化交易大多会需要程式语言进行资料分析与执行，一般都是大型机构投资人、对冲基金使用的交易策略，它们的交易量通常很大。 但是目前也逐渐有越来越多个人投资者开始使用量化交易策略。...量化交易策略怎么做？...（记得，策略失效不是赔钱，而是变的随机） 量化交易策略有哪些类型？ 任何投资策略，都可以用量化的方式执行 量化交易所用的策略类型，其实和传统各类型策略都一样， 差别只在于量化交易是用数据来做决策。...底下列出10种比较主要的量化交易策略的特色、报酬特性， 如果想详细了解这些策略内容，可阅读：避险基金(对冲基金)交易策略介绍》10种常见交易策略 10种常见的量化交易策略分类： 其中有些策略特别适合量化
最近"量化交易"成为了热门话题，具体缘由我就不多说了，之前觉得"量化交易"非常地神秘，"量化交易"是什么？它和"程序化交易"有什么区别？找些资料了解下。...量化交易不一定需要程序化交易。例如低频基本面量化多头通过模型选股+择时，但是通过人工手动下单。 使用程序化交易的不一定在做量化交易。例如主观多头通过人工选股，但在下单时用机器自动拆单进行下单。...因此，可以将量化交易理解为是用数学模型和计算机语言代替人工做投资决策的投资方式。 量化交易通常使用编程语言编写，像Python、R等（如下是个例子），并使用专业的量化交易平台进行回测和实盘交易。...量化交易和普通交易的区别？量化有哪些优势? （1）从情绪上来讲，量化投资依靠计算机程序，避免了人为主观因素的影响。这种无情的执行方式，可以帮助投资者消除决策的偏见和情绪，从而更加客观和理性地进行交易。...（3）从风险控制上看，量化交易可以分析市场上海量的量价数据、资讯信息等等，及时发现个股交易风险。所以，量化产品一般具有较低的波动率，更加稳定。
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