量化交易之門在線

Ⅰ 量化交易系統能穩定盈利嗎

量化交易系統穩定盈利的前提是，所使用的策略與行情相匹配。
量化交易最終的效果不僅僅體現在量化策略優劣，量化交易對交易員的交易效率和紀律執行都有很大的提高。
量化交易是實現穩定盈利的一個階段或者說是一個必要條件。如果交易策略不能量化，那很難保證穩定盈利，概率非常低。

Ⅱ 量化交易是什麼

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
應答時間：2020-12-11，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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Ⅲ 量化交易該如何入門

5000萬差不多吧。沒5000萬不要談量化交易，手續費能不能賺回去都是問題

Ⅳ 量化交易真的可以穩賺嗎現在好多人推薦這個東西

沒有穩賺的交易方法，只存在極少數穩賺的人。量化交易的門檻非常高。

Ⅳ 股票如何實現量化交易

採用交易介面介入，文化財經好像有！

Ⅵ 如何系統地學習量化交易

首先，我對這個問題是完全不知道怎麼回答，為此，我專門去請教了我的老師。

• 我理解很難有一個定量交易的所謂的系統學習過程，定量的只是手段，交易邏輯是多樣的，你可以通過形態描述，追蹤市場方法，如不合理的降價，也可以把天體物理、小波分析、神經網路等復雜模型應用其中，你可以做的是K線結構上的策略，也可以做日線或每500毫秒數據進行決策的策略。所有的一切目的就是為了獲利，所謂量化和程序化只是實現這一目的的手段。

  

• 一個strategist需要思考策略的思維框架，實現方式，而developer則是側重了前後端介面，輸入輸出，界面設置，風控機制，平台拼接等等很多很多方面。其實很不相同吧。

Ⅶ 量化交易平台的挑戰都有哪些

量化交易平台的功能一般包含三大塊：研究、模擬、實盤。轉化到技術層面為：數據、回測、實盤、安全等等。
基於國內市場，我們遇到的挑戰如下：
1：數據
數據包含兩類，一類是行情數據，一類是財務、基本面、輿情、研報等其他數據。行情數據：
目前市面上分鍾級的數據比較精準，可以用於中低頻的交易回測；歷史、實盤TICK級的Level-1、Level-2數據需要自己找渠道去獲得，較容易找到的渠道很容易出現漏數據、不精確等情況，需要工程師專門結合了多家數據源進行核對修復。
2：回測
回測最難的在於如何確定成交量，同時要考慮復權、停牌、ST*等問題，這裡面有很多細節
3：安全
安全在交易平台的開發中是重中之重，如何保證策略的安全性，不被外部、內部人員所竊取，分為2部分。
一部分是WEB安全，一部分是策略的編譯安全。
因為量化交易平台是用戶可編程的，我們京東量化選用的是PYTHON語言，因為有強大的科學計算庫和高性能，導致用戶可以調用很多系統級API，在這上面我們下了很大的功夫來保證用戶的策略安全，做到理論級的策略隔離。

只能大概講一下，這裡面每一個部分都可以延伸出來成為一個話題。

Ⅷ 2.什麼是量化交易

量化交易有專門的量化交易系統，是全自動化的交易。
簡單的說，是把相關投資模型、投資策略，以計算機程序的形式，放在量化交易系統中，當股市觸發了相關條件後，電腦系統會按照預先設定好的策略進行自動買賣。
優點是：1、不存在人性的弱點，紀律性大幅提高。2、人靠眼睛盯盤精力有限，量化策略設定好後，系統可以全方位自動盯盤，可以發現一些人為難以發現的機會，進行無風險或低風險套利操作，交易效率大幅提高。3、可以通過概率取勝。手工統計大數據工作量太大，而通過量化系統則可以很容易實現，系統可以在歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用，以概率取勝。
缺點是：1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。2、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。3、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。4、針對專業投資者，有些風險完全可以利用以往操作經驗以及盤感進行提前規避，而量化交易則無法辦到。

Ⅸ 個人可以搞量化交易嗎

您好，個人是可以搞量化交易的，需要策略以及演算法的支持。個人單獨做量化的話難度較大，目前市場上部分些券商有專門的量化交易程序，但是需要一定的資金量，您要是對這塊有興趣，可以私下具體商討。

Ⅹ 量化交易平台 都必須在線ide開發嗎

量化交易平台自動交易程序 全自動操作