有没有好的量化平台量化策略生成器知乎...-问答

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有没有好的量化平台量化策略生成器知乎

米宝柱 2019-12-21 23:42:00

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量化交易不适合散户，散户没有优势，散户最好是有自己的操作系统和原则，找到自己的优势。希。

龚宇飞2019-12-22 00:22:19

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做量化交易一天的工作：8:00~9:00：打开交易策略，设置一些运营参数9:00~9:30：观察策略运转，确保没有问题9:30~15:30:解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法15:30~17:00:分析交易记录，确定第二天的交易计划17:00~18:00:运动岗位职责：分析金融市场；有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；扩展资料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。量化交易介绍。

龙巧娥2019-12-22 00:11:14
数库多因子量化平台挺不错的，操作挺便捷的，界面简洁，分析图直观易懂。我在上面自己制定了投资策略，模拟选股，还挺有意思的。像我这种小白，可以在这样的平台慢慢摸索自己的投资策略；大神们也可以把自己的策略放上去，验证一下，应该挺有用的。这应该就是回测吧。至于优劣势，我没有用过别的，学生党一枚，这个是通过同学推荐我用的，听说他们这个平台对高校的学生有优惠政策什么的，说是提出意见或建议，被采纳的话有奖励呢，我同学比我强，收到了50元的话费，直接到账啊，眼红。我只能帮你到这儿了。别的不会了。采纳下吧亲。

黄瞻云2019-12-22 00:01:49

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量化策略一般用什么平台回测？分别有什么优劣势

可以尝试一下JoinQuant：聚宽，人人皆为宽客详细的API文档：API文档-JoinQuant免费提供IPythonNotebook研究平台，提供分钟级数据，采用Docker技术隔离，资源独立、安全性更高、性能更好，同步支持Python2、Python3。免费提供沪深A股、ETF的历史交易数据，支持基于日级、分钟级的精准回测。免费提供最准确、实时的沪深A股、ETF模拟交易工具，支持基于tick级的模拟交易。为量化爱好者提供线上交流社区，支持一键克隆策略，便于用户交流量化策略、学习量化知识，一起成长。基于2019年至今完整的Level-2数据，上市公司财务数据，包含完整的停复牌、复权、退市等信息，盘后及时更新。

中国量化投资交易平台哪家好

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量化投资策略的优势有哪些

量化投资策略的优势有哪些?量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。1纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。2系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。3及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。4准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。5分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。

国内量化交易平台哪家支持python等多门编程语言开发策略？

Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟，我曾经用Matlab和Python跑同一个算法，涉及到矩阵中Symbol求导。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感觉Sympy中Matrix虽然功能强大，但是速度很慢，而且需要专注其中各种细节。如：其对Complex类型是无法自动expand的，常常出现1+I2I+1这种结果，这时需要调用.expand来解决。Matlab可以使你专注于模型，Python要超过Matlab还需要时间。但是Python在内容抓取，机器学习，等有强大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，发展很快。概括之：现在用Matlab，未来用Python。

量化投资交易平台哪个好

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行业研究方法和量化投资策略哪个难

α收益：一揽子可以自定义低估、同质化并且有波动的股票，不断买入更便宜的，卖出更贵的，从而获得的收益。例如：几个跟着沪深300的ETF，你发现手中持有的沪深300ETF溢价2%了，而市场上同时存在一个折价1%的ETF，那么就卖出溢价高的沪深300ETF，去买折价的，这样虽然始终持有沪深300ETF，但获得了超越沪深300指数本身的收益，就是α收益。解释一下同质化：明显所有的沪深300ETF是同质化的，也可以认为最小市值20个股票是同质化的，所有银行股是同质化的，分级A是同质化的。下文中有解释自定义低估。β收益：基本面本身上涨是β收益。例如，自定义最小市值的10个股票为一个指数，这些最小市值从5亿涨到20亿，这就是β收益。自定义最低股价10个为一个指数，从牛市的5元跌到2元，那么β收益就是负的量化策略创建三个步骤：策略的理论基础历史回测找到策略黑天鹅。找到黑天鹅：每个策略都有黑天鹅价值型，成长型，品质型策略，黑天鹅是过一个季度，可能财务数据完全变了，因此持仓个数不能太少，行业要分开小市值，低价，低交易额策略，黑天鹅是出现仙股统计类，技术类策略，黑天鹅是理论本身就不完美。

哪家量化平台支持个人量化实盘？

招证的交易大师系统支持算法交易功能、算法评价功能、以及个性化的算法定制。

量化对冲策略有什么特点？

股指期货与个股对冲博取正阿尔法策略、商品期货与现货对冲策略、跨期对冲策略、跨市场对冲、跨品种对冲、统计套利、股票与期权对冲套利、可转债与正股对冲套利、期权跨式对冲套利、事件驱动型对冲套利、ETF与成分股对冲套利，国债期货与国债主力品种现货的套利对冲等等，以后随着中国金融产品的丰富，会有越来越多的包括利率、外汇产品在内的量化追踪套利模式。

量化投资策略能申请专利吗

成本法公式就是各项取得成本加和评估价值=成本1+成本2+成本N+预计利润-税费市场法就是选取比较案例将比较因素量化对参照物修正评估价值=参照物x调整系数1x调整系数2x调整系数3收益法取得收益额a收益年限n折现率r三个参数评估值=a/r×每个评估公司都有自己的计算方法和体系这个都是商业机密了..你要详细的测算过程是看不到的.我上面告诉你的也属于原理,真正的计算要复杂的多.下面是无形评估准则内提及有关方法的要求.第二十六条注册资产评估师执行专利资产评估业务，应当根据评估对象、价值类型、资料收集情况等相关条件，分析收益法、市场法和成本法三种资产评估基本方法的适用性，恰当选择一种或者多种资产评估方法。第二十七条注册资产评估师运用收益法进行专利资产评估时，应当收集专利产品的相关收入、成本、费用数据。注册资产评估师应当对委托方或者相关当事方提供的专利未来实施情况和收益状况的预测进行必要的分析、判断和调整，确信相关预测的合理性。注册资产评估师应当根据专利资产的具体情况选择恰当的收益口径。第二十八条注册资产评估师运用收益法进行专利资产评估时，应当根据专利资产的技术寿命、技术成熟度、专利法定寿命、专利技术产品寿命及与专利资产相关的合同约定期限，合理确定专利资产收益期限。第二十九条注册资产评估师运用收益法进行专利资产评估时，应当综合考虑评估基准日的利率、投资回报率、资本成本，以及专利实施过程中的技术、经营、市场、资金等因素，合理确定折现率。专利资产折现率应当区别于企业或者其他资产折现率；折现率应当与预期收益的口径保持一致。第三十条注册资产评估师运用市场法进行专利资产评估时，应当收集足够的可比交易案例。注册资产评估师在分析交易案例的可比性时，应当考虑交易资产的特点、交易时间、限制条件、交易双方的关系、购买方现有条件，专利资产的获利能力、竞争能力、技术水平、成熟程度、剩余法定保护年限及剩余经济寿命、风险程度、转让或者使用情况，实施专利资产是否涉及其他专利资产等因素。第三十一条注册资产评估师运用市场法进行专利资产评估时，应当对专利资产与可比交易案例之间的各种差异因素进行分析、比较和调整。第三十二条注册资产评估师运用成本法进行专利资产评估时，应当合理确定专利资产的重置成本。重置成本包括合理的成本、利润和相关税费等。注册资产评估师确定专利资产重置成本时，应当合理确定形成专利资产所需的研发人员、管理人员、设备及房屋建筑物等成本以及其他相关成本费用。第三十三条注册资产评估师运用成本法进行专利资产评估时，应当合理确定贬值。第三十四条注册资产评估师对同一专利资产采用多种评估方法评估时，应当对取得的各种初步价值结论进行比较分析，形成合理的评估结论。

国内有做量化投资交易好的平台吗？是哪个？

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，难度是非常大的，因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科，多领域去挖掘数据的规律，然后利用得出的规律进行交易。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C++、SQL等语言，其他的可以使用MATLAB/SAS等软件。不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，其中最重要的东西是数学能力。

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