⑴ 請問什麼是投資量化交易軟體
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選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。
量化投資交易軟體就是通過編程,運用量化交易策略,從大數據中選擇「大概率」事件,據其作出投資決策交易的軟體。
當前,國內已經有少數幾家券商在利用量化交易軟體幫助投資者作出更理性的投資決策,有興趣了解,或者有使用需要的朋友可以找到這樣的券商溝通開戶獲取。
⑵ 股票如何實現量化交易
採用交易介面介入,文化財經好像有!
⑶ 股票量化交易有用嗎哪一家做的比較好
現在市面上的量化交易APP大多是分析軟體,真正能夠直接參與交易的很少。相對於人性操作來說,量化交易刨除人性,做計劃之內的事情。真正意義上實現價值投資,比純人為的追漲殺跌要好很多。
我用過的殼子量化這個軟體還是不錯的,他裡面有多個模型,可以自己選擇。針對新人,裡面支持模擬,可以先使用模擬盤體驗一下量化交易帶來的不同。
⑷ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態,其最重要手段的概率取勝,最重要的技術是概率統計,最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時,也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去,因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方,我們看病,中醫與西醫的診療方法是不同,中醫是望、聞、問、切,最後判斷出的結果,很大程度上基於中醫的經驗,主觀定性程度大一些;西醫就不同了,先要病人去拍片子、化驗等,這些都要依託於醫學儀器,最後得出結論,對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高,他們的主觀判斷往往決定了治療效果,而西醫則要從容得多,按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫,它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路:選定某些技術指標(我們稱之為參數,往往幾個組成一組),並將每一個參數的數據范圍進行分割,成幾等份。然後,用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序,連接至大型資料庫進行統計計算,自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用,因為這里涉及到一個概率陷阱的問題,比如說,有1到100這一百個數字放在那裡,現在讓你選擇,請問你選到100的可能性是多大?是的,就是1/100,如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明,而是概率的必然。所以,在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證,只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略:我們選用96年後的市場數據,因為96年股市有過一次交易政策改革(你可以自己查詢了解一下),為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備:高計算性能電腦,家用電腦也可以,不過運算時間會很長,我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法:可以選用遺傳演算法,但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型,所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體:我採用的是免費的大型資料庫MYSQL,ASP網路編程語言,以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
⑸ 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。
⑹ 股票量化交易是什麼
量化交易個以前的股票交易本質沒有區別,只是提高了工作效率,
量化交易分為量化分析和程序化自動交易
量化分析,如果你是普通散戶我現在問幾個問題,第一MACD指標默認參數下,在三千多隻股票日k上近兩年那隻收益最好,那隻虧損最大。這要人工多大的工作量,如果會寫程序代碼,幾行代碼就解決了。在繼續如果調換MACD參數能否增加收益用那幾個參數是最優組合,這要是人工基本無法完成,計算量太大了,但計算機就很快完成了參數優化。
而且量化分析不是技術分析,例如你問一個價值投資者,三千多家上市公司,你知道有多少家連續10年都沒虧損過嗎,同樣幾行代碼就知道。
假如你聽了一個老師的講課,說他的牛x戰法,普散戶聽了你只能價單試試,但量化分析我可以在不同市場不同時間周期,不同品種,進行回測嚴重,優化。這些就是量化分析。
程序化自動交易。
就是利用計算機技術自動交易,這對於散戶比較難實現,簡單的用第三方然間寫幾個交易策略可以實現自動交易。
但當你交易上你就會發現,滑點問題,你的速度不夠快,需要專線網路,需要底層語言的交易系統,高速的硬體設備。
但散戶還是必須要進行量化學習因為這樣才能更好的幫助你分析。
下圖就是最簡單的趨勢指標
⑺ 有人可以推薦一些好用的量化炒股軟體嗎
量化交易系統挺好用的,可以防止踏空,防套牢,我之前用的天字一號量化交易系統就是這樣的。
⑻ 國內量化交易軟體排行榜
隨著TPS交易系統體系概念的興起,很多人會好奇量化交易系統,到底有什麼「魔力」。今天就一起來看看,TPS量化交易系統,有哪些新亮點、新玩法。
新亮點
勝率高達92.58%
勝率這個問題,基本是新手第一關心內容,有經驗的投資者關心的更多風控和盈虧比。目前,TPS量化交易系統的勝率在92.58%左右。勝率這里我們希望大家別太過於看中,因為交易非定量,不像拋硬幣不是正面就是反面,交易存在漲、跌、盤整、還有額外的交易點差手續費。不是高勝率就是好信號,理論上誰都能做出高勝率,甚至100%勝率。只需要下單時盈利一小點的單子平倉,錯誤的單子嚴格止盈止損。
盈利率較高
相對於傳統人工做法,TPS量化交易系統擁有較高盈利率優勢:
1.每個月預期40.28%的盈利率
2.按照10萬美金5%的倉位,每月預計盈利5萬美金左右。
交易系統穩定
無論是平台還是交易軟體,投資者最看重的就是穩定性,一個穩定的交易系統對於投資者來說是很有優勢的,很多投資者在剛開始都沒有意識到穩定性對他們的重要性,直到在交易中使用了一個不穩定的交易系統,才發現交易過程狀況百出,最後,交易結果也和他們的交易表現不成正比。而TPS量化交易系統擁有數據更新及時、可靠的交易數據等優勢,不會出現扛單,甚至是大虧大賺的情況,這對於投資者在參與交易時,是非常有利的。
⑼ 老師你好!請問市場上真的有股票量化自動交易軟體嗎
有的,量化軟體可以批量買賣股票,可以解決很多人性的弱點等問題。但是量化軟體對用戶的門檻有一定的要求,券商一般要求合格投資者。以下是申萬宏源的量化軟體的特點和功能截圖。
⑽ 什麼是量化投資
量化投資是指藉助現代統計學和數學的方法,利用計算機技術來進行交易的證券投資方式。量化投資從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種"大概率」事件以制定策略,用數量模型驗證及固化這些規律和策略,然後嚴格執行已固化的策略來指導投資,以求獲得可以持續的、穩定且高於平均收益的超額回報。
量化投資起源於上世紀七十年代的股票市場,之後迅速發展和普及,尤其是在期貨交易市場,程序化逐漸成為主流。有數據顯示,國外成熟市場期貨程序化交易已佔據總交易量的70%-80%,而國內則剛剛起步。交易者的情緒波動等弊端越來越成為盈利的障礙,而程序化交易天然而成的精準性、100%執行率則為它的盈利帶來了優勢。
量化交易的優勢:
1.嚴格的紀律性
量化交易有著嚴格的紀律性,這樣做可以克服人性的弱點,如貪婪、恐懼、僥幸心理,也可以克服認知偏差。我們的每一個決策都是有理有據的,特別是有數據支持的。系統會顯示出當時被選擇的這只股票與其他的股票相比在成長面上、估值上、資金上、買賣時機上的綜合評價情況。
2.完備的系統性
完備的系統性表現在多層次,包括在大類資產配置、行業選擇、精選個股三個層次上我們都有模型次是多角度,量化交易的核心投資思想包括宏觀周期、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。
3.妥善運用套利的思想
量化交易正是在找估值窪地,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。定定性投資大部分時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業,那個股票可以翻倍的股票。與定性投資不同,量化投資大部分精力花在分析哪裡是估值窪地。
4.靠概率取勝
這表現為兩個方面,一是在定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規律並且加以利用。二是在股票實際操作過程中,運用概率分析提高買賣成功的概率。
編輯於 2021-09-18
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