AQF知识点：量化投资策略思想 - 4

量化投资策略:常见的几种Python回测框架(库) 原文地址:http://blog.csdn.net/lawme/article/details/51454237 本文章为转载文章.这段时间在研究量化策略方向,研究了Zipline一段时间,但是后续发现他仅支持美国股票,收集量化策略文章,转载到博客中. 在实盘交易之前,必须对量化交易策略进行回测.在此,我们评价一下常用的Python回测框架(库).评价的尺度包括用途范围(回测.虚盘交易.实盘交易),易用程度(结构良好.文档完整)和扩展性(速度快

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我们需要利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,重点学习如何高效地利用Python解决投资策略问题,推荐<量化投资以Python为工具>电子书代码,主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战. <量化投资以Python为工具>电子书一共分为5 部分,首先对Python 编程语言进行介绍,通过学习,可以迅速掌握用Python语言处理数据的方法,并灵活运用Python 解决实际金融问题:其次,介绍量化投资的理论知识,主要讲解量化投资所需的

量化交易简介 一.什么是量化交易 量化交易(Quantitative trading) 量化交易是借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行投资交易的证券投资方式. 量化交易是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. 二.量化交易的分类 1.趋势性交易 适合一些主观交易的高手,用技术指标作为辅助工具,但如果只使用各种技术指标.指标组合作为核

python 类知识点总结 面向对象思想: 1.设计的时候,一定要明确应用场景 2.由对象分析定义类的时候,找不到共同特征和技能不用强求 1.简述类.对象.实例化.实例这些名词的含义: 类:从一组对象中提取对象共同的特征和属性,构成一个类. 对象:具有数据属性和函数属性的集合体 实例化:由类生成一个对象的方法,就是实例化 实例:类的实例化就会产生一个实例(对象) 类: 对象就是类的抽象 类实例成对象的过程就是实例化 实例就是对象 2.面向对象的三大特性是什么? 继承,多态,封装 3.什么是方法?

有些国外的平台.社区.博客如果连接无法打开,那说明可能需要“科学”上网 量化交易平台 国内在线量化平台: BigQuant - 你的人工智能量化平台 - 可以无门槛地使用机器学习.人工智能开发量化策略,基于python,提供策略自动生成器 镭矿 - 基于量化回测平台 果仁网 - 回测量化平台 京东量化 - 算法交易和量化回测平台 聚宽 - 量化回测平台 优矿 - 通联量化实验室 Ricequant - 量化交易平台 况客 - 基于R语言量化回测平台 Factors - 数库多因子量化平台 诸葛量

作为投资交易策略的一种,"量化投资策略"是利用所构建的投资模型指导投资的一种技术手段. 量化投资者对于投资模型的构建,一般情况下是在"现代金融学理论框架"下进行的,其主要包括:投资组合选择理论.有效市场理论.公司财务的MM理论.资本资期权定价理论.产定价理论.套利定价理论间. 量化投资者,宽客,在参与金融市场进行投资决策时,面临根本问题是买什么?买多少?其实,这问题本身就是一个投资组合的选择问题.现代金融学研究的出发点和落脚点都是,去试图量化和描述金融资产,以及金融

很多朋友都知道我国已经对高频交易实施了严格的控管.那么对于量化投资来说,我国目前的状况是什么样的呢?我们又应该对量化投资的发展实施怎样的监管呢? 量化投资在我国虽目前还是个新兴的投资方法,但是在欧美它已经被应用了三十多年.很多量化投资界的传奇人物,都应用这一手段实现了超额的收益.量化投资对于经常看我们文章的朋友来说并不陌生.它主要是采用了统计学和数学的原理,利用计算机将数据进行整合,并筛选出适合投资模型的股票组合. 模型交易是量化投资最鲜明的特征,主要采用程序化交易为手段利用数据建立模型的交易方

量化的思想早在古巴比伦人在计算行星轨迹的时候就已经诞生,后来经过人们不断地演化运行到各种金融交易中.量化交易现在完全可以通过软件工具,用计算机技术从海量数据中帮助交易者去制定策略,减少情绪影响交易的判断. 在虚拟币交易所中,量化交易软件已经开始普及了,更多的人看到了使用它的好处.量化系统主要由:策略.交易程序.情报系统组成. 1.策略:一般量化交易软件系统会自带简单的策略,量化交易能否盈利主要就看策略好不好,有能力的会去高价买策略,然后用在量化软件上.策略是量化交易的灵魂. 2.交易程序:顾名思