Ⅰ 中国股票市场交易数据库查询系统
是国泰安信息技术有限公司开发的CSMAR中国股票市场交易数据库。
国泰安CSMAR数据库，定位为研究型精准数据库，服务对象为以研究和量化投资分析为目的的学术高校和金融机构。
CSMAR数据库参照CRSP、COMPUSTAT等标准数据库的分类标准，并结合国内金融市场的实际情况，以及高校、机构的研究习惯，将数据库分为股票、公司、基金、债券、衍生、经济、行业、海外、资讯等12个系列，79个子数据库。全面涵盖中国证券、期货、外汇、宏观、行业等经济金融主要领域的高精准研究型数据库，是投资和实证研究的必具基础工具。
Ⅱ 股票量化是什么
股票量化即“量化交易”有两层含义：一是狭义的，指量化交易的内容，将交易条件转化为程序，自动下单；第二，广义上是指系统交易方式，是一个综合的交易系统。也就是说，根据一系列的交易条件，一个智能的辅助决策系统，将丰富的经验与交易条件相结合，在交易过程中管理风险控制。
通过量化交易制定策略的方法极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
具体如何理解股票量化交易，量化交易至少应该包括五个方面的要素：
(1)买入和卖出的信号系统。
(2)牛市还是熊市的方向指引，比如用200天移动平均线分辨熊市中系统风险的规避。
(3)头寸管理以及资金管理。
(4)风险控制，运用信号源来确定止损位置，利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。
(5)投资组合，不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数，有快有慢)以及不相同时间周期组合，现分散组合，让交易账户波动更加稳定。以上就是关于如何理解股票量化交易的全部讲解。
量化投资和传统的定性投资本质上是一样的，都是建立在低效或弱有效市场的理论基础上。两者的区别在于：量化投资管理是“定性思维的定量应用”，更强调数据。
从量化交易的角度来看，目前国内多采用监督式机器学习。例如，我们将投资交易比作装配厂。手工交易就像工人手工完成的传统装配工作。量化交易就像把工厂改造成全自动装配车间。虽然在整个，组装过程中没有人的参与，但是设计师应该指定机器在顶级设计中应该在什么时候做什么。
Ⅲ 股票高频数据和期货高频数据什么网站有下
JQData-聚宽的本地量化金融数据-支持分钟级实时行情，tick级数据也有
Ⅳ 实盘量化交易平台有哪些
既能支持股票又能支持期货的有掘金量化
Ⅳ 量化交易，股票期货数据哪家好
免费的数据基本上都不是特别好，我也没有用过几款，当然不排除有好的。
收费的可以考虑
1、同花顺旗下MindGo
2、聚宽量化JoinQuant
当然如果你会Python语言，推荐免费的Tushare给你。
Ⅵ 股票量化数据分析软件哪个好
股票量化数据分析软件基本上没什么用，建议不要盲目相信。
Ⅶ 量化交易，哪家的股票数据好
量化交易的话，其实对于数据这块真心很厉害的，毕竟现在这个股票数据这块的话是可以直接做到的啊
Ⅷ 股票量化是什么意思
所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，同时利用计算机技术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”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显着的差异。
拓展资料:
一、量化交易特点
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
二、量化交易潜在风险
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
Ⅸ 国内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/
语言：C++、C#、Python、MATLAB
方式：本机
品种：股票，期货
优矿
地址：https://uqer.io/home/
语言：python
方式：云端
品种：股票，基金，期货
特点：支持外部数据的购买，数据较多，有聚源等提供的，较靠谱
RiceQuant米筐量化交易平台
地址：https://www.ricequant.com/
语言：python，java
方式：云端
品种：股票，基金
特点：口碑较好，据说较人性化
Joinquant聚宽
地址：https://www.joinquant.com/
语言：python
方式：云端
品种：股票，基金
特点：可订阅别人策略和看到别人策略回测图
BotVS量化平台
地址：https://www.botvs.com/
语言：JS
方式：云端
品种：期货，股票，数字货币
特点：支持数字货币，比如比特币
Bigquant人工智能量化
地址：https://bigquant.com/
语言：python
方式：云端
品种：股票
其他：目前网站只有架子，很多栏目是空的，突出了人工智能，但没看到具体策略。
果仁
地址：https://guorn.com/
语言：python
方式：云端
品种：股票，基金，组合。
特点：口碑较好，支持策略跟随
其他的较小众的平台
镭矿
地址：http://www.raquant.com/
京东量化
地址：https://quant.jd.com/
同花顺量化
地址：http://quant.10jqka.com.cn/platform/html/home.html
点宽网
地址：http://www.digquant.com.cn/quant/
诸葛量化
地址：https://www.gpxtrade.com/index.html
数库（人工智能驱动金融创新）
http://www.chinascope.com/index/ai.html
免费开源python财经数据接口包
地址：http://tushare.org/index.html
特点：只有数据，非量化策略平台