量化交易

　　量化交易系统开发【付小姐 I35-7O98-O7I8 微电联系】量化交易模式系统开发、量化交易源码系统开发设计、量化交易系统软件开发定制 　　温馨提醒：专业系统开发公司 - 非平台方 - 会员玩家勿扰，谢谢。 　　首先对于量化交易定义如下： 　　量化交易是指玩家使用计算机技术、金融工程等方法将自己的金融操作方式，用很明确的方式去定义和描述，用以协助投资者进行投资决策，并且严格的按照所设定的规则去执行交易策略（买、卖）的交易方式。按照数学模型的理念和对计算机技术的使用的方式，量化交易方式可以进一步细分为自动化交易、数量化交易、程序化交易、算法交易、以及高频交易。 　　自动化交易 　　指将技术分析投资方式固化成计算机可以理解的模型、技术指标，计算机程序根据市场变化自动生成投资决策并付诸执行的交易方式。简而言之，自动化交易是技术分析投资方式的自动化。自动化交易可以避免投资人的心理变化和情绪波动，严格执行既定策略，是基本的量化交易方式。 　　量化交易的优点： 　　 1. 收益不错，且稳定； 　　 2. 不会占用大量本金； 　　 3. 全年都可以操作，无时间限制； 　　从策略优化的角度而言，量化交易也可以从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种 “大概率”事件，并制定其为投资策略，再用海量模型验证并固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资操作，从而获得可以持续的

机器学习和程序化交易系统是目前量化交易的主流手段，这门课将会从零起步介绍量化交易的方方面面，并且手把手教你从零开始搭建一个能work、能run起来的事件驱动型的量化交易平台/自动交易系统，通过项目把相关知识点串起来，不但技能提升可更快，而且随着项目经验的增长，对于求职/跳槽涨薪也有极大的帮助。 上课语言 这门课将会以python语言为主，搭建一个纯python的mini实验平台。虽然目前市面上已经存在了诸如quantopian等在线回测的服务，但是从零开始搭建一个五脏俱全的小平台，对深入理解整个流程，具有非常重要的意义。（回想一下学习程序语言的时候，我们会被要求写一个简单的解释器，写解释器的目的不是真正使用，而是深入理解）。此外，我们会利用python社区丰富的库，进行数据从提取到建模到执行的方法面面，和其他语言相比，python易于编程和维护，其简洁性亦有助于理解背后的ideas，基于此，本课程的主要语言是python。 预备基础 一定的Python数据分析基础 本文转载自： http://www.javaxxz.com/thread-354043-1-1.html 文章来源: 机器学习与量化交易项目班视频

查阅资料时发现vn.py作者给出的一张表， [外链图片转存失败(img-DIoohcEI-1563773035585)(D:\Wangdb\Typora\Typora图片\量化交易平台.jpg)] 这是2016年的数据，现在呢？ 排名 项目 Star 开发语言 分类 1 zipline 9180 Python 策略回测框架 2 vnpy 8998 Python 量化交易平台 3 gekko 8369 Node.js 策略模型(BTC) 4 tushare 7961 Python 数据下载工具 5 XChange 2779 Java 策略模型 6 pyalgotrade 2512 Python 策略回测框架 7 finmarketpy 2000 Python 策略回测框架 8 pytrader 1752 Python 略回测框架(BTC) 9 High-Frequency-Trading-Model-with-IB 1426 Python 策略模型(套利) 10 bateman 729 Java 策略模型 2019.7.22数据 上述时vnpy所提当时存在的一些项目做的统计，目前市场已经变化。据我所知，还有以下几个项目： 排名 项目 Star 开发语言 分类 kungfu 1351 C++ 量化交易平台 backtrader 2634 Pyhon 回测框架 easytrader

第一部分：预备知识 作者：博迪，凯恩，马库斯 既然是搞量化，算半瓶水搞科学的，就不应该本能的排斥学院的东西。这本书对于投资交易的入门非常系统了，有了对市场的基本认识，了解前人在量化工作上的一些重要发展，才有可能在正确的基础上建立自己的想法和直觉。不过粗略看看也就可以了，毕竟我们这里聊的是量化交易入门，而不是金融专业如何毕业，下面三本书一样，翻翻就行。 【2】《Trends in Quantitative Finance》 by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm 这是别人问起量化交易来，我最为推荐的一本入门书。书中讲到了做量化策略需要注意的几个最重要的地方，例如过拟合、未来函数、幸存者偏差等等。有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条：交易策略研发应该以经济直觉（Economic Intuition）为基础。 我本身是数学、统计出身，初期曾坚信数据挖掘的作用大于经济直觉，碰壁多次之后，慢慢开始转变观念。这也说明一个问题，交易策略研发是一门需要实践的手艺，多做才会促进思维的进一步发展。当然我不肯定我自己的思路是否正确，赚钱的思路千百种，我能取一瓢饮就烧香拜佛了。 真的是好书，虽然内容初级且杂乱，但是谈到了大部分对于新手来说比较重要的概念，不要因为是CFA教材而鄙视它。 【3】《计量经济学》

程序化实盘交易是量化投资的一个重要步骤。量化投资工作者开发出优秀的选股和择时策略，而当这些策略发出操作信号时，如果没用对应的代码指令传递给相关交易接口来执行股票/期货投资操作，而由人工来执行，那么将会导致策略时效性的降低和操作风险的增加。 在我国的股票二级市场上，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。2015年中，证监会下发了《关于加强证券公司信息系统外部接入管理的通知》，要求证券公司对信息系统外部接入管理开展自查，全面梳理外部接入情况及业务开展情况，深入排查信息技术风险和业务合规风险。 随后中国证券业协会发布 《证券公司外部接入信息系统评估认证规范》 ，声明 以下三种程序化股票交易接口是合规的 ： (三) 客户端是直连证券公司服务端的通用浏览器。 此后，各大券商停止了对一般的个人投资者提供交易接口，部分券商给高净值个人客户提供交易接口服务。然而大多数券商的官网上都有网上交易系统，投资者通过web页面进行投资操作。有些低净值量化投资爱好者，通过 web编程技术模拟登录网页，通过http请求发送委托单 又一家券商关闭了网页web交易―集思录 ）,可见此法即使游走在法律边缘，也越来越行不通了。 而对于机构投资者，可以通过正规地申请程序，来获得券商地交易接口。 https://www.myquant.cn/gm2/

《Python与量化投资：从基础到实战(王小川)》PDF，562页，带书签目录，文字可以复制；配套源代码。 《量化投资以Python为工具(蔡立专 )》PDF，550页；配套源代码。 下载：https://pan.baidu.com/s/1bPeuT4EyHbTAXbXV6QqSmA 提取码：6s6p 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 《Python与量化投资：从基础到实战》主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等，也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。 《量化投资以Python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。 如图： 添加描述 另推荐： 《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF及代码+《量化投资策略与技术修订版》PDF 下载: https://pan.baidu.com/s/18Ekq66Ce1HHJTlKEApZ2Ug 提取码：0vl6 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF，407页，文字可以复制；配套源代码。阿布 著。 《量化投资策略与技术修订版》PDF，572页，文字可以复制。丁鹏

十年前有个朋友的毕业论文题目与股票数据分析相关。于是他用程序实现了解析通达信数据、计算统计指标、绘图……结果时间过去大半，核心的分析功能还没开始实现。 而现在使用Python语言，下载数据、计算统计指标、绘图，以及数据分析都有现成的工具，我们不用再去关注细节，可以将主要精力用于组合工具和实验。本篇将介绍量化交易相关的常用三方库。 1.常用三方库 数据分析工具 Pandas：数据表工具 Numpy：数学计算工具 Scipy：数学计算工具 Sklearn：机器学习工具 下载数据 TuShare：读取国内股票数据 Pandas_reader：读取国内外股票数据 回溯框架 PyAlgoTrade：离线的分析回溯工具，PyAlgoTrade-cn为A股版本 Zipline：分析回溯工具 计算技术指标 TA-Lib：计算技术指标，底层由C语言实现，支持150多个函数 Pandas_talib：计算技术指标，由Python语言实现，支持30多个函数 金融绘图 Mpl_finance：金融绘图工具，原matplotlib中的子模块 数据分析工具比较通用，不在股票专题中介绍；上一篇在数据下载方法中介绍了Tushare和Pandas_reader软件的用法，下一篇将讲解回溯工具，本篇则介绍计算技术指标和金融相关的绘图方法。 2.计算技术指标 a) 技术指标 Ta-lib支持150多个函数

量化 Q uantit ative 量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山： 较好的数学功底 、 编程技能 、 金融知识 。 你觉得你会编程就很容易上手量化吗？ 你认为交易策略开发完了就没有价值了吗？ 那你了解交易策略有多少种吗？ ・・・ 所有的一切都要经过你一步一步的努力。 入行 Quant You Must Know! Quant 的职位主要集中在投资银行、对冲基金、商业银行和金融机构。负责的主要工作根据职位也有很大区别，比较有代表性的包括 Pricing、Model Validation、Research、Develop and Risk Management ，分别负责衍生品定价模型的建立和应用、模型验证、模型研究、程序开发和风险管理。 最近几年，很多跨专业的朋友（计算机、生物、物理、通信等专业）也想在量化的领域展示一下自己的抱负。 像计算机、物理等专业有自身的优势，做Quant不能一辈子当开发吧。得全面发展。 大家可能觉得搞量化的人就是整天和大量数据打交道，用一行行代码写出复杂的模型，然后没完没了地Run，在回测和优化中挣扎，沉浸在数学和统计海洋里的一群人。 实际上，这只是表面现象。虽然每个搞量化的人必须会写代码，也必须具备扎实的数学功底，在开发策略的过程中，的确需要分析大量数据，不断做回测和优化，但是，

下载： https://pan.baidu.com/s/1JWmwMFHZV0mYAyAl-HkPyw 更多资料： http://blog.51cto.com/3215120 《零起点Python大数据与量化交易》中文PDF+源代码 中文PDF，带目录和书签，655页，文字可以复制粘贴。 配套源代码。 本书是国内关于Python大数据与量化交易的原创图书。 如图：

《Python与量化投资：从基础到实战(王小川)》PDF，562页，带书签目录，文字可以复制；配套源代码。 《量化投资以Python为工具(蔡立耑 )》PDF，550页；配套源代码。 下载：https://pan.baidu.com/s/1bPeuT4EyHbTAXbXV6QqSmA 提取码：6s6p 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 《Python与量化投资：从基础到实战》主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等，也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。 《量化投资以Python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。 如图： 添加描述 另推荐： 《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF及代码+《量化投资策略与技术修订版》PDF 下载: https://pan.baidu.com/s/18Ekq66Ce1HHJTlKEApZ2Ug 提取码：0vl6 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF，407页，文字可以复制；配套源代码。阿布 著。 《量化投资策略与技术修订版》PDF，572页，文字可以复制。丁鹏