用python做量化交易有没有用_个人做量化交易靠谱吗？_weixin_39867125的博客-CSDN博客

wangjia

一说到量化交易 一下子蹦出一堆牛逼的词汇 比如:FPGA 微波 高频 纳秒级别延迟等等。这些都是高频交易中的词汇 高频交易确实是基金公司做起来比较合适 普通人搞起来门槛比较高。但是 需要明确一点量化交易不等同于高频交易。
交易如果根据频率来划分的话 可分为
高频 ticke纳秒级别的 1s级别
中低频 1s~1h级别
超低频 1d~1w 等长线投资
高频交易对延迟 性能和稳定性要求非常高 需要大量的硬件的成本和人工成本。但是中低频交易对硬件要求就会低很多。个人与基金公司差距主要体现在算法上 普通程序也有能力捕获到这一频度的交易信号。
老夫废话不多说 就一个字 直接干
如果想要分析A股 或者比特币 就需要自己搭建一套环境。一般搭建一个量化平台需要这些步骤 开设证券账户 开发环境搭建 数据准备 交易策略开发 回归测试 模拟交易 实盘交易
一、开设证券账户(此处略过)
二、开发环境搭建
目前主流的两种平台是 python和R语言。这两个语言有提供回测框架 时间序列分析 统计分析的库 (C 和 java也可以 不过门槛相对比较高)。
Python:目前应该是最普遍的个人量化技术首选语言 因为相关的开源框架相当丰富。
R:高级算法比较方便 社区比较活跃。
我选择的是Python 常用的回测框架用的是ZipLine和BackTrader。
三、数据准备
国内的股票数据 有一些服务商提供 比如通联数据、tushare 国外证券数据可以从 http://xignite.com获取。还有一些信息 比如新闻 汇率。需要自己写爬虫去抓取 如果用爬虫你就能体会到Python的好处了 爬取数据还是很方便的。
得这些数据后就可以导入到数据库去。关于数据库的选择 一般使用Mysql ,如果数据量比较大( 100G)可以使用mogodb 一般个人不会这么大数据量。
四、交易策略开发
说到交易算法 往往会联想到机器学习、马尔可夫模型、大数据分析、深度学习、神经网络等这些牛逼的AI词汇 但是 普通玩家基本用不到。对于普通交易者可以选用简单高效的算法
1、将自己操作和想法程序化 比如 三连阳 买低价股 或者你听说过什么神奇的操作手法都是用代码实现 然后使用历史数据进行回测。
2.传统的指标交易 均线 MACD ,布林带等 蜡烛图理论 RSI, 波浪理论。 这些纯技术分析指标需要在特定的场景才能有作用 大家都听说过海龟交易法 可能都觉挺有道理的。但真实情况如何 用A股或者外汇数据测试一下 就会发现长期收益率不是特别好。
3.多因子选股 每个股民都有自己的选股理论 比如有人会看市盈率 换手率 市盈率 行业情况 成交量。这些筛选因素很简单 但要是从几千股票里去筛选 往往需要大量精力。程序就能特别好解决这些问题。
如果你是高级玩家也可以尝试一下高级算法。比如机器学习 大数据分析等。大数据在金融交易领域应用还是处于开始阶段。从目前信息来看 大数据基金收益的还算不错 比如百度和广发证券合作的百发指数基金 腾讯和嘉实合作的大数据基金。
五、回归测试
如果回测效果不错 收益率 最大回撤率 Sharp值 等指标 都在可接受的范围内容 你肯定就会兴奋 急着要上真实交易 甚至开始计划成立私募基金 但是 别急 最好模拟交易一下。
六、模拟交易
但在实盘交易前 还需要做一两个月模拟交易(paper trading) 。很多回测效果很好的策略不一定在模拟交易时候就表现的好。历史数据是固定 回测的时候可以通过不断调整参数 让各项指标趋于完美 有时候会导致算法过度拟合 因为市场总是千变万化 太过意死板的算法是无法适应市场变化。模拟交易最终效果一般取决于你的程序是否灵活 是否良好的风险和资金管理算法。
总结 至于说个人做量化交易是否靠谱 上面的流程已经说明了具体可执行方案 靠谱性不言而喻。至于能不能挣到钱 就看个人的修为了。
要相信 总有高手在民间。


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用python做量化交易有没有用_个人做量化交易靠谱吗？
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