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楼主: yejia80550708

【好书推荐】量化交易路,Python来相随 [复制链接]

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日期:2015-08-24 11:17:25ChinaUnix专家徽章
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发表于 2017-11-18 15:15 |显示全部楼层
1.        你有在做股票量化分析吗?你觉得量化交易是什么?
我当然是……没有做了,没有钱去买股票了,更不用说做量化分析了。其实我觉得量化交易是不是就是分析股票的趋势,然后根据分析结果合理的购买各种股票啊。不过一切在这里,不是买股,是炒股,政策走向比较大,所以不会有太大的实际效果吧。
2.        用Python做量化分析有什么优势?
Python本身是一门基于科学计算的语言,所以现代很多算法都提供了Python的实现,各种开源库方便了量化分析的执行。而且Python语言本身学习简单,容易上手,所以也容易让更多的人去执行。
3.        有了一套好的量化交易系统就能必然盈利吗,还需要哪些条件配合?
有好的系统不一定能盈利,它只是辅助你进行购买,而真正的结果还是市场导向,而在这里,还有一定的政策导向的问题。所以可以参考,不可完全相信。

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发表于 2017-11-24 11:39 |显示全部楼层
人生苦短,我用python。

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发表于 2017-12-08 09:32 |显示全部楼层
1.        你有在做股票量化分析吗?你觉得量化交易是什么?

工作跟量化无关,不过业余时间会自己捣鼓这方面的程序,谁让咱是个韭菜呢。

个人粗浅理解,量化交易可以分为3部分:

1) 数据分析。就是根据已有的开放数据,自己进行分析整理,得出一些结论。像东方财富网的龙虎榜数据以及跟买盈利概率应该就是这么来的,15年xueqiu上有个狂龙十八段,推一个客户端叫龙虎大师,也是通过分析类似数据来给用户提供服务的。像同花顺\通达信支持自定义公式,这个公式也是根据已有数据来选股或者做标记的。国内比较有名的数据获取开源库有 tushare 等。公众号很多大 V 也做了自己的分析程序,看他们的文章,图表简洁清晰
    实际上,数据分析在量化里面占了很大一部分工作,设想如果没有现实数据信息的支持,如何做决策呢。如果数学底子不错,可以通过分析总结更多,比如数据的分布形态、相关性等。

2) 策略的定义和实现。这部分实际上是比较难的部分,一个好的策略需要经受住历史数据和实战的考验,而考验又是真刀真枪的。很多机构都有自己的策略研究部门。个人的话可以找一些期货软件,用模拟帐号,来验证自己的策略。再简单一点,自定义公式选股,买入持有卖出,检验自己的选股思路和方法。
这部分对数学要求比较高,比如数值计算、概率论、统计学、数据建模等
   
3) 自动化交易。现在A股禁止量化交易,所以国内很多研究量化的都实战与期货、外汇等,比如开源框架 vnpy。不过国内有一些开源框架,支持部分券商的股票自动交易,貌似是跟券商要了一部分接口,zhihu和github 上有很多这样的开源项目;还有通过券商客户端来控制自动下单的,比如一些策略控制加上pautoit,
还有破解客户端来自动下单的,这些只是听说过,没见过类似的开源项目。像前面提到的 tushare,可以跟作者谈,可以付费提供自动下单支持。

        
2.        用Python做量化分析有什么优势?

Python 语法简练,加上各种库,对各种数据有着丰富的支持。使用 Python 做数据分析,可以更多关注与数据本身,而不被复杂的语法拖累。Python 有很多现成的库提供了量化分析支持,比如 NumPy/SciPy/matplotlib/Pandas/statsmodels 等,这些库做数据计算、统计分析足够了。像强大的 pandas,股票数据很多是表的形式,这跟 DataFrame 完美匹配。
Python 做量化分析在国外也很受欢迎,遇到问题,到 stackoverflow 上一搜,很大概率能找到答案。现在网上可以搜到数据处理的书很多是 Python 的


3.        有了一套好的量化交易系统就能必然盈利吗,还需要哪些条件配合?

这个真不能保证。

一套好的交易系统,要能获取完善的数据,要支持简洁的策略实现。如果不能支持简洁的策略实现,在系统中定义实现策略就要花一定时间,而很多策略是有时效性的,这几天的行情可能适合一个策略,过几天走势可能适合另一个策略,等实现出来,早过期了。
如果系统支持高频交易,那么硬件性能、网络带宽都必须考虑在内。否则,获取的数据、做出的分析、触发买单卖单的时间都远远落后于市场,就谈不上高频了。
系统强制支持止损,有了策略,系统要求必须附加止损条件。一个策略的定义,是根据历史数据得出的结论进行推导得出的,但是有时候市场不按预想的发展,这时候就要强制止损,因为判断出了错误。要敬畏市场,尊重市场。
支持突发性的人为干预,不能把策略提交给机器就不管了。有时候,可能需要对策略进行调整,或者突发性的政策需要终止交易。
最重要的,系统是辅助人操作的,通过定制量化策略,可以减少操盘手情绪的影响,但是每天的人工盘面分析复盘是必不可少的。每天进行总结分析,看看当天的交易情况,好在哪里,不好在哪里,是哪里的原因,该怎样改进系统和策略。系统是服务于人的,人的因素是主要的

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发表于 2017-12-16 18:43 |显示全部楼层
书收到了,谢谢 @拉拉乙
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