对于打算在程序化交易中获得成长或获利的交易者来说,在对编程语言和平台有基本了解之后,看下文应该会很有启发。
一、多大程度上用程序化交易,或者说如何处理程序化交易与自己原有交易系统的关系。 我自己接触过的相关交易者,有如下几种: 第一种人,是老期货,之前有过较长时间的非程序化成功盈利的经历,通常是一种基于主观判断的技术流交易系统。在选择尝试程序化之
程序化交易是计算机技术和数学应用在金融市场中的一种延伸,这可能会是交易的基本方法,却并不是交易的本质,这个要做好区分!相信会有朋友疑问,怎么开始程序化交易呢?可能对于大部分人来说,程序化交易就等同于一个能赚钱的程序加上一台联网的电脑,然后等着收钱。当然也有人认为,程序化将交易进行“阉割”了,从而失去了交易的魅力,是旁门左道。但是从客观上来说,程序化仅仅是一项技术而已!那任何一项技术的普及过程,都会
网上几乎绝大多数网友都会认为“PYTHON 做量化交易强于JAVA”,有的甚至认为“PYTHON在量化交易领域,无可替代”。我作为一名JAVA出生的人,写了一辈子的JAVA,同是也是一名深度研究的股民,抱着恭敬学习的态度,买了一本《Python量化炒股》一书,仔细拜读和对比。每一个知识点,都要力求寻找在JAVA领域有没有可替代的工具包。结果大有所获。我给大家以列图加文字的方式进行。首先这是我拜读的
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2023-08-07 11:41:34
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我们通过分析代码可以看出,PyAlgoTrade分为六个组件:Strategies、Feeds、Brokers、DataSeries、Technicals、Optimizer。从业务流上看也是比较容易理解的:Feed(数据源)->DataSeries(数据结构化)->Technicals(指
这篇文章是对目前我自己用java开发量化交易系统的一个总结,后续有新的进展我会陆续更新到这个专栏里。用业余时间搞量化这个副业是想实现自己一直以来的愿望:当一个自由的宽客(其实大部分是因为不满足于死工资) 想做量化已经有4-5年了,记得大学的时候第一次在网上看到宽客这个名词,当时心里很激动。第一,当宽客很自由,而且能发挥个人的聪明才智,大学时在学校里参加过数据建模竞赛,我对能够用模型
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2023-08-10 19:48:18
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最近这段时间,量化交易非常的火爆,很多的投资者都开始尝试使用量化交易来为自己赚钱。甚至现在有一种结论,就是量化交易万能论,什么意思呢?就是使用量化交易,就能够让你自己一直赚钱,而且永远都赚钱。这种想法就太天真了,要是真的这么容易,这个方法早就被用滥了,为什么现在用的人还这么少?究其原因,并不是有了一套好的量化系统了,就一定能够赚大钱了,实际上,量化交易依然有三个大问题解决不了。问题一:过度拟合。量
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2024-08-12 20:28:44
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一.架构我设计的架构图大概如下: 二.参考 <海龟交易法则>vnpy期货职业资格考试丛书<量化投资策略与技术> 三.开发前思考1.计算机-金融-数学,知识比重为1-3-6 2.用java还是python写都可以,架构方面没太大区别,java的interface用python的abc库一样可以实现。但是java的库比较少 3.对于CTA交易,策略
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2023-08-16 09:54:11
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摘要策略编写的基本框架及其实现回测的含义及其实现初步学习解决代码错误周期循环的开始时间自测与自学通过前文对量化交易有了一个基本认识之后,我们开始学习做量化交易。毕竟就像学游泳,有些东西讲是讲不懂,做过就会懂。由于本教程是基于聚宽量化交易平台(www.joinquant.com),所以为了后续的学习,最好去注册一个聚宽量化交易平台的账号。一、策略编写的基本框架及其实现1、从一个非常简单的交易策略开始
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2023-09-05 17:38:35
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开篇简单说一下为什么想写这个系列:我个人对自动化交易比较感兴趣,他山之石,可以攻玉,搞清楚easyTrader,就搞清楚了市面上大部分自动交易方法。实践是检验真理的唯一标准,一个无法实盘的量化交易系统,相当于一位纸上谈兵的将军。网络上有很多成熟的组合,不管是量化还是非量化的,都可以通过程序实现follow(跟单)。希望能实现自己的自动化交易系统,实现并扩展其功能。项目概况【Github地址】htt
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2023-09-16 00:17:22
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量化交易是一种利用数学模型和统计分析方法进行交易决策的交易策略。与传统的人工交易相比,量化交易具有自动化、高效性和准确性等优点。在量化交易中,编程语言起着重要的作用,而Java作为一种常见的编程语言,被广泛应用于量化交易领域。本文将介绍如何使用Java进行量化交易,并提供相应的代码示例。
量化交易的核心是利用数学模型和统计分析方法进行交易决策。在Java中,我们可以使用各种数学库和统计分析工具来
原创
2023-09-30 11:02:40
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# Java量化交易
## 1. 什么是量化交易?
量化交易是指利用数学模型和统计方法来进行金融交易的一种方式。它通过收集和分析大量的市场数据,应用算法和策略,自动执行交易操作。相比传统的人工交易,量化交易具有更高的执行效率和更低的风险。
量化交易通常包括以下几个步骤:
1. 数据获取:从各种数据源(如交易所、金融数据库等)获取市场数据。
2. 数据清洗和预处理:对获取的数据进行清洗、去噪
原创
2023-08-28 09:28:02
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目录前言一、程序语言选择 二、量化交易的选择vn.py简介 三、零基础搭建vn.py量化交易框架四、解决vn.py下载依赖过程出现的问题。1.XX模块运行失败,有read time out红字2.AttributeError: module 'sipbuild.api' has no attribute 'prepare_metadata_for_build_wheel'&nb
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2023-09-16 00:04:46
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投研机构对商品期货价格变化的研究,无不是以商品基本面分析作为出发点,但通常没有给出明确的交易建议,所以效果难以被观测。本文以经济学基本原理为基础,赋予基本面数据的合理算法,结合对期货交易过程中的量化控制,设计成集基本面分析和交易于一体的量化交易模型,以模拟交易效果证明基本面分析的有效性。 [量化交易的基本概念]投资者参与期货交易的目的并不相同,有投机、套保、套利或者其他,虽然投资者也可以
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2023-08-04 10:15:16
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量化交易零基础入门教程初识量化交易量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。便于理解的说,量化交易主要是做这样的事:量化交易的价值何在?可以利用大量历史数据检验策略,效率提升百倍更科学更客观的衡量交易策略的效果全市场实时捕捉交易机会更多的盈利机会做量化交易需要什么?要有各种数据。还要有一套量化交易的系统,量化交易策略基本框架从一个非常简单的交易策略开始先看一个
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2023-08-21 21:39:42
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本节目录:1、前沿介绍2、各软件的使用比较3、变成环境的搭建4、集成开发环境的介绍(IDE)5、python常用库的介绍 5.1、numpy 5.2、scipy &n
刚看了一片程序化交易的文章,基本介绍,我觉得写得不错,于是摘录我觉得有用的内容:程序化交易(Programmable Trading)或者量化交易(Quantitative Trading)、高频交易(High-frequency Trading)、算法交易(Algorithmic Trading)基本都被用来指当前利用计算机技术进行金融证券交易的概念,每个名词各有侧重点,比如程序化交易
量化交易简介一、什么是量化交易量化交易(Quantitative trading)量化交易是借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行投资交易的证券投资方式。量化交易是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,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行策略来指导投资,以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。二、量化交易的分类1、趋势性交易适合一些主观
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2023-07-14 18:35:30
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在股票量化领域中,投资者大多会经过挑选对量化有帮助的接口,并且要支撑很多方面的数据源码,这类接口就像交易是用到的量化交易接口,对于它的开发源码小编也有总结了一些,比如量化交易接口怎么样去调用api来查询数据呢?一、量化交易接口API的调用: 名称功能基本函数InitAPI 初始化DeinitAPI 反初始化Logon登录交易账户Logoff登出交易账户QueryData查询各类交易数据Query
作者:MathQueen 一、量化交易都是什么量化交易、程序化交易、量化投资,听起来很高大上的名词。随着市场的成熟化,去散户化,量化交易慢慢成为机构投资的主要手段之一,但它真的如同印钞机一样,躺着赚钱,还是不过是把“手动亏钱”变成了“自动亏钱”,本文说说。成熟市场,散户的占比是很少的,比如美股,不到10%的散户比例,其他都是机构,再比如外汇交易市场,就没几个散户,因为散户早就死光了。
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2023-09-25 13:44:17
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一、rqalpha简介
rqalpha是米筐量化开源的从数据获取、算法交易、回测引擎、实盘模拟、实盘交易到数据分析的程序化交易框架。跟quantopian开源的zipline从api到本地运行方式都比较类似优点:rqalpha简单易学,能很快上手rqalpha具有灵活的配置方式和比较强大的扩展性,可以比较容易地定制rqalpha所有的策略都可以直接在 Ricequant上进行回测和实盘模
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2024-01-04 21:02:18
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