VNPY仿真柜台的用法快速入门可以参考这篇文章 （来自VNPY知乎官方公众号） https://zhuanlan.zhihu.com/p/166244874
BigQuant – 你的人工智能量化平台 – 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略，基于python，提供策略自动生成器
记住，学习量化金融需要时间和耐心。逐步掌握基础知识，并将其应用于实践中，才能不断提高自己的能力。
2016年底为了一个活动PPT，做了这个Github上的量化交易开源项目Star数量排名TOP10，后续更新过几次。考虑到Github的受欢迎程度和用户数量，应该可以比较好的体现每个项目的流行程度，以及更重要的，开源社区的发展方向。
作者：HelloGitHub-小鱼干 这周的 GitHub Trending 真是棒极了。小鱼干喜欢的科技博主又开源了他的硬件玩具，一个透明的小电视机，HG 的小伙伴看完项目，再买个电路板和分光棱镜
机器之心专栏 机器之心编辑部 南洋理工大学开发了一个基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。 近日，量化平台大家庭迎来了一位新成员，基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。 TradeMaster 由南洋理工大学开发，是一个涵盖四大金融市场，六大交易场景，15 种强化学习算法以及一系列可视化评价工具的统一的，端到端的，用户友好的量化交易平台！ 平台地址: https://github.com/TradeMaster-NTU/TradeMaster 背景介绍 近
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”。 量化交易策略从研究到实盘，需要一套完整的工具链。从策略的理念、研究需要的数据、回测再到实盘，都需要不同的工具。随着量化投资理念的普及，量化开源项目在其中有着功不可没的作用。今天，大家就随小编盘一盘这些年，国内量化开源的顶流
摘要：如何优雅地夸一个程序员呢？vscode-rainbow-fart 作为一个彩虹屁的项目，深得程序员心，能在你编程时疯狂称赞你的除了你自己，还有它。除了鼓励之外，Super Linte 是官方出品的旨在保证代码和文档一致性的工具，有了它，你可以更优雅地进行编程。说完优雅编程，来说下优雅使用 k8s，那就不得不提 Lens，一个专业管理 k8s 工具。 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending，选项标准：新发布 | 实用 | 有趣，根据项目 release 时间分类
随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。
在Python量化领域，PyAlgoTrade和zipline是两大策略回测框架的先驱，其中PyAlgoTrade主要针对CTA策略（单一合约交易），而zipline主要针对统计套利策略（投资组合交易）。
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。
在当今金融市场的快速变化中，量化交易凭借其高效、精准的特点，逐渐成为金融界的新宠。而Python，作为量化交易领域的得力助手，为工程师们提供了强大的技术支持。本文将深入解析Python量化交易工程师的培养之路，带领读者走进这个金融高薪领域。
目前，深度强化学习（DRL）技术在游戏等领域已经取得了巨大的成功，同时在量化投资中的也取得了突破性进展，为了训练一个实用的DRL 交易agent，决定在哪里交易，以什么价格交易以及交易的数量，这是一个具有挑战性的问题，那么强化学习到底如何与量化交易进行结合呢？下图是一张强化学习在量化交易中的建模图：
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
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。
近几年随着各种数字资产的崛起数字资产量化交易系统（开发）也得到了一定的发展，比特币价格的猛涨以及区块链技术的大火，以及各方有关于区块链的有利消息的不断输出，数字资产以及区块链技术也不断的被大众熟知。也许菜市场的大妈都是一个数字资产的专家，在市场上除了以比特币、莱特币、以太坊为首的数字资产，还有许多不知名的数字资产在不断的崛起。
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。
众所周知我的本职工作是名程序员，以前每天打交道的都是java python c++。
量化交易(Quantitative Trading)是指并非透过个人主观、自己的认知去判断， 而是透过数据运算来判断做决策，是一种依靠数学和统计模型来辨别市场交易的策略。
所谓量化交易（自动化交易），是在交易阶段由计算机自动进行的一种investment模式，它是对人类的investment理念进行规范化、变量化、模型化，形成一整套可量化的操作理念，并用历史数据进行分析和验证。所谓合约，其核心就是根据行情来买涨买跌，即无论是行情涨跌都能从中获利，但是行情变化莫测难以预料；
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。
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
量化交易是用模型去刻画盈利逻辑，通过模型来做风险控制；量化交易还可以避免心理干扰，
今年，国内量化私募迎来了高光时刻。据私募排排网数据显示，截至目前，国内百亿私募扩容至95家，其中百亿量化私募由去年10家增至24家。
全球大型区块链量化交易钱包之一,BlueToken 量化交易钱包,Blue Token打造的是一个去中心化的撮合量化交易平台,同时也是一个去中心化的数字资产钱包。
量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山：较好的数学功底、编程技能、金融知识。
上一篇文章，我用了4000字这样比较长的篇幅，介绍了一些金融和量化交易相关的基本知识，还大概说了下人工智能在金融方面使用的优劣。这篇文章我们将用一个具体代码来进行一波股票价格预测的实战。
况且，我也不是学金融出身的，虽然凭运气在股市赚过一些小钱，但毕竟咱不是专业的，不敢乱指挥。
和大家聊聊量化交易，以及人工智能可以在量化交易上的应用。我们程序员还是应该懂点金融知识的。
量化交易机器人是一种什么东西相信很多人都不知道，在了解量化交易机器人之前，我们要清楚量化交易的概念。什么是量化交易，量化交易是一种利用计算机高效的计算能力，分析能力，在庞大的交易数据中筛选出有价值的交易项目，交易对象等的一种手段。这样的交易手段可以让投资者将自己内心情绪波动带来的影响降低到最小。
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，极大地减少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做出非理性的投资决策，量化交易有很多种，包括跨平台搬砖、趋势、对冲、三角、跨期等。
据悉，Rcash是一个全球数字货币一站式量化与套利交易平台，目前已经完成产品的初步开发，下一步将集合大数据和人工智能系统，进行深度开发。此外，Rcash近期已准备开展代币发行计划。 区块链技术发展迅速
由于有免费的CTP接口，期货程序化交易目前比较普遍，很多人都尝试过在文华财经、金字塔之类的软件上回测和编写实盘策略。
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。
最近有越来越多的朋友在知乎或者QQ上问我如何学习入门Python，就目前需求来看，我需要写这么一篇指南。
vn.py的创始人‘用python的交易员’在周六举办了广州线下活动，在本次活动中主要分享了vn.py框架部署方案和数字货币量化交易两部分的内容。
机器学习等方法基本都是数据驱动的，数据获取是开始的第一步，量化交易也不例外，做量化投资的第一步就是如何获取金融数据，这里给大家推荐一款很不错的工具TuShare，并且基于Python语言做一些简单的示例实现。
1、相对于传统的人工做法，量化交易做一次回测几分钟就可以得到结果了，它的效率是传统人工的几百倍。
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！
毕竟，P2P和空气币的惨剧谁都不想发生在自己身上。长期来看，低风险才能走的更远。 学了量化交易之后，具体可以做什么样的事情呢？在这里举几个例子：
刘富兵，国盛证券研究所副所长、首席金融工程分析师，多次获得国内金融工程重量级奖项。他擅长使用数据科学的方法，对A股市场进行分析和预测，曾运用海外金融物理学中的LPPL模型，多次实现对中国A股的准确预测。
可转债，即可转换债券，是一种特殊类型的债券，持有人有权在特定条件下将其转换为发行公司的普通股。可转债结合了债券的固定收益特性和股票的增值潜力，因此在投资市场上备受青睐。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。
vn.py目前所使用的数据库是MongoDB,鉴于一些用户更加习惯使用mySql，论坛内desont提供了一个vn.py与mySql相结合管理数据的示例，感谢desont的分享！
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 AP资产是一家由数个传统行业家族自有资金发起，逐步发展形成的一二级联动多策略资产管理平台，其投资策略包括A股量化、港美股多头、A股定增、中后期优质企业股权投资及母基金投资等。 管理团队拥有丰富的投资及投行经验、敏锐的风险机会识别能力，及优秀的资产配置能力，为投资者寻求超群的长期投资回报，业务覆盖大中华区、
目前金融机构的主流玩法有四种：1. 投资银行和卖方研究尝试自动报告生成，2. 金融智能搜索；3. 公募、私募基金在通过人工智能辅助量化交易；4. 财富管理公司在探索智能投顾方向。 人工智能如何辅助量化交易 量化交易从很早开始就运用机器进行辅助工作，分析师通过编写简单函数，设计一些指标，观察数据分布，而这些仅仅把机器当做一个运算器来使用。直到近些年机器学习的崛起，数据可以快速海量地进行分析、拟合、预测，人们逐渐把人工智能与量化交易联系得愈发紧密，甚至可以说人工智能的3个子领域（机器学习，自然语言处理，知识图
谈到优秀的低延时网络架构，大家首先可能想到的是各家互联网大厂，比如腾讯阿里字节，总会觉得大厂做的肯定最好。但其实在在一般的互联网应用中，用户虽然也讨厌卡顿，但整体上来对延迟其实并不算太敏感，只要按钮点下后一秒之内能响应，用户就基本感觉不出来。甚至是两三秒才响应用户也都还能接受。
ibrandup对社区的 ML.413 Yuiant 进行了采访，以下为采访的正文：
什么是量化交易？简单的说，就是用程序编写交易策略，用回测来模拟之前几年甚至几十年的交易，其中可以用到各种历史数据来辅助，包括但不限于：开盘价、收盘价、PE、PB、GDP、社交媒体的投资信息等等。
第三次写年度项目计划了，这次写的比较迟，原来计划在春节期间完成的，为了等v1.8的正式发布拖到现在才写。 2017年vn.py继续高速发展，截止写这篇文章的2018年3月4日，vn.py项目在Github上的Star已经突破到了5041，量化交易类开源项目第1，量化类项目第3（1、2依旧分别是Zipline和TuShare......残念）。 Fork数量达到了2603，社区代码贡献者超过了50人，而且已经有相当数量的核心代码是由社区完成的。基于聊天记录的粗略统计，各类机构用户的数量也已经超过200家，用户
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