Ⅰ 中國股票市場交易資料庫查詢系統
是國泰安信息技術有限公司開發的CSMAR中國股票市場交易資料庫。
國泰安CSMAR資料庫,定位為研究型精準資料庫,服務對象為以研究和量化投資分析為目的的學術高校和金融機構。
CSMAR資料庫參照CRSP、COMPUSTAT等標准資料庫的分類標准,並結合國內金融市場的實際情況,以及高校、機構的研究習慣,將資料庫分為股票、公司、基金、債券、衍生、經濟、行業、海外、資訊等12個系列,79個子資料庫。全面涵蓋中國證券、期貨、外匯、宏觀、行業等經濟金融主要領域的高精準研究型資料庫,是投資和實證研究的必具基礎工具。
Ⅱ 股票量化是什麼
股票量化即「量化交易」有兩層含義:一是狹義的,指量化交易的內容,將交易條件轉化為程序,自動下單;第二,廣義上是指系統交易方式,是一個綜合的交易系統。也就是說,根據一系列的交易條件,一個智能的輔助決策系統,將豐富的經驗與交易條件相結合,在交易過程中管理風險控制。
通過量化交易制定策略的方法極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
具體如何理解股票量化交易,量化交易至少應該包括五個方面的要素:
(1)買入和賣出的信號系統。
(2)牛市還是熊市的方向指引,比如用200天移動平均線分辨熊市中系統風險的規避。
(3)頭寸管理以及資金管理。
(4)風險控制,運用信號源來確定止損位置,利用資產曲線和權益曲線來加以判定和管理。
(5)投資組合,不一樣的投資品種、不相同的交易系統(不同功能和參數,有快有慢)以及不相同時間周期組合,現分散組合,讓交易賬戶波動更加穩定。以上就是關於如何理解股票量化交易的全部講解。
量化投資和傳統的定性投資本質上是一樣的,都是建立在低效或弱有效市場的理論基礎上。兩者的區別在於:量化投資管理是「定性思維的定量應用」,更強調數據。
從量化交易的角度來看,目前國內多採用監督式機器學習。例如,我們將投資交易比作裝配廠。手工交易就像工人手工完成的傳統裝配工作。量化交易就像把工廠改造成全自動裝配車間。雖然在整個,組裝過程中沒有人的參與,但是設計師應該指定機器在頂級設計中應該在什麼時候做什麼。
Ⅲ 股票高頻數據和期貨高頻數據什麼網站有下
JQData-聚寬的本地量化金融數據-支持分鍾級實時行情,tick級數據也有
Ⅳ 實盤量化交易平台有哪些
既能支持股票又能支持期貨的有掘金量化
Ⅳ 量化交易,股票期貨數據哪家好
免費的數據基本上都不是特別好,我也沒有用過幾款,當然不排除有好的。
收費的可以考慮
1、同花順旗下MindGo
2、聚寬量化JoinQuant
當然如果你會Python語言,推薦免費的Tushare給你。
Ⅵ 股票量化數據分析軟體哪個好
股票量化數據分析軟體基本上沒什麼用,建議不要盲目相信。
Ⅶ 量化交易,哪家的股票數據好
量化交易的話,其實對於數據這塊真心很厲害的,畢竟現在這個股票數據這塊的話是可以直接做到的啊
Ⅷ 股票量化是什麼意思
所謂量化交易,是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合,期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為,研究表明,板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置,這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外,周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好,而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。
拓展資料:
一、量化交易特點
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策,而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點,也可以克服認知偏差,且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次,包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型;二是多角度,定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度;三是多數據,即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會,從而發現估值窪地,並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用;二是依靠組合資產取勝,而不是單個資產取勝。
二、量化交易潛在風險
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換,也可能導致模型失敗,如交易流動性,價格波動幅度,價格波動頻率等,而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置,沒有安全的風險評估和預防措施,可能導致資金、倉位和模型的不匹配,而發生爆倉現象。
3、網路中斷,硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
Ⅸ 國內主流的量化平台都有哪些
掘金量化交易平台V3.0
地址:http://www.myquant.cn/
語言:C++、C#、Python、MATLAB
方式:本機
品種:股票,期貨
優礦
地址:https://uqer.io/home/
語言:python
方式:雲端
品種:股票,基金,期貨
特點:支持外部數據的購買,數據較多,有聚源等提供的,較靠譜
RiceQuant米筐量化交易平台
地址:https://www.ricequant.com/
語言:python,java
方式:雲端
品種:股票,基金
特點:口碑較好,據說較人性化
Joinquant聚寬
地址:https://www.joinquant.com/
語言:python
方式:雲端
品種:股票,基金
特點:可訂閱別人策略和看到別人策略回測圖
BotVS量化平台
地址:https://www.botvs.com/
語言:JS
方式:雲端
品種:期貨,股票,數字貨幣
特點:支持數字貨幣,比如比特幣
Bigquant人工智慧量化
地址:https://bigquant.com/
語言:python
方式:雲端
品種:股票
其他:目前網站只有架子,很多欄目是空的,突出了人工智慧,但沒看到具體策略。
果仁
地址:https://guorn.com/
語言:python
方式:雲端
品種:股票,基金,組合。
特點:口碑較好,支持策略跟隨
其他的較小眾的平台
鐳礦
地址:http://www.raquant.com/
京東量化
地址:https://quant.jd.com/
同花順量化
地址:http://quant.10jqka.com.cn/platform/html/home.html
點寬網
地址:http://www.digquant.com.cn/quant/
諸葛量化
地址:https://www.gpxtrade.com/index.html
數庫(人工智慧驅動金融創新)
http://www.chinascope.com/index/ai.html
免費開源python財經數據介麵包
地址:http://tushare.org/index.html
特點:只有數據,非量化策略平台