建议收藏丨Fintech与主流量化交易策略分享

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商品期货套利策略 套利策略一般包括期现套利.跨期套利.跨市场套利.跨品种套利等. 对于商品期货而言,期现套利必须交易大量的商品实物,这对大多数机构投资者而言并不合适.因此,我们仅介绍跨期套利.跨市场套利和跨品种套利. 1.跨期套利 跨期套利的思路一般如下:对某一品种主力合约和次主力合约的价差做统计(一般是厚尾分布),然后选取恰当的分位数设定阈值,则可进行反转套利.我们前期的报告<趋强避弱商品期货套利策略>中对其已有详细的研究,在此就不赘述了. 2.跨市场套利 跨市场套利即对同一期货品种在不同市

本文在Creative Commons许可证下发布 我经常被问到的一个问题是:用哪种计算机操作系统和计算软件进行量化交易的理论研究和代码实现? 我想把这个问题简化,从挑选的计算软件和计算库来反推最佳使用的计算机操作系统.简而言之,就是在本文撰写的时候而言,如果你想进行基于任何严肃的数学理论和金融量化交易研究理论,这里特指机器学习或者深度学习.并且需要在本地研究机器上使用桌面版本,在实时交易VPS或者同等设备上使用服务器版本的话.这种情况下,为了避免这种形式的研究所需的前沿计算库出现问题的最直接的

四.如何在真格平台上做到这一切 现在我们想在真格量化上实现自己的策略,需要怎么做呢? 首先,真格量化使用Python语言编写策略.我们需要对Python语言有一些初步的了解.与C++或Java语言相比,Python是一种非常方便易用的脚本式编程语言,很适合非计算机专业的用户来上手量化交易. 举个简单的例子,如果直接用C++调用CTP的API进行下单委托,您可能需要写这些代码: 在真格量化,您只需要一行Python代码: 省下的时间,您可以用来研究策略,或者做些更有意义的事情. 4.1平台IDE不

AI量化交易(一)--量化交易简介 一.量化交易简介 1.量化交易简介 量化交易是以数学模型为交易思维,以历史数据为基础,以数学建模.统计学分析.编程设计为工具,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获利事件以制定交易策略. 2.量化交易的特点 (1)纪律性.量化投资决策都是依据模型做出的,模型会模拟测试成千上万次来达到高容错率.(2)系统性.量化交易数据分析有一套非常全面的数据评测系统,会从多方面考量市场,比如:宏观周期.数字货币估值.换手率.盈利质量.市场情绪等.(

计兮网·新三板 新三板:精选反馈问题103题(建议收藏) 全国中小企业股份转让系统 发表于 2015-05-27 19:16 百博生物 1.  请公司说明上述股权转让过程是否合法有效,转让完成后百博广联的股权结构是否清晰(是否存在代持或潜在纠纷),百博广联与公司间的同业竞争关系是否完全解除.请主办券商及律师就上述问题发表意见. 2.  请公司补充披露其所有租赁房产的取得.使用及权属情况,是否存在因权属不清而导致的搬迁风险及应对措施;租赁房产的租金价格.定价依据及公允性.报告期各期租金金额.即将到

什么是量化交易 量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式.量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,用数量模型验证及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,以求获得可以持续的.稳定且高于平均收益的超额回报. 量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场,之后迅速发展和普及,尤其是在期货交易市场,程序化逐渐成为主流.有数据显示,国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%,而国内则刚刚起步.手工交易中交易

量化交易,指的是利用数学模型,在金融市场中寻找稳定超额收益的投资手段.量化交易有着挖掘信息能力强,不易受主观情绪影响,下单及时.准确,风险控制严格等特点,能够获得稳健的收益.而其相对于传统主观投资,上手难度也比较大,门槛较高.入门量化交易,主要需要了解如下几方面的知识. 1.数学/统计学知识 既然说到用数学模型,那数学和统计学的知识是必不可少的.由于国内金融市场尚不完备,一些衍生品交易受到限制,所以相较国外市场,能用到的数学/统计学知识也要少一些.对于非理工背景的投资者,需要补充基础的高等数学,

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略. 1 成交量对量化分析的意义 美国的股市分析家葛兰碧(Joe Granville)在他所著的<股票市场指标>一书里提出著名的“量价理论”.“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交量的分析,都将是无本之木,无水