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量化交易

  • Python股票程式交易大師班
    課程內容從串接股市資料API、儲存至資料庫、將自己的策略轉化成程式碼、自動下單,並且可以把整個流程自動化,每天早上執行一次,一整天就不用看盤了,覺得是蠻實戰的,可以參考看看。
  • 用 Python 理財:打造小資族選股策略
    這門課我自己幾乎全部上完,覺得很適合有一點點python基礎的初學者來入門,有教架設簡易資料庫以及爬蟲,並且有提供範例策略的程式碼,讓一開始不會透過程式碼寫出策略的人,可以至少有一個寫法可以參考,會好上手很多,是一門不錯的課程。
  • 用 Python 理財:打造自己的 AI 股票理專
    這堂課是上面那堂課的延伸版,不過我只有上一部分,主要是學習使用機器學習預測股價,理論深度會比較深一些,但實際撰寫上也不會太難,照著內容讀還是蠻容易上手的。
  • 用 Python 打造自己的股票小秘書
    這堂課我自己沒有上過,不過根據網友的分享,大概是教了爬蟲以及選股,並且製作linebot,讓使用可以設定股票到價提醒功能,還蠻實用的,算是一門入門的工具課程。
  • 金融科技實戰:Python與量化投資
    這是一本扎實的量化交易書籍,從最基本的python語法,到數據分析相關套件的教學,統計分析的理論與python運算,技術指標的撰寫,投資組合理論. 等等,可以說是基礎量化交易的聖經吧,我自己從這本書學到蠻多內容的,很推薦對量化有興趣的人,可以看看這本。

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一位从事量化交易的实战者,手把手带你入门量化交易!

执行系统最后一个主要问题是关于策略性能和回测性能的差异的。产生差异的原因有很多。我们在考虑回测时,已经深入讨论过前瞻性偏差和优化偏差的问题了。然而,有些策略在部署之前并不能很好地测试出这些偏差。这主要发生在高频交易中。在执行系统和交易策略本身都可能存在漏洞,这些漏洞并不会在回测时出现,但却会出现在实时交易中。在策略实施后,市场可能会出现制度变化。新的监管环境、不断变化的投资者情绪和宏观经济现象都可能导致市场行为的变化,从而改变你策略的盈利能力。

风险管理

量化交易的最后一块拼图是风险管理流程。“风险”包括了之前讨论的各种偏差。还包括了技术风险,比如交易所的突然故障。还包括了经纪风险,比如经纪公司破产(这并非不可能,鉴于最近对曼氏金融这类情况的恐慌情绪)。简而言之,风险涵盖所有可能干涉交易实施的因素,来源可能有很多。很多作者用了整本书去讲述量化策略的风险管理,所以在这我不会展开讲述所有可能的风险来源。

风险管理的另一关键组成部分是管理个人心理状况。在交易过程中可能会出现有许多的认知偏差。虽然在算法交易中,大家公认这不算是大问题,前提是让策略独自完成决策。一个常见的认知偏差是损失厌恶,即在处于损失状态,由于损失的痛苦,人们通常不愿进行斩仓处理。同样,还会发生由于害怕损失已经获得的足够多的利润,从而提前取出利润。另外一个常见的认知偏差是近期偏差。当交易员着眼于近期事件而非长远时,这种认知偏差就会出现。当然还有另外一对经典的情绪偏差——恐惧和贪婪。这通常会导致杠杆过低或过高,从而导致崩盘(例如账户权益趋于零或更糟)或减少收益。

总结

可以看出,量化交易是一个极其复杂但很有趣的量化金融领域。在这篇文章中,我只涉及到其皮毛,但篇幅已经很长了。有很多我只提了一两句的内容,都有很多对应的书籍和论文针对该内容详细展开。因此在申请量化交易岗位前,必须进行大量的基础性研究工作。至少你要在统计学和计量经济学方面有广泛的背景,并利用如MATLAB、Python或R等编程语言进行实现的大量实操经验。在更高频的更复杂的策略中,所需技术可能还包括Linux内核修改,C语言/C++,其它语言和优化网络延迟等。

如果你有兴趣尝试搭建自己的算法交易策略,我的首要提议是善于编程。我个人偏好是尽可能多地去搭建自己的数据采集器,策略回测和执行系统。如果你的资金要冒险投资,那么对系统进行过全面测试并了解其缺陷和特定问题后,你晚上睡觉才能安眠吧?将此外包给供应商,虽然短期内可以节省时间,但长期来看代价是昂贵的。

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第 12 屆 iThome 鐵人賽

量化交易30天系列 第 29 篇

量化交易30天 Day29 - 整理量化交易相關學習資源

量化交易30天
本系列文章是紀錄一位量化交易新手的學習過程,除了基礎的Python語法不說明,其他金融相關的東西都會一步步地說明,希望讓更多想學習量化交易但是沒有學過相關金融知識的朋友們,透過這系列的文章,能夠對量化交易略知一二,也歡迎量化交易的高手們多多交流。

台股量化交易

  • Python股票程式交易大師班
    課程內容從串接股市資料API、儲存至資料庫、將自己的策略轉化成程式碼、自動下單,並且可以把整個流程自動化,每天早上執行一次,一整天就不用看盤了,覺得是蠻實戰的,可以參考看看。
  • 用 Python 理財:打造小資族選股策略
    這門課我自己幾乎全部上完,覺得很適合有一點點python基礎的初學者來入門,有教架設簡易資料庫以及爬蟲,並且有提供範例策略的程式碼,讓一開始不會透過程式碼寫出策略的人,可以至少有一個寫法可以參考,會好上手很多,是一門不錯的課程。
  • 用 Python 理財:打造自己的 AI 股票理專
    這堂課是上面那堂課的延伸版,不過我只有上一部分,主要是學習使用機器學習預測股價,理論深度會比較深一些,但實際撰寫上也不會太難,照著內容讀還是蠻容易上手的。
  • 用 Python 打造自己的股票小秘書
    這堂課我自己沒有上過,不過根據網友的分享,大概是教了爬蟲以及選股,並且製作linebot,讓使用可以設定股票到價提醒功能,還蠻實用的,算是一門入門的工具課程。
  • 金融科技實戰:Python與量化投資
    這是一本扎實的量化交易書籍,從最基本的python語法,到數據分析相關套件的教學,統計分析的理論與python運算,技術指標的撰寫,投資組合理論. 等等,可以說是基礎量化交易的聖經吧,我自己從這本書學到蠻多內容的,很推薦對量化有興趣的人,可以看看這本。

美股量化交易

  • Steps to becoming a quant trader
    這篇主要寫怎麼成為一位量化交易者,包含硬技能,例如:演算法、數據、統計學、程式語言能力、電腦應用能力,以及軟性技能:交易者的性格、風險承受能力、面對失敗的接受度、創新的思考模式,看起來就是很廣泛的一篇文章,不過我覺得拿來檢視自己的技能樹點到哪裡了,也是很不錯的方式。
  • Beginner’s Guide to Quantitative Trading I: Useful skills and where to find them
    相對上一篇,這一篇就非常實際啦,直接跟你說要去哪裡學東西,教學網站的網址直接列出來了,包含:數學及統計、programming、交易策略、機器學習、回測、量化交易平台。
  • Beginner’s Guide to Quantitative Trading II: Developing Automated Trading Systems
    這篇是上一篇的延伸,主要寫實務交易的技能,包含選擇市場、製作交易訊號、交易策略、交易成本、回測、如何避免過度擬合。
  • Popular Python Trading Platforms For Algorithmic Trading
    列出量化交易會用到的套件:包含技術指標計算套件、資料處理套件、繪圖套件、機器學習套件、回測框架,雖然這些內容可能在上面那些文章也有,但我覺得這篇有直接列出指標性的工具,通常是最多人用且最好用的,所以還是把他列出來了,另外很重要的部分是它還列出美股常用的量化交易平台,這個部份真的是要內行人才知道的,很不錯的資源。

筆者 Sean
奈米戶投資人 / Python愛用者
喜歡用Python玩轉金融數據,從個股基本面、技術面、籌碼面相關資料,一直到總體經濟數據,都是平常接觸到的素材;對於投資,除了研究歷史數據,也喜歡瞭解市場上大家在玩些什麼。