如何量化交易链接

Ⅰ 散户如何做量化交易

在量化交易过程中，散户可以这样做：

1、根据个股的历史数据，进行多因子选股，比如，把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准，选出一些价值被低估，或者处于合理区域的个股。

2、顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。

3、进行合理的仓位管理，即采取漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等，好应对个股后期的风险。

4、再根据个股的历史走势，寻找个股的支撑位和压力位，把它们作为止损、止盈点，即在压力位置，且获得收益的时候及时卖出；在跌破支撑位时，且股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。

股票量化交易中的模型建立是非常复杂的，拥有非常多的参数，数据量也非常大，数据分析的过程也十分复杂。

值得提出的是，大众投资者在接触量化投资基金时有所顾虑，一方面，是在A股市场欠成熟的环境下大众对新兴投资方法和模型可靠性的犹豫。另一方面，当前国内市场有效量化模型有限，为防复制，机构对其投资策略和构建理论依据往往遮遮掩掩不能透明化，这就增加了投资人对量化模型的担忧。

量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

Ⅱ 量化交易策略有哪些

一、交易策略
一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。
按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。

二、主观策略
主观策略主要依靠投资者的主观判断。
期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。
类似的，股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。
另外，无论是股票市场还是期货市场，大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。

三、量化策略
量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。
投资者将初步的交易逻辑输入计算机，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、扬弃，以形成可接受的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件就已经确定，实盘中按照既定的程序执行。
对比而言，部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势，可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策，可以处理大量的数据，因此在广度上有优势。另外，量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响，因而执行更为严格和精确。

四、常见策略
常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略，趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。
常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等，着名的网格交易法更多的是一种交易方法，可以用在不同类型的策略中。
下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍，想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。
(1) 双均线策略
双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。
(2) 布林带策略
布林带由三条线构成，其中的中线是一根移动平均线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。
(3) 海归交易法
海归交易法由商品投机家理乍得·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场，资金和仓位管理的各各方面，是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚，详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书，特别是后面的附录。
(4) 多因子选股
多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子，在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程，最后是根据因子选择要交易的股票，确定出入场时机。
(5) 统计套利
统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质，在价差或价比偏离均衡位置时进场，在价差或价比回到均衡位置时出场。
(6) Alpha对冲策略
Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时，持有股指期货空头，该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 网格交易法
网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明，目前螺纹价格3000，我们建立初始仓位，比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴，50点是网格宽度。该策略的收益波动很大

Ⅲ 股票如何实现量化交易

采用交易接口介入，文化财经好像有！

Ⅳ 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。

Ⅳ 如何做数字货币的量化交易

1、趋势套利策略。2、期现套利。3、搬砖套利。
1、趋势套利策略。趋势套利即在交易曲线的此起彼伏的趋势中通过高抛低吸的方式增加收益。在趋势的判断中，需要对项目有一定了解，对项目近期进展有一定了解，以及对交易的某些指标有了解，例如止跌线，长引线等较为有代表性的形状。2、期现套利。其中是期货和现货的综合操作，两者分开操作均存在风险，但用相对的收益给风险对冲，就可以赚取其中的差额收益。期货合约中规定在未来的某个指定时间按照事先确定的价格买入或卖出某种商品、货币或其他产品。合约到期时，可以选择用实物交割或直接现金结算。3、搬砖套利。搬砖套利是在数字货币交易中一种常见的玩法。基本原理是在币值相对较低的数字货币交易所买入某种币，在币值相对较高的交易所再卖出同样数量的某种币，从中赚取价差收益。