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量化交易最新视觉报道_量化交易软件免费版(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

量化交易

如何从零开始量化交易？这本书告诉你！如果你对量化交易感兴趣，但不知道从哪里开始，那么这本书非常适合你。这本书虽然来自2009年，只有200页，但内容简洁明了。作者是量化交易的实践者，通过自己的经验回答了一个基本问题：个人量化交易能否成功？答案是肯定的，否则这本书就没有意义了。这本书主要适合两类人：个人交易员：如果你想从零开始自己的量化交易生涯，这本书可以帮助你构建框架。学生：如果你想要进入量化交易领域，开始自己的职业生涯，这本书也是一个不错的选择。这本书的重点不在于策略，而是量化交易的组成部分。作者试图告诉读者如何自己去寻找盈利的策略，如何评估一个策略的好坏、如何回测、如何确保策略在实盘后仍然盈利等等。主要内容如下：量化交易的3W（What/Who/Why）如何寻找和发现好的策略回测的基本要领量化交易的一些准备执行系统资金和风险管理一些常见的策略类型结论：个人量化交易可以成功吗？最后一个问题很有意思：个人做量化交易可能成功吗？作者通过自己和其他一些个人交易员的真实经历给出了肯定的答案。他也点出了这中间的要害：资金容量。一个10万美金的账户比一个1亿美金的账户更容易产生高的Sharpe。这句话我在机构做了几年量化后，才有了更深刻的体会。当初学习的时候并没有真正体会到这句话背后的意义。总之，这本书虽然有点老，但内容非常实用，适合初学者入门。如果你对量化交易感兴趣，不妨读一读这本书，或许能给你带来一些启发。

新手使用量化交易软件必知的3个要点作为一个量化交易软件的新手，你可能会感到有些迷茫和无从下手。别担心，这里有一些关键点可以帮助你顺利上手。投资策略是基础 𐟓ˆ 量化交易的核心就是用数学模型来辅助决策，而不是完全依靠直觉。一个好的投资策略是量化交易的基础。其实，投资策略并不需要太复杂，反而，简单的策略往往能带来意想不到的效果。策略的核心在于解决四个基本问题：交易什么品种？什么时候交易？买还是卖？交易的数量是多少？作为一个新手，你可以从简单的策略开始，比如：当沪深股票中出现MACD金叉时全仓买入，出现死叉时全仓卖出。这样的策略简单易行，非常适合初学者。简单易用是关键 𐟔犧›市场上的量化交易软件大多需要一定的编程基础才能使用，这无疑增加了普通投资者的门槛。因此，一个简单易用的量化交易软件对于新手来说尤为重要。总之，作为新手，不要急于求成，从简单的策略开始，逐步积累经验，你会发现量化交易其实并不复杂。

JS加薪30%！金融人必看 𐟎‰ 你有没有想过，薪资天花板还能再涨？如果你在量化交易员或金融技术专家领域混，那你一定听说过Jane Street，甚至可能梦想着在那里工作。如果你还不了解，那也没关系，只需要知道Jane Street在量化交易领域的火爆程度就够了。 Jane Street是一家全球性的自营交易公司，投资策略与量化对冲基金类似，利用公司自身的本金、数据模型和计算机程序语言来实现投资理念和策略，寻找收益。金融时报报道，JS每年会花费50m-75m购买看跌期权，即使在市场动荡甚至暴跌的情况下，他们也能自信地赚钱。正因为如此，Jane Street的福利待遇也出了名的好。据彭博社报道，4月，Jane Street将其全球交易员的基本工资提高了至少20%，这是自2019年以来的首次加薪。来看一下整理的薪资数据（来源efc）：欧洲地区的薪资情况： Jane Street去年在伦敦花费了3.54亿美元来补偿员工（包括工资、奖金、养老金），平均每人130万美元，顶级量化交易员的薪酬会更高。扩招计划：拿钱到手软的同时，Jane Street还被爆出一直在扩招。2019年底，LinkedIn显示其全球员工为845名，如今有1319名，2年半来增长了近50%。再细看伦敦员工： 40%的人从事技术工作，去年增加了22名技术人员； 27%的人从事交易，新增了12人；其余的人从事基础设施，2022年新增了17人。我是布学长！曾就职世界最大资产管理公司BlackRock，每天分享投行、咨询、科技等高薪行业求职干货❗

2020年量化交易员的年终奖大揭秘！年底啦，大家最期待听到哪三个字？低调的量化交易员们终于忍不住炫耀了一把。Selby最近调查了Quant的年终奖情况，发现从事高频交易或做市商的量化分析师年终奖竟然暴涨了50%！ 𐟌Ÿ科普时间到𐟑‡ High-frequency trading（HFT）：简单来说，就是从那些人们无法利用的、极为短暂的市场变化中寻求获利的自动化程序交易。 Marketmaking：指在当前市场情况下以最佳出价买入，同时又以最佳出价卖出的人。今天我们来聊聊几家在这个领域极具代表性的公司。 1️⃣ Virtu Financial：几乎从不亏钱 Virtu Financial是最大的高频交易和做市商家之一，在235多个交易所提供多达25,000多种证券的交易。这家公司自创立以来几乎就没亏过钱，真是让人怀疑它的创始人是穿越来的。据华尔街见闻报道，在2009年至2013年的1238个交易日里，Virtu Financial仅有一天出现亏损。根据彭博社数据，2014年的252个交易日里，Virtu Financial又一次创下“0亏损日”的纪录。今年这家公司的收入更是创了有史以来的最高纪录，虽然第三季度表现略弱，但仍比前两年高出30-45%。图4是Virtu Financial在2020年给纽约员工的年终奖情况。 2️⃣ Jane Street：应届生薪资超375万这是一家Prop Trading Firms（自营交易公司），交易的金融产品范围广泛：ETFs（Exchange-Trade Funds），股票，期货，商品，期权，债券，货币等等。Prop Trading Firms的特点是做的都是足够惊险刺激的短线交易，公司穿着统一都是“硅谷风”，福利待遇超好。收益或损失都是算公司的，因为没有客户，监督相对松一些，自由度较大，风险也较高。虽然一看就是金融味的机构，但Jane Street里有2/3的员工都是技术干饭人（工程师），想起了投行大哥高盛～ base salary：$200,000 bonus：$100,000 sign on：$75,000 总薪资到手$375,000（≈245万RMB）*comp growth主要来源于年底bonus的增长。Jane Street很重视员工的教育。如果员工入职后，想进一步提升自己学历背景，公司会报销90％的学费。

量化交易第11天：网格交易法详解网格交易法是一种基于价格波动的交易策略，核心思想是在固定价位间隔内建立买入和卖出订单，并根据价格波动调整订单，以实现利润最大化或风险最小化。这种方法在量化交易中应用广泛，通过计算机程序自动执行，减少了人为因素对交易决策的影响，提高了效率和准确性。常见的网格交易策略包括：固定网格交易法 𐟓Š 在固定的价位间隔内建立一系列买入和卖出订单，当价格在某一价位间隔内波动时，根据预设规则调整订单。浮动网格交易法 𐟌Š 在固定价位间隔内建立一系列买入和卖出订单，但在订单的建立和调整过程中，会根据市场波动情况和风险控制要求进行灵活调整。停损网格交易法 𐟛‘ 在建立买入和卖出订单的同时，设立止损价位，当价格达到止损价位时，自动平仓，以避免进一步的亏损。套利网格交易法 𐟒እˆ駔褸同市场之间价格的差异进行套利交易，建立多个买入和卖出订单，并在不同市场之间进行套利操作。此外，第二、三页还提供了一个基于 Binance 的网格交易代码示例，仅供参考。

PTrade：量化交易的全能平台 PTrade是一款专为专业机构和高净值个人客户设计的智能投资交易软件。它提供了一套完整的量化交易服务，包括策略回测、量化实盘交易以及策略交易工具，旨在为个人用户和部分机构提供极致的交易体验。 𐟚€ 速度与效率 PTrade的交易终端与极速柜台无缝对接，操作速度快，带来极致的速度体验。无论是高频交易还是日内回转交易，都能轻松应对。 𐟌 全面覆盖 PTrade涵盖全品种行情，包括股票、债券、期货、ETF基金等，支持全市场业务。它提供多种交易模式，如极速交易、量化交易、日内回转交易、套利交易、算法交易等，满足不同用户的需求。 𐟔砩‡化交易全流程 PTrade支持量化交易的全流程服务，包括策略回测、策略研究、策略仿真、实盘交易、风险参数计算以及策略收益展示对比。实盘交易支持全市场订阅和期现跨市场多策略执行，仿真交易则提供全业务仿真，仿真性能高效，技术支持快速响应。精准回测功能则提供快速回测结果，图表化展示，丰富的回测指标。 𐟛 ️ 策略交易工具 PTrade的策略交易工具涵盖了十几种业务场景，并支持策略定制。它提供专属的策略设计和编写服务，满足机构和高净值客户的编程需求。通过这些工具，客户可以快速响应量化客户的专业交易需求，推动量化生态共建。 PTrade不仅助力证券公司实现交易终端的快速迭代更新，还深入开展业务与技术合作，探索量化交易服务生态建设，为客户提供更为优质的服务和极致的体验。

量化交易全流程详解：从数据到实盘量化交易是一个复杂但系统的过程，下面我们将详细讲解每一个步骤。一. 获取数据 𐟓ˆ 首先，你需要获取各种数据，包括：公司财务数据：如收入、利润、资产负债表等。公司行情数据：股票价格、成交量、涨跌幅等。公司关联数据：产业上下游、主营业务、所属行业主题等。文本/视频/语音数据：用于文本分析、视频识别和语音转文字。二. 数据分析挖掘方法 𐟔 数据分析的方法有很多，包括传统的和新兴的：传统分析方法：如手工分析、wind手工操作。新兴方法：大数据、机器学习、数据挖掘，包括爬虫、OCR图片识别文字、语音/视频转文字。三. 构建信号 𐟓Š 构建信号前需要进行数据处理，如标准化、去极值、中性化。然后进行基础信号的研究，分组回测，考虑行业分布和衰减。最后将基础信号合成复杂信号。四. 构建策略 𐟓ˆ 策略构建包括：标的选择：股票、基金、期权、可转债、两融等金融资产。频率选择：日线、分钟线、tick的策略。接口API：数据和交易接口。五. 回测 𐟔„ 回测是量化交易中的重要步骤，包括：股票分红送转、除权除息处理。股票涨跌停处理。股票停复牌处理。市场冲击处理。大单分笔成交处理等。六. 策略分析 𐟧 策略分析包括：策略归因、风险归因和实时监控。订单分析、成交分析、持仓分析、交易行为分析。多策略分析。七. 模拟交易 𐟎衦‹Ÿ交易包括：接入实时行情，实时获取成交回报。篮子交易和算法交易。交易撤单处理。实时监控和实时归因分析。八. 实盘交易 𐟏抦œ€后一步是实盘交易，包括：接入真实券商账户。极速行情和实时下单，实时获取订单回报。

量化交易IT优化：底层到前端 𐟛 ️ 我的交易系统核心采用了一款美国商业软件，被评为2019年TOP10 AlgoTrading的专业软件。经过逆向工程，我成功移植了全套源代码到.NET 7，并实现了Linux化，性能提升了5倍以上。C#的语言特性使其性能接近C++，而开发效率远超Python。 𐟔„ 数据库的压缩和加密系统已更换为速度更快的Snappy，核心DLL也进行了逻辑优化。国内有爱好者编写的交易接口已移植到Linux平台，CTP提供了Linux的引用库，实现了无缝衔接。 𐟓ˆ 对于历史行情数据，我编写了接口，可以直接从KDB加载持久化数据，也可以直接读写平台的FileServer。实时行情部分和数据中心已有之前的编写基础，这次不再赘述。 𐟓Š 实盘部分的数据使用KDB作为储存和调度中心。最近我正在编写前端Web展示，边学习Blazor边实践，同时对数据库结构进行了大量修改。图1展示了数据库结构的记录。 𐟌 网上的许多自媒体分享大多是千篇一律的内容，而我的分享非常详细，特别是在Software Development和Quant Development的结合方面。欢迎同行指出短板或提出改进意见。

这是反量化的绝招？这2个月，常见个股只用一两分钟或者三五分钟里，就垂直拉升涨停！散户想买都追不上。量化交易，就是股市的收割机了。由于量化弄人，连一些柚子都被逼得走投无路，有的柚子大额资金出现腰斩。散户就更不在话下。量化交易，是超高级计算机按照事先设定的个股品种及其涨跌价差、数量，自动执行的“大笔频繁买卖，赚1分2分积少成多”的实盘交易。这样，人和普通计算机的反应速度根本敌不住它，被它小刀快割，尽情放血。怪不得，见有少数的个股，流通市值才10多个亿，盘中股价全天大约有2个半小时在上下1分钱震荡，看着都心眼气神憔悴！不解庄家到底玩的是哪一出。而且，它的买（卖）五个档口每差一分价格，各有2、3、5、6、8千手的挂单，成交明细也往往是每一笔上千手、几千手。原来是以频繁交易和量大取胜的！这种股，加上开盘、尾盘和中间的稍大幅度涨跌变化，全天也涨（跌）不了2-3毛钱。几天盯盘下来，还深感庄家的行为不值！举例来说，卖一有大单10元卖出，你挂10元买进，卖单立时被量化交易抢先买进了……你得再挂10.01元、10.02元去追高买入，它在前面抢买的10.00元价，刚好又卖给了你！它这就赚了不是？1分，几厘，也是钱啊，因为它的交易费用比散户低得多。或者，买一有大单10元买入，你挂10元卖出，买单立时被量化交易抢先卖出……你得再挂9.99、9.98元杀跌才能卖出。它呢，则可以用前一笔卖出的资金，来买下你9.99、9.98元的卖盘！它这又拿到了相对低价的筹码不是？所以，举例的这种量化交易，用不着股价有什么大的波动，就能靠量赚钱，频繁交易，积小成大。量化交易，由于量大又频繁的买卖，别说是散户，就算柚子也抵挡不住，难以掌控盘面。于是，就有了许多个股在瞬间的直线拉升（行文仓促，借下图示意，尾盘2个10000手买盘，分分钟就直线涨停）或者垂直砸盘了。

这几天，朋友圈被一条重磅消息刷屏 - 某知名量化私募高管涉嫌收受券商返佣，金额触目惊心。当大家以为量化交易只是技术优势时，没想到还藏着这样的猫腻。股市里，散户们看着自己的持仓被高频打板割韭菜，只能在评论区默默流泪："就知道这些量化不简单，原来是真的有猫腻。" "一天百万笔交易，每一笔都在收割我们的血汗钱。" 回看过去一年，量化交易占市场成交额超过 30%, 创下历史新高。而散户们呢？要么是追高被套，要么是低位被洗出局。大家都在问：凭什么他们可以 "合法" 收割？更让人心寒的是，这次曝光的可能只是冰山一角。如果不是监管出手，谁知道还有多少类似的利益输送正在上演？股市本该是投资者的净土，却被少数人变成了提款机。但转念一想，与其怪量化交易，不如问问：为什么监管总是 "亡羊补牢"? 为什么不能未雨绸缪，在问题暴发前就划出红线？毕竟，守护好市场秩序，才能真正保护投资者利益。看到评论区一位老股民留言："20 年股龄，第一次觉得如此心寒。不是因为亏钱，是因为这个市场好像越来越不公平了。" 这话说到了很多人心里。也许是时候该问问我们自己：我们想要一个什么样的股市？是让所有投资者都能公平竞争的赛场，还是任由资本玩弄规则的游戏？

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