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量化交易简介

作者:互联网

这里写目录标题

1 是什么

借助数学方法,利用计算机技术进行交易的证券投资技术。

一般流程

  1. 想到一种策略。例如股价大于5日均价则卖出,股价小于5日均价则买入。
  2. 把策略细化成可操作的步骤
  3. 用代码实现策略的细化操作步骤
  4. 检验策略效果
    1. 用历史数据回测。在历史数据上模拟执行该策略,看经过给定的一段时间之后的收益情况如何。
    2. 模拟交易。用真实市场数据来模拟执行策略,看经过一段时间之后的收益情况如何。
    3. 实盘交易。用真实的RMB在真实市场上执行策略。

建议的投资方式

一边学习投资所需知识,一边模拟交易,等自己觉得掌握了基本能力再实盘交易。为什么?常说股市7个亏,2个平,1个赚。事实上可能10个人中7个人连基本的K线、均线、MACD都不知道。更不用说看公司财报,研究基本面了。不知道这些就去投资,性质类似于赌博。看到其他人行情好时赚的盆满钵满就急冲冲的进场,大手一挥买入。等到市场行情下跌,又急冲冲的逃离。来也匆匆,去也匆匆。既不知己,也不知彼,这就是亏损的原因。

建议掌握以下知识(对入门者来说,不是一上来就看这些书,而是随着深入研究发现自己的知识盲区后再看):

  1. 编程语言。掌握基本语法。《Python量化交易从入门到实践》、《量化投资 以python为工具》
  2. 股票或基金交易的基本知识。要知道交易流程,交易过。推荐书目:《聪明的投资者》、《短线交易秘诀》、《主动投资组合管理》

如果具备这些知识会让你更厉害(大部分量化大佬数学都非常好):

  1. 数学。基础的统计学和概率论知识。《高等数学》、《线性代数》、《统计学》、《概率论与数理统计》、《时间序列分析》

学不好数学不影响菜市场买菜,但是影响你在哪读初高中、大学、研究生、博士;还影响你工作的选择范围;赚钱的多少;

实话实说,大学时候没认真学数学有点后悔。不过好在现在也可以重新学习。

2 为什么

  1. 可以利用大量历史数据检验策略,提升效率。如果是人工计算指定策略在历史数据的收益,要花费很大的时间成本和人力成本。
  2. 可以更科学的衡量策略效果。通过代码可以方便的计算出详细的策略评价指标。
  3. 更多的盈利机会。计算机可以处理几乎市场上所有具有购买资格的股票、基金、期货。比人力操作具有更高的上限和敏锐度。

3 开源量化交易项目

按核心开发者所在国家分

中国

python

java

德国

python

美国

建议

.NET程序员的话,QuantConnect最好的选择。

擅长Python,Backtrader比较适合。

如果主要目标是本土市场实盘交易,那么VNPY可能更加适合。

java项目不太成熟,建议选择其他语言的项目。

4 商业版交易平台

这里我主要目标是投资A股,所以只调研了中国的几个。

5 量化界大佬

推荐了解一下这两位大佬的经历James Simons、DE.Shaw,这两位大佬的人生经历相当传奇。

下面列表中的一部分人扩展了人类知识的边界,我们应当对他们怀有敬意。

3.1 先驱者

3.2 其他知名人物

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来源: https://blog.csdn.net/qq_39945938/article/details/123125511