量化交易

量化系统 1、什么是量化系统 量化系统一般分为回测模块和实盘模块。 回测：首先交易者编写实现一个交易策略，它基于一段历史的交易数据，根据交易策略进行模拟买入卖出，策略中可以涉及买入规则、卖出规则、选股规则、仓位控制及滑点策略等等，回测的目的是验证交易策略是否可行。 实盘：将回测通过的策略应用于每天的实时交易数据，根据策略发出买入信号、卖出信号，进行实际的买入、卖出操作。 程序化实盘交易是量化投资的一个重要步骤。我们自己开发出一些优秀的选股、择时策略，当这些发出操作信号的时候，通过代码层面传递给相关交易接口来执行股票或是期货投资操作。这就是自动化交易。 但是目前在我国的股票二级市场中是没有直通交易所的api接口的，我们只能通过 券商给出的第三方交易接口 进行程序化交易，想要开启实盘交易还是比较麻烦的。目前想国内比较知名的平台： 优矿 , 京东量化 等，目前也只是可以进行回测模拟交易。 所以接下来量化系统的编写也是主要针对回测进行实现的。 2、什么是回测 ​ 回测主要指的是一个投资策略，在过去几年的历史收益表现，回测的结果越好，那么未来这个策略相对来说，赚钱的概率更高。 3、量化系统设计 通过ipywidgets模块搭建一个可视化的GUI页面，通过页面上的多个组件获取用户的需求信息，例如具体回测的年限，进行回测的股票，运行的策略等，讲这些东西结合起来，组成一个完整的量化系统。 1

一、 前言： 　　本人对期货其实不太懂，只是会写一点python，有一些错漏之处还请各位指正。 　　极星客户端默认自带了很多套利合约，比如JD2001-JD2005，还提供了K线图。对于自定义的套利，比如JD2001-JD2002，就只有闪电图。但是有时候我们又想分析下自定义套利的K线走势，做一些指标分析。利用极星9.5的量化功能可以很方便做到这一点。 二、思路 　　整个思路简单直接 　　1、 订阅行情： 需要哪些合约的行情用SetBarInterval函数先订阅好（量化窗口默认会显示订阅的第一个品种K线） 　　2、 读取各合约的开盘价、最新价、最高价、最低价 　　3、 A合约各种价减去B合约各种价就是套利合约AB的价格 　　　　AB套利的开盘价=A开盘价-B开盘价 　　　　AB最新价=A最新价-B最新价 　　　　AB最高价=A最高价-B最高价 　　　　AB最低价=A最低价-B最低价 　　　　（注意：这里的最高价和最低价肯定是不对的，这里简化一下而已，因为各项指标是以最新价来算的，所以就先这样吧） 　　 4）绘制K线图， 使用PlotBar绘制K线柱，使用PlotStickLine绘制K线上的线段，需要注意开盘价高于最新价表明价格下跌，要用绿色。开盘价低于最新价表明价格上涨，要用红色。不涨不跌我们用蓝色表示（因为没有白色可选） 　　实际过程中遇到的主要问题是： 　　1

本人已经研究股市多年，在15年接触了通达信得指标编写，感觉指标编写是一个非常有成就感的事情，身边有一些资深的股民经常会被一些选股方面的问题所困扰，那么我通过编写一些选股指标可以解决他们的问题。之前一直就有听说过量化交易这个概念，不过是应用在期货上的高频程序化交易，直到19年在网络上找到了大量关于python量化交易的内容，也注册了几个关于量化交易的平台：掘金3、聚宽等，但苦于自己没有系统的学习过计算机编程，所以内容看起来基本上就是看天书。在网上也搜了一些教程，大多数也都是通过实践后出现各种各样的问题，又找不到人能解决这样的问题，在求知的路上继续探索... 直到在bilibili上找了一个视频教程，目前看完了前10个视频的内容，而且在实践当中还没有遇到问题，所以想到要写个学习的笔记来记录自己在python量化交易这方面的成长历程。 来源： https://www.cnblogs.com/cfthome/p/12179749.html

学前基础： 一、数学基础： 1.掌握积分、求导计算； 2.掌握矩阵运算； 3.了解概率论与数理统计。 二、Python编程技能： 1.Python语言的基本规则； 2. Numpy、Pandas数据处理； 3.Matplotlib可视化。 学习收获： 1.积累项目经历： 学习企业级案例和商业模型，并获取顶级投资银行&基金公司正在运行的真实代码； 2.助力求职面试： 接触最深层的理论和最实用的技术，沉浸式学习从业经验，明晰行情，从容面试； 3.增长实战技能： 搭建策略和回测平台，使用海量金融数据，熟悉Python/R/C++/Matlab/VBA5种语言； 4.完善知识体系 强化金融、数学、编程三大基本功，掌握机器学习、数字货币、深度学习最新变革。 01AI量化交易微专业系列直播课[1.4G] 02量化交易基础[280M] 03投资标的：Alpha策略篇[603.7M] 04投资标的：CTA传统与进阶篇[1.4G] 05投资标的：高频交易篇[633.2M] 06 衍生品：定价模型初级稿[770.1M] 07.衍生品：定价模型高级篇[1.4G] 08.前沿：最新AI技术应用篇[944.7M] 09.求职：从业经验篇[42.3M] 10.趣味：德州扑克中的量化与策略[90.5M] 【资料】稀牛学院-实验课程.rar [72.8M] 00课件.rar [1.4G] 来源： CSDN 作者：

一、介绍 1、量化交易比传统交易强多少？ 它能让你的交易效率提高百倍，量化交易之于传统交易方法，如同大型收割机之于锄头镰刀，机枪大炮之于刀剑棍棒。 2、量化交易是做什么？ 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： 1.从一个灵感开始 比如你的灵感是这样的： 如果股价显著低于近几日的平均价，则买入 如果股价显著高于近几日的平均价，则卖出 2.把灵感细化成明确的可执行的交易策略 3.把策略转成程序 就是把明确后的策略通过编程转成程序，好让计算机能根据历史数据模拟执行该策略，以及能根据实际行情进行反应并模拟交易或真实交易。 4.检验策略效果：基本的检验策略方法有回测和模拟交易两种方法 回测是让计算机能根据一段时间的 历史数据 模拟执行该策略，根据结果评价并改进策略。继续之前的那个均价的策略例子的话就是这样的： 设定初始的虚拟资产比如500000元、一个时期比如20060101到20160101，把这一时期的各种数据如估计股价行情等发给计算机，计算机会利用这些数据模仿真实的市场，执行你刚才告诉它的策略程序。最后最后计算机会给你一份报告，根据这个报告你就会知道，在20060101的500000元，按照你的策略交易到20160101，会怎样？一般包括盈亏情况，下单情况，持仓变化，以及一些统计指标等

资料整理： 1、python量化的一个github 代码 2、 原理 + python基础 讲解 3、目前发现不错的两个量化交易 学习平台： 聚宽和优矿在量化交易都是在15年线上布局的，聚宽是15年的新web网站，通联是13年成立的数据业务模块 合作方强大一些。都是涉及股票证券期货，优矿在数字货币上只有简单的市值接口 聚宽 文字叙述为主 https://www.joinquant.com/ a、 初识量化交易 b、 量化交易策略基本框架 c、 python基本语法与变量 优矿 视频教学 https://uqer.datayes.com/ 要真正的理解索罗斯，不能光看他自己怎么说以及别人怎么说他，而应该深入研究他的成长背景和经历。从他人生经历的种种里程碑事件所做出的反应和动作，来分析他真正的思路和独到之处。怎么做，永远比怎么说怎么想更具有说服力，也更接近真实。 理论探究： 索罗斯的“反身性”哲学 ： 索罗斯认为，金融市场的参与者和量子力学原理一样，参与者的思维会影响金融市场本身，从而让股价的走势不再是独立的，它总是与参与思维发生反复的共振，这也就是反身性 ，反身性理论构建完毕，用通俗的话来解释，就是参与者的认知和被认知对象互相影响，基本面影响观点，观点反过来也影响基本面，它们永不均衡，互动变化，以致无穷 可错性与索罗斯的哲学信仰一脉相承、 人类科学知识的增长不是累积式的前进

文 丨王兆宇 赵文荣 张依文 刘方 厉海强 本文聚焦于建立业绩与估值视角的行业比较分析框架。通过构建“业绩弹性预期差”指标刻画未被估值反映的预期成长性，并结合投资者情绪把握预期差修复时点，策略2010年以来年化超额收益11.18%。截至2019年10月25日，业绩弹性预期差排名前5名的行业包括国防军工、电力及公用事业、商贸零售、机械、非银行金融。 ▍ 投资聚焦：业绩、估值、情绪综合视角下的行业比较框架。 1）传统的基于业绩与估值视角下的行业比较方法存在局限：一是将估值与业绩割裂开来分析，二是大多仅面向单一行业，很难用于行业比较。 2）本文聚焦如何将业绩、估值进行结合，以建立更加系统的行业比较分析框架，并通过市场情绪把握最佳的配置时点。 ▍ 业绩、估值视角下的行业轮动逻辑框架： 1）仅考虑业绩或估值均不能构成买入某一个行业的充分条件，应注重未被估值反映的成长性预期，定位具有“业绩弹性预期差”的行业。 2）预期差的修复通常需要市场情绪推动，增加市场情绪指标可增厚一定收益。 ▍ 业绩增速的相对变化是行业分化的主要原因。 1）市场对业绩增速的相对变化更敏感，业绩增速改善幅度较大的行业更容易获得估值溢价。 2）利用成长偏离度指标捕捉行业相对业绩增速的变化，该策略2010年以来年化超额收益7.17%，好于传统业绩指标。 ▍ 估值只是交易行为的结果，警惕“价值陷阱” 。

talib talib 的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算行情数据的技术分析指标 numpy 介绍：一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。 scipy 介绍：SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包。它包括统计、优化、线性代数、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解等等。 pandas 介绍：Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 quantdsl 介绍： quantdsl包是Quant DSL语法在Python中的一个实现。Quant DSL 是财务定量分析领域专用语言，也是对衍生工具进行建模的功能编程语言。Quant DSL封装了金融和交易中使用的模型

在市场中，经常存在交易性机会，其中一个就是资金流模型，该模型使用资金流流向来判断股票在未来一段时间的涨跌情况，如果是资金流入的股票，则股价在未来一段时间将可能会上涨；如果是资金流出的股票，则股价在未来一段时间会可能下跌，那么，根据资金流向就可以构建相应的投资策略。 　　 基本概念 　　 资金流是一种反映股票供求关系的指标。传统的量价无法区分市场微观结构中的流动性和私有信息对股价的影响，而根据委托测算的资金流，能够有效地观察微观市场交易者的真实意图及对股价造成的影响。 　　 资金流定义如下：证券价格在约定的时间段中处于上升状态时产生的成交额是推动指数上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入；证券价格在约定的时间段中下跌时的成交额是推动指数下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出；若证券价格在约定的时间段前后没有发生变化，则这段时间中的成交额不计入资金流量。 　　 策略模型 　　 1．逆向选择理论 　　 在非强势有效的A股市场，普遍存在信息不对称的问题。机构投资者与散户投资者在对同一信息的评估能力上存在差异。在大部分情况下，散户投资者缺乏专业的投资能力和精力，那么根据“搭便车”理论，希望借助机构投资者对股价的判断进行投资，一旦机构投资者率先对潜在市场信息做出反应，羊群效应的散户投资者则追涨杀跌，往往导致在很多情况下市场对潜在信息反应过度。这样根据逆向选择理论

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