ricequant融資

Ⅰ 如何在 Ricequant 上實現策略

你好！以 [單股票均線策略] 的代碼實現為例說一下如何在Ricequant上實現策略吧。

1 確定框架：

[單股票均線策略] 的主要策略框架： 5 日均線高於 30 天均線，則全倉買入股票 5 日均線低於 30 天均線，則賣出所持股票。從我們日常交易的角度，一般交易者的行為可以拆分以下兩部分：

1.1 選擇標的（初始化）：

#在交易之前，我們通常會先選定要交易的股票池或者單個股票

1.2 交易（每天盯盤）

#我們會觀察該股票的五日均線和30日均線，並進行比較
#如果該股票的五日均線在30天均線以上，則全倉買入股票
#如果該股票的五日均線在30天均線以下，則全倉賣出（空倉）

那麼程序中，我們是怎麼做的呢？

先看看 Ricequant 平台中對應的代碼框架會是怎麼樣的吧：

definit(context):
#程序的初始化，預設股票池、設置參數和變數。只運行一次

defhandle(context,bar_dict):
#從回測的開始日期至結束日期，根據選擇的頻率（日、分鍾）循環運行

對照策略思路 及 Ricequant 代碼框架，你會發現我們可以很輕松地把 兩者結合起來

以上框架也是 Ricequant 平台的最基本也最主要的框架，也就是初始化循環 - 根據選擇的頻率（日、分鍾）循環運行

2 初始化：

選擇標的：本策略的交易股票設定為 300059 」東方財富「。

definit(context):
context.stock="300059.XSHE"#存入目標股票[東方財富]

延伸閱讀：

1 在 init 中實現程序的初始化，例如存入目標股票池，設置滑點、基準等參數以及設置其它變數。 context 是一個全局的容器，你可以通過它設置任何全局變數並初始化：如 context.stock 將會在後面代碼所被調用到。

2 代碼中 # 代表注釋，作為代碼說明，執行時會被跳過而不為程序所運行。

3 如何填寫股票代碼：你會發現策略代碼中 股票代碼後帶有後綴，那麼它們分別代表什麼呢？

後綴為

XSHE 代表在深交所上市交易的股票

XSHG 在上交所上市交易的股票

例子：

300059.XSHE 為深交所上市的東方財富

600000.XSHG 為上交所上市的浦發銀行

我們的代碼編輯器還提供了非常便利的股票代碼自動尋找和補全功能，在 Windows 中你可以用 ctrl+i ， Mac 系統你可以用 cmd+i 激活證券代碼自動補全功能。如下圖：

我們可以看到回測詳情中有精緻的圖表，詳細的各項風險收益指標、以及持倉、落單等詳情輔助你進一步了解你的策略的表現。

到這里，一個完整的從 [構建策略思路] 到 [策略代碼編寫] 到 [回測結果檢驗] 的流程就結束了。

Ⅱ ricequant和uquant策略編寫一樣嗎

在組策略好像實現不了。你可以通過NTFS格式。設置磁碟配額來限制拷貝。但是要建立一個普通用戶。對這個普通用戶設置磁碟訪問許可權。一般設置為0，這樣就拷貝復制不了文件了。

Ⅲ ricequant 量化 多少人

1。 在數據獲取方面強烈推薦使用TuShare 2。 在我們A股推薦成熟的pyalgotrade 3。測試策略 如：Ricequant 4。恆生的python-恆生量化社區 5。python的量化回測框架 QuantDigger

Ⅳ Quant 應該學習哪些 Python 知識

1. 如果還需要Deep Learning方面的東西的話，可以考慮Theano或者Keras。這兩個東西可能會用在分析新聞數據方面。不過不是很推薦使用這類方法去做量化模型，因為計算量實在是太大，成本很高。
2. 交易框架方面，除了vn.py，還推薦PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以為這個框架比vn.py牛逼太多了，畢竟是一個在金融IT領域混跡近20年的老妖的作品，架構設計不是一般的優秀。
3. 國內的話，ricequant是個不錯的選擇，雖然使用的是Java，但是團隊我見過，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上經驗，底層功底非常扎實，做事情都很靠譜。現在他們也在考慮把SDK擴展到Python這邊。
4. 國內的行情和交易介面，使用的是自己的協議（比如CTP介面使用的是FTD協議），而不是國際上廣泛使用的FIX協議，並且都不開源。如果需要連接行情，還需要考慮將介面SDK為python封裝一下。（修改：評論中有人提到很多券商也開放了FIX介面，不過似乎是在內網使用）
5. 有人談到資料庫了，這里我也說一下，對於高頻tick級別的數據，其量級可以達到每天TB級別，普通的關系資料庫是扛不住的。如果試圖使用傳統的關系資料庫，比如Oracle之類的可以省省了。對付這種級別的數據，採用文件系統+內存索引會更好。不過這種場景，一般也就是機構裡面能碰到了，個人quant可以不用考慮。

Ⅳ Ricequant是一家什麼樣的公司

去網站看看不就知道了

不過據說應該挺好的 國內這幾個做量化的平台 他們的平台比較穩定。 也挺低調的 很少看他們宣傳 話說回來 網站真心做的不錯 , 至於裡面的功能你覺得怎麼樣 因人而異咯~~~ 反正我拿去幾個做回測還是不錯的。

不知道你是想搞量化投資 還是想應聘

Ⅵ 什麼軟體能構按財報選股

以下僅供參考：

這是一個挺符合我們現在在做的雲端工具的，首先最重要的是需要准確、齊全、易用的數據，有什麼比把這些數據都放在雲端，能讓大家打開一個瀏覽器就能篩選、調用方便呢？

我們Ricequant - Beta提供了多達400多項指標的所有A股上市公司的10年+的歷史以及現在的財務數據，所有命名都是自己做的高質量標准，包括提供了investopedia、wikipedia、網路和MBA智庫的鏈接，一句話的解釋以及計算公式：

作者：LIKE
來源：知乎

Ⅶ AI都能炒股了，以後就要拼誰的演算法牛了

人工智慧量化交易平台宣布獲得數百萬人民幣融資。據悉，本輪融資將主要用於團隊建設、產品開發和硬體設備投入。

是一家基於人工智慧的量化投資公司，成立於2017年10月，主要將技術應用於量化投資領域，實現低風險高收益的投資回報。

中國私、公募基金規模呈大跨步發展，截止2018年2月底，中國私募基金規模已達12.01萬億元，公募資金規模已達12.64萬億，在控制風險的前提下，提高獲得投資收益的效率，是公、私募投資最大需求，國外盛行的量化交易越來越被國內機構所接受。

在量化交易這個領域，目前已有不少項目：私人量化交易平台JoinQuant、RiceQuant以及優礦，為量化交易領域提供核心演算法支持的眾加，量化策略商城微量網、以量財富為代表的量化理財平台，以及為量化投資者提供智能交易和分析工具的名策數據。

量化交易策略的建立是量化交易的重要環節。目前主要方式有兩種，一種是輸入與這套邏輯相關聯的因子，比如歷史表現、公司財務數據、宏觀經濟數據、上下游供應商數據等眾多參數，建立一套模型，以算出標的上漲或下跌的概率，並生成投資組合和調倉策略。隨著近幾年人工智慧興起，不少人開始選用機器學習等方式，輸入眾多因子，讓AI自己生成策略。

創始人兼CEO龐表示，的做法則不同，是用神經管網路替代原來用邏輯和策略構建的數學模型，通過輸入股票相關數據，利用訓練不同結構的神經網路來實現機器自主的量化交易。想做量化交易界的Deepmind（研發阿爾法狗的團隊），成為中國的基金。

目前，的首個產品A股機器人「狗」已上線，應用於國內二級市場的投資，產品已實盤測試8個月。數據顯示，狗實盤業績顯著，在2017年11月A股普跌的情況下(中證1000跌幅超4%)，狗依然實現了5.23%的收益，最大回撤控制在2.7%，並在2018年1月底上證指數大跌12%的情況下，智富狗做到了提前清盤避險，業績明顯優於大盤。

投資人黃表示：「人工智慧是非常好的提高效率的方式，非常關注人工智慧在各個領域的應用，我們認為以為代表的、基於神經網路的人工智慧量化交易平台，能極大地提高大型的高頻交易的效率。人的精力有限，一個再好的操盤手也不可能同時看2000支股票，但機器能輕易辦到。」

Ⅷ 期貨如何做到量化

1.進入Rice.quant量化交易平台（https://www.ricequant.com/?f=n），並注冊。注冊後，點擊右上方的「我的策略」，再點擊下方「創建新Python新策略」或是「創建Java新策略」。
2.創建成功後，大家可以看見下面一個界面。這里就是我們的策略書寫位置，非常人性的通過注釋給了新手一個指導。
3.恭喜你，已經完成了前期的准備工作。您可以開始書寫你的策略了，具體可以參考https://www.ricequant.com/community/topic/165/。在書寫完成後，編譯策略，檢查是否存在錯誤或者做其他的調整。

Ⅸ 國內量化交易軟體排行榜

隨著TPS交易系統體系概念的興起，很多人會好奇量化交易系統，到底有什麼「魔力」。今天就一起來看看，TPS量化交易系統，有哪些新亮點、新玩法。
新亮點
勝率高達92.58%
勝率這個問題，基本是新手第一關心內容，有經驗的投資者關心的更多風控和盈虧比。目前，TPS量化交易系統的勝率在92.58%左右。勝率這里我們希望大家別太過於看中，因為交易非定量，不像拋硬幣不是正面就是反面，交易存在漲、跌、盤整、還有額外的交易點差手續費。不是高勝率就是好信號，理論上誰都能做出高勝率，甚至100%勝率。只需要下單時盈利一小點的單子平倉，錯誤的單子嚴格止盈止損。
盈利率較高
相對於傳統人工做法，TPS量化交易系統擁有較高盈利率優勢：
1.每個月預期40.28%的盈利率
2.按照10萬美金5%的倉位，每月預計盈利5萬美金左右。
交易系統穩定
無論是平台還是交易軟體，投資者最看重的就是穩定性，一個穩定的交易系統對於投資者來說是很有優勢的，很多投資者在剛開始都沒有意識到穩定性對他們的重要性，直到在交易中使用了一個不穩定的交易系統，才發現交易過程狀況百出，最後，交易結果也和他們的交易表現不成正比。而TPS量化交易系統擁有數據更新及時、可靠的交易數據等優勢，不會出現扛單，甚至是大虧大賺的情況，這對於投資者在參與交易時，是非常有利的。