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量化交易

策略收益 基准收益

算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易,也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外,不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量,而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价(目标价与实际成交均价的差)。被动型算法交易最成熟,使用也最为广泛,如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格(VWAP)、时间加权平均价格(TWAP)等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易,也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策,判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外,把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易,该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开,分布到若干个时间段内,每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。

量化交易是什么「2022」如何进行量化交易?

量化交易,英文是 Qualitative Trading,是金融投资机构经常会使用的一种交易方式,旨在短时间内进行大量数据分析,然后通过预编写的交易模型进行自动交易,提高交易效率,避免人为情绪对交易的影响。 随着计算机语言的普及,目前量化交易已渐渐在普通投资者中应用。华尔街70%~80%的交易都是通过量化交易完成的。 目前很多劵商,比如,盈透IBRK 和 富途 moomoo都提供的API,提供给用于进行自己的量化交易策略。阅读完本文,您将了解:

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什么是量化交易?

量化交易,英文是 Quantitative Trading,是一种基于量化分析(Quantitative Analysis)的交易方式。

  • 第一步骤,搜集整理既定信息,找出规律;
  • 第二步骤,根据数据制定出策略,对于股票走势判断;

通过计算机语言,如C/C++、MATLAB、R 或 Python等编写针对性的交易模型,利用数字分析和数学运算来完成体量庞大的信息采集、数据分析、纯理性策略决断以及交易执行。

C++进行量化交易

  • 策略识别:自行编写交易模型,或寻找现有策略,结合自身优势来决定策略的使用及交易频率
  • 策略回测:将目标策略应用到历史数据,通过模型运算来验证模型的计算结果是否与历史结果相符,如果相符则可以继续使用,并进行细节的调整,如果不相符则放弃该模型。
  • 执行系统:将验证成功的交易模型应用到实际交易中,完成自动量化交易,最大限度降低交易成本。
  • 风险管理:跟踪根据交易模型进行的量化交易,发现交易过程中可能存在的风险,及时进行风险管理。

量化交易的创始人

Jim Simons,是首位将计算机数学模型与金融投资结合的伟大投资者,他创立的 Renaissance Technologies(文艺复兴技术)对冲基金公司,是目前最成功的以量化交易为主的对冲基金公司。

Jim-Simons-量化交易

自1982年创立其基于计算机量化交易的 Renaissance Technologies基金公司以来,短短30多年,Jim Simons凭借其量化交易系统,为自己积累了230亿美元的财富。

量化交易的优缺点

量化交易平台有哪些?

富途的量化交易 API介绍

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富途量化API称为Futu OpenAPI,主要由FutuOpenD和Futu API组成。

Futu API 则是富途为几大主流计算机语言:Python、Java、C#、C++、JavaScript等封装的API SDK,以方便用户直接调用,简化用户自行开发投资程序难度,即使投资者使用的语言没有在上述之列,仍可以自行对接裸协议,来完成投资策略开发。

量化交易是什麼?最完整的量化交易懶人包

量化交易是什麼

市場先生心得:

我當初大概在投資第2年之後,因為開始寫程式交易,接觸到量化交易的領域。

長期研究下來,我覺得量化交易想要確實執行其實很困難、成本很高 (就說買資料,想認真做量化,一年花上百萬是基本),
但量化的思維方式也帶給我很多成長,讓我養成對各種資訊和數據做驗證的習慣。

我自己目前有1/3的資金是放在完全量化類型的策略上,其他的投資部位,超過一半在做決策之前也都有做過回測與分析,理解它的特性與風險,

我非常認同量化策略的方式,畢竟市場上大多數人都是主觀判斷、甚至不看數據就做決策,這讓做量化的人能擁有很大的優勢。

最後,
我認為做為量化交易者的關鍵競爭力,並不是某天靈機一動做出某一個好策略,
而是能在長期擁有持續做出新策略的能力。

最後市場先生想提醒的是,
做量化的人有時候會陷入對數據的無限上綱,覺得天塌下來也要照數據來執行決策,
這不是壞事,但世上沒有絕對。

無論我有多認同量化分析方式、無論回測績效多漂亮,但我知道量化並不是全能的,它並不能保證在任何情況下都依然有效,
這也是最困難的地方,我們不能輕易打破原則,但卻應該要對原則保有彈性。

我想這就是比較藝術與哲學的地方吧,
畢竟我們是先作為一個投資者、交易者,然後才使用量化的方式做分析,
對做量化的人來說,我認為理解量化的限制非常重要。

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