量化投资go语言 量化投资的技术

量化投资用什么编程语言研发策略好呢?

么以下我就以程序语言的角度来回答

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当然如果已经会了某些语言,那你可以使用熟悉的语言去找网上的学习资源会比较快

如果没有特别熟悉的语言,或者是愿意多学一种非常好用的语言

我的建议是学习Python

我从以下几点来分别说明

平台资源

国内外使用Python做云端回测以及运算的免费平台相当的多,例如有 宽客在线,发明者量化,优矿, 等等不胜枚举,可以使用平台的支持以及社区的互相帮助来学习

容易学习

在编程领域里面有些名言例如: Python是可执行的伪代码; 人生苦短,我用python.都是在说明python的容易上手程度

机器学习

Google的开源深度学习框架 TensorFlow

在现有的资料课学领域里面支援Python的库跟资源也是最丰富的,等于可以让机器学习的几万行代码轻松在你的交易策略里面调用

国内资源

VNPY:可以提供下单,套利,跨平台套利,跨市场套利等等

有Tushare可以轻松的下载数据资料

综合以上所说,"目前的环境底下" 我推荐Python. (推荐直接下载 Anaconda的集成开发环境)

什么是量化投资?如何做到程序化交易?

;     所谓量化投资是将投资环节标准化的交易方式,主要包括选股、买入、卖出三个环节,而真正的量化投资是完全自动化交易,不需要人为参与,投资者只要监管程序是否正常运行,参数设置是否合理,指标选择是否在既定目标范围内。

量化投资的形成过程十分简单,就是一个想法,通过程序化语言变成现实,比如低市盈率投资,当市盈率低于5倍时买入,高于10倍时卖出,具体步骤如下:

首先确定自己的投资理念,是价值投资或是趋势投资,如果是价值投资,你要通过什么指标来确定这个价值是高还是低,同样趋势投资也要找到判断趋势的指标,不管是技术的还是财务的,都要是明确的指标,可以量化的。

其次还要有配套的交易策略,交易策略是根据投资理念的再细化的过程,包括买卖的时机,买卖的数量,仓位的安排等。市场上主要的量化策略有:多因子选股策略、相对价值对冲策略、网格交易策略、事件驱动策略、指数增强策略、日内回转交易策略、行业轮动策略、趋势投资策略以及多策略等。

在确定了指标和数量之后,再进行量化建模,将以上过程变成机器语言,也就是程序化,比如趋势投资确定KDJ日线金叉买入,死叉卖出,数量为总资产的10%,就可以通过这些条件写进程序。

最后,对编好的程序进行验证修改,量化交易软件有文华财经、蜗牛股票量化分析软件、方正证券量化交易平台等。

因此量化交易的门槛也是很高的,因为具备编程的能力投资者就寥寥无几,何况其核心并不在编程,而是对投资的理解,如何取舍相关指标,将其组合成新,打磨成无锋的重剑。

量化交易的优势是不言而喻的:自动程序化,不受情绪干扰;劣势也是明显的:无法做到灵活变通,因此现实投资中可以综合运用,在选股环节可以一半借助系统,在交易环节可以完全交给机器,投资人可以真正从盘面中解脱出来,专注于投资的本职工作:选择、研究、思考。

对于普通投资者来说,可以不懂编程,确定标准通过系统选股,然后只需要确定买入卖出的明确指标即可,最后盘后跟踪行情,盘前委托交易,到达则下单,不到不动。

什么是量化投资?

量化投资指的是一种投资方法,它是指通过数量化方式或计算机程序化发出买卖指令,以得到稳定收益为目标的交易方式。量化投资是一种定性思想的量化应用,它对大量的指标数据进行分析,得出一些有说服力的数据结论,然后通过计算机技术进行数学建模,并进行量化分析,从而得出一个比较契合实际的投资策略。

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看,按照管理资产的规模,全球排名前四以及前六位中的五家资管机构,都是依靠计算机技术来开展投资决策,由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。


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