量化交易

衡量股票趋势的指标最重要的就是均线系统，因为它是应用最为广泛的趋势追踪指标，所以均线是不可或缺的，把它作为捕捉大盘主趋势的基石。但是纯粹的均线由于噪音等原因，使得经常会出现误操作，需要进行更多的处理机制，包括极点、过滤微小波动、高低点比较策略、高低点突破策略、长波的保护机制、长均线的保护机制等概念和技术细节。 1．均线简化 股票价格的波动会让人感觉价格变化飘忽不定，很难把握。为了便于捕捉趋势，所以需要对价格走势曲线进行简化处理，这样可以借助于均线方法。将a个（a为模型参数）连续的交易日的收盘价取一个均值，形成MA(a)，比如a为10，即10个交易日数据取一均值，那么就可以得到股价的10日均线U，完成对价格曲线的第一步简化。 2. 记录极点 极点就是局部的高点或者低点，在极点处股价出现了转折，所以它们是记录股价变化的关键点，包含了比较多的信息。如果股价上涨至此，接下来又出现了下跌，那么就形成一个局部的高点；如果股价下跌至此，接下来又出现上涨，那么就形成一个低点。这些叫做极点，往往是股价变化的关键信息点，将它们记录下来，以备进一步制定策略。 3. 设置阀门，过滤微小波动 均线策略最大的优势跟踪趋势效果比较好，在形成趋势时能紧跟趋势，但是最大的问题在于碰到盘整行情，均线就摇摆不定，容易频繁地发出交易信号，所以必须对其进行进一步处理。 可以结合记录的极点形成过滤微小波动的方法

Python量化交易平台：JQData | API使用文档（转） #原文地址： https://www.joinquant.com/help/api/help?name=JQData JQData说明书 由于内容较多，可使用Ctrl+F搜索您需要的数据。 注意：query函数的更多用法详见：query简易教程 JQData是什么 JQData是聚宽数据团队专门为金融机构、学术团体和量化研究者们提供的本地量化金融数据服务。使用JQData，可快速查看和计算金融数据，无障碍解决本地、Web、金融终端调用数据的需求。历经3年沉淀，15万宽客及数百家机构投研交易验证。 使用上，JQData适用Windows、Mac、Linux多种操作系统，支持python2、python3和以及任意编程语言。数据通过简洁的API方式提供，pip即可直接安装使用，挣脱使用束缚，实现更多场景。只需三行代码，即可随取随用~ JQData提供哪些数据 为了满足用户的需求，聚宽数据团队在JQData中不仅提供了全面的基础金融数据，包括沪深A股行情数据，上市公司财务数据，场内基金数据，场外基金数据，指数数据，期货数据，期权数据、债券数据以及宏观经济数据；除此之外，JQData还针对因子数据和特色数据，引进了聚宽因子库，舆情数据，Alpha特色因子，技术分析指标因子，tick数据，助您更好的完成量化研究和投资决策

作者：国信证券总裁助理何诚颖 一、量化投资：寻根溯源 2011年，我赴美国沃顿商学院访问学习。当中有一门课程——投资组合管理引起我极大的兴趣，我跟量化投资的“因缘际会”正由此而来。沃顿不愧为世界第一流的商学院，教授们不仅学术上可圈可点，还管理着华尔街的对冲基金，并且做得有声有色。在美国学习期间，经常和朋友们在一起探讨中美两国证券市场发展的种种差异，当时的A股市场正处于漫漫熊途，股指期货的大门刚刚打开，而国内的量化投资犹如屏风后的少女，欲露还羞。 一直以来，中国市场上的多数机构投资者都是基于价值分析和主观判断进行投资决策。作为一个在证券市场有着近20年经历的人，我从未怀疑过价值投资是这个市场上亘古不变的真理。然而面对游戏规则的变化，以及不见终日的熊途，那些在牛市中“娇生惯养”的投资经理心急如焚却又束手无策。我强烈感觉到一场由量化投资带来的大变革即将来临，这场变革将会给券商、基金、私募等机构投资者所惯用的传统投资方式带来新的挑战。 2008年次贷危机让雷曼灰飞烟灭、让花旗大伤元气、让美林被美国银行所并购，有一家名不见经传的对冲基金——MagnetarCapital却逆势大发横财，而这家对冲基金正是量化投资的践行者。《诗经》有云，“知我者谓我心忧，不知我者谓我何求”，这句话与我当时的心境是如此的默契。回国之后，我们立即着手组建一支主要由博士后组成的高水平的量化研究团队。

作者：lqfarmer 来源：知乎 金融机器学习 经典书籍 · ⭐️ Marcos López de Prado - Advances in Financial Machine Learning .. · ⭐️ Dr Howard B Bandy - Quantitative Technical Analysis: An integrated approach to trading system development and trading management . · Tony Guida - Big Data and Machine Learning in Quantitative Investment . · ⭐️ Michael Halls-Moore - Advanced Algorithmic Trading . · Jannes Klaas - Machine Learning for Finance: Data algorithms for the markets and deep learning from the ground up for financial experts and economics . · Stefan Jansen - Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading: Design

什么是量化交易？ 为什么需要量化交易？ 量化交易能干什么？ 做量化交易需要什么？ 什么是量化交易？ ​ 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： 1、从一个灵感开始 灵感就是指那些你想验证的可能会盈利的方法，比如银行股可能是良好的投资品种、一旦跨过20日均线后股价会继续涨、流传许久的羊驼交易法等等。灵感获取的方式可以是阅读、听人说、自己悟等等。 这里我们以一个简单的情况为例进行讲解。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 现在，你想知道这样操作究竟会不会赚钱？ 2、把灵感细化成明确的可执行的交易策略 一般灵感都很模糊，需要将其细化成明确的可执行的策略，目的是为了能得到确定的结果，以及为后续程序化准备。比如，你通过阅读了解到索罗斯的反身性概念，想将它应用到股市，这个反身性就很模糊，就需要明确什么条件下买卖，买卖什么品种，买卖多少量等，从而形成一个明确的交易策略，让不同人根据你的描述在相同情形下都能做出相同的操作。 继续以之前那个关于平均价的灵感为例： 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 显然它是不够明确的。比如多低叫显著低于？多高叫显著高于？近几日究竟是几日？买入卖出是买卖多少？我们把它细化：

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金融量化分析 1.基本概念: 金融:对现有资源进行重新整合,实现价值和利润的等效流通 经融工具:在金融市场中可交易的金融资产都可以称作金融工具 主要包括有:股票,期货,黄金,外汇,基金.... 股票:股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东 作用: 出资证明,证明股东身份,对公司经营发表意见 公司分红,交易获利 2. 股票的分类 A股:人民币普通股票,它是有我国境内的公司发行,供境内机构,组织或者个人(不含港澳台投资者)以人民币认购和交易的普通股股票(T+1 ,涨跌幅 10%) B股:人民币特种股票,它是有人民币标明面值,以外币认购和买卖,在境内(上海,深圳)证券交易所上市交易的(T+1 ,T+ 3) H股:Hongkong,注册在内地,上市在香港的外资股,T+0,涨跌幅不限制 N股:NewYork,美国纽约上市,T+0,涨跌幅不设限制 S股:Singepor,新加坡上市, 只有我们中国上市的股票,包括ABH 股才会有涨幅限制,才会有T+n 的限制 3. 影响股价的因素: 1.公司自身因素: 股票自身价值是决定股价最基本的因素,而这主要取决于发行公司的经营业绩,资信水平以及连带而来的股息红利派发情况,发展前景,股票预期收益水平等 2.行业因素:行业在国民经济中地位的变更,行业的发展前景和发展潜力,新兴行业引起的冲击等,以及上市公司在行业中所处的位置

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数据、模型、IT系统认知 量化投资定义 量化投资主要是指通过数理模型来实现投资理念，由计算机产生交易策略的一种投资方法。 量化投资是一种方法论，而不是具体的交易策略。 通常与基本面、技术面分析相结合。 并以定量方法进行投资的各种技术综合 量化投资的发展历程 初期1950 现代资产组合理论出现，金融投资开始部分转变为数学问题。 发展1980 量化主动管理方法出现，开始依靠量化方法进行投资。 黄金期2000 市场几乎有量化投资接管，并出现Q-quant 风云突变2008 量化史上最大的滑铁卢，随后开始回归P-quant 全新机遇2019 中国市场的兴起，给量化投资带来全新的发展机遇。 传统投资VS量化投资 传统投资方法的股票基金经理的一般投资步骤 首先。对市场上所有的股票进行初步筛选。 其次，对剩余的股票财务状况进行初步分析，一般通过估值指标进行筛选。保证剩余的标的是相对优质的股票。 之后可能还剩下几百、几十支股票，然后资金经理和分析师对他们进行详细的研究。 量化投资方法的股票基金经理的一般投资步骤 首先，构建基本面因子，这些因子可以是用来反映企业的经营状态；也可以访问企业的财务状况或反映企业的行业竞争地位等。 然后根据市值、行业等特殊情况，对因子进行调整，并构建量化分析模型，把各个因子容纳到模型当中。 最后将企业的相关信息输入模型中，并按照模型给出的交易信号进行交易。 相同点

量化投资认知 基础概念1：一级市场 vs 二级市场 一级市场：企业从零开始，依次经历 死亡谷 、 天使投资（初创期、1-3年） 、 成长期（VC阶段，3-5年） 、 扩张期（PE阶段、5-8年） 、 成熟期（Pre IPO/IPO，8-10年） 天使投资规模比较小，百万级。一般在公司成立早期。天使投资基金：私募基金。风险最大、回报最大。 VC投资：风险投资。一般情况与天使投资是同一家公司所投。风险投资基金：私募基金。 一级市场的投资等事宜以人的主观判断为主 。 扩张期：介入机构：券商：公募基金。投资一般类似债务关系。利息收益。 成熟期：投行介入，企业上市。 二级市场： 更多的和数据、模型相关。 二级市场又称为 交易市场 或 流通市场 ，包括证券交易所市场和场外交易市场。 场外交易市场又称为OTC市场，例如外汇交易。主要交易对象是在未在交易所市场上市的金融资产。 二级市场是金融产品“ 再次交易 ”的交易市场，主要是为金融商品提供流动性。这里金融产品可以是股票、债券、抵押、人寿保险等。 二级市场在于为有价证券提供流动性。保持有价证券的流动性。 在二级市场中，交易双方地位是平等的，交易双方是“普通投资者”与“另一个普通投资者”。在券商中参与相关活动的主要资产管理、自营交易和研究所三个部门。 放假特别多 精神压力较大 总结：企业从创立到上市之前的融资过程统称为一级市场。