一、量化交易软件哪个好?可以推荐一下吗?
我有一个感觉挺不错的,量化交易软件推荐你AIQT系统,安全靠谱,不用担心。
二、如何构建量化投资策略
量化策略有简单也有复杂的,简单到围绕一根均线构建系统,复杂到根据多个因素共同构建系统。
方式虽然不同,但本质都是一样的,即策略中涉及的各项要素都需要标准化。
1、要素的标准化既然是策略,必然要有一些要素,如标的、仓位、买点、卖点等。
这是最基本的四个要素。
先来看标的选择,任何一笔交易首先要明确的是标的如何选择。
市场有几千只股票,不可能每只股票都是符合你的标的,如何去选择,需要建立一定的筛选标准,有人喜欢用基本面去分析,有人喜欢用技术面去分析,都无可厚非,但一定要有逻辑支撑,这就是标的选择的量化。
再来看仓位的量化,如果要用数学期望的角度去看待投资,那么仓位就需要去平均分配,避免因人为主观因素导致仓位的不同,从而影响最终结果。
那么既然是平均分配,就要考虑仓位分配与收益之间的权衡关系。
如果仓位过于分散,虽然整体波动性会变小,但势必也会降低整体收益率,反之亦然。
所以,仓位分配需要结合实践来达到最优。
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最后来看买点和卖点的量化,在标的、仓位标准化后,接下来需要考虑买卖点的设置。
即达到什么条件就会触发买入和卖出指令,当卖出指令执行,就意味着一笔交易的结束。
而买入卖出条件因人而异,可以根据不同周期、不同模式,再结合实践来确定,最终核心是要围绕成功率和盈亏比来最终决定。
2、一致性原则一个完整的量化策略不仅包括前面所说的各项要素的标准化,还包括最终的执行。
对于专业的量化投资机构来说,往往是通过电脑去执行命令,这样做的好处是能够百分之百的实行量化策略,而不受人为因素的干扰。
最终目的是要保持交易的一致性。
对于普通投资者的量化策略来说,由于资金规模、量化策略的简易性,往往不需要如此复杂,可以通过投资者自己去执行。
那么,如何确保完全按照量化策略去执行呢?这就需要投资者具备良好的心态以及极强的控制能力,在交易中避险主观因素的干扰。
以上两点阐述了如何去构建一个量化策略,包括涉及的各个要素,但一个好的量化策略注定要经过长期反复的市场检验,并且不断的修正,数据的持续回测,最终达到理想的预期。
最后,还需要强大的执行力,而这考验的是你的心态。
三、量化投资靠什么赚钱
量化投资只是一种投资的手段或策略,一种方法;
赚不赚钱,还是要看决策者是否足够优秀。
事实上,量化投资集结了不同领域最尖端的人才,使用最新的技术和运用最新型的理论,在现实中,各量化基金的业绩都是表现不错的。
而量化投资,也是未来交易的一种趋势。
四、量化投资交易平台哪个好
掘 金 量 化 有免费版本可以用,只有亲自用了才知道好与否
五、同花顺量化
量化投资只是一种工具,当然通过现在智能工具比纯技术范的好一些,更理性一些。
现在国内的公司:东方财富、大智慧、同花顺和chinasope数库等都这一领域布局,国外的量化投资更加成熟一些,国内这块发展还处于发展期。
相信以后会快速发展吧。
六、量化交易主要有哪些经典的策略
其实要说种类其实很简单,完全可以按照炒股的类型来对策略模型分类,从这个角度来说,认为可以分成技术分析型、价值分析型、机器学习与人工智能。
当然了,还有一大类是多因子模型,但是多因子从广义来说其实概念很广泛,任何的技术指标和财务因子都可以作为多因子模型的因子。
①技术分析型主要是结合各种技术指标来对动量效应或反转效应做研判交易;
时变夏普率的择时策略、情绪择时-GSIS、RSRS指标择时及大小盘轮动②价值分析则偏重股票标的的基本面分析;
查尔斯·布兰德斯价值投资法、迈克尔•普莱斯低估价值选股策略、阿梅特·欧卡莫斯集中投资法则③机器学习与人工智能可以算作是区别于前两类一种新兴的方式,主要利用一些统计机器学习算法和神经网络做出预测而量化;
基于KMeans的指数择时策略、利用随机森林进行因子选择、基于HMM的指数择时策略供参考!
参考文档
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