Ⅰ 量化交易系统能稳定盈利吗
量化交易系统稳定盈利的前提是,所使用的策略与行情相匹配。
量化交易最终的效果不仅仅体现在量化策略优劣,量化交易对交易员的交易效率和纪律执行都有很大的提高。
量化交易是实现稳定盈利的一个阶段或者说是一个必要条件。如果交易策略不能量化,那很难保证稳定盈利,概率非常低。
Ⅱ 量化交易是什么
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了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作出非理性的投资决策。
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Ⅲ 量化交易该如何入门
5000万差不多吧。没5000万不要谈量化交易,手续费能不能赚回去都是问题
Ⅳ 量化交易真的可以稳赚吗现在好多人推荐这个东西
没有稳赚的交易方法,只存在极少数稳赚的人。量化交易的门槛非常高。
Ⅳ 股票如何实现量化交易
采用交易接口介入,文化财经好像有!
Ⅵ 如何系统地学习量化交易
首先,我对这个问题是完全不知道怎么回答,为此,我专门去请教了我的老师。
我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程,定量的只是手段,交易逻辑是多样的,你可以通过形态描述,追踪市场方法,如不合理的降价,也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中,你可以做的是K线结构上的策略,也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略。所有的一切目的就是为了获利,所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。
一个strategist需要思考策略的思维框架,实现方式,而developer则是侧重了前后端接口,输入输出,界面设置,风控机制,平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。
Ⅶ 量化交易平台的挑战都有哪些
量化交易平台的功能一般包含三大块:研究、模拟、实盘。转化到技术层面为:数据、回测、实盘、安全等等。
基于国内市场,我们遇到的挑战如下:
1:数据
数据包含两类,一类是行情数据,一类是财务、基本面、舆情、研报等其他数据。行情数据:
目前市面上分钟级的数据比较精准,可以用于中低频的交易回测;历史、实盘TICK级的Level-1、Level-2数据需要自己找渠道去获得,较容易找到的渠道很容易出现漏数据、不精确等情况,需要工程师专门结合了多家数据源进行核对修复。
2:回测
回测最难的在于如何确定成交量,同时要考虑复权、停牌、ST*等问题,这里面有很多细节
3:安全
安全在交易平台的开发中是重中之重,如何保证策略的安全性,不被外部、内部人员所窃取,分为2部分。
一部分是WEB安全,一部分是策略的编译安全。
因为量化交易平台是用户可编程的,我们京东量化选用的是PYTHON语言,因为有强大的科学计算库和高性能,导致用户可以调用很多系统级API,在这上面我们下了很大的功夫来保证用户的策略安全,做到理论级的策略隔离。
只能大概讲一下,这里面每一个部分都可以延伸出来成为一个话题。
Ⅷ 2.什么是量化交易
量化交易有专门的量化交易系统,是全自动化的交易。
简单的说,是把相关投资模型、投资策略,以计算机程序的形式,放在量化交易系统中,当股市触发了相关条件后,电脑系统会按照预先设定好的策略进行自动买卖。
优点是:1、不存在人性的弱点,纪律性大幅提高。2、人靠眼睛盯盘精力有限,量化策略设定好后,系统可以全方位自动盯盘,可以发现一些人为难以发现的机会,进行无风险或低风险套利操作,交易效率大幅提高。3、可以通过概率取胜。手工统计大数据工作量太大,而通过量化系统则可以很容易实现,系统可以在历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用,以概率取胜。
缺点是:1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。2、网络中断,硬件故障也可能对量化交易产生影响。3、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。4、针对专业投资者,有些风险完全可以利用以往操作经验以及盘感进行提前规避,而量化交易则无法办到。
Ⅸ 个人可以搞量化交易吗
您好,个人是可以搞量化交易的,需要策略以及算法的支持。个人单独做量化的话难度较大,目前市场上部分些券商有专门的量化交易程序,但是需要一定的资金量,您要是对这块有兴趣,可以私下具体商讨。
Ⅹ 量化交易平台 都必须在线ide开发吗
量化交易平台自动交易程序 全自动操作