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量化交易最新视觉报道_量化交易软件(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：2024-12-03

量化交易

Z-score因子：量化交易的新思路 𐟓Š 最近，我翻阅了最新出版的《SC 技术分析》（Techical Analysis of Stock & Commodities）杂志，其中有一篇文章特别吸引了我的注意，标题是《Z-score: How to use it in Trading》。这篇文章深入探讨了Z-score因子在量化交易中的应用。今天，我想借此机会分享一些我们团队对Z-score因子的思考和见解。首先，Z-score是一个统计指标，用于衡量一个变量相对于其他变量的偏离程度。简单来说，它可以帮助我们识别那些表现异常的股票或商品。在量化交易中，这个指标可以帮助我们构建一个有效的投资策略。然而，仅仅依靠Z-score是不够的。我们需要结合其他因子，比如基本面数据、市场情绪等，来构建一个更加全面的投资模型。这样，我们才能在复杂的金融市场中找到那些被低估或高估的资产。坚持做自己 𐟒ꊊ在做量化交易时，坚持做自己是非常重要的。就像Oscar Wilde说的那样：“Be yourself; everyone else is already taken.” 这句话提醒我们，不要盲目跟风，要开辟出自己的道路。只有这样，我们才能在竞争中脱颖而出。总结一下，Z-score因子是一个强大的工具，但我们需要谨慎使用。它可以帮助我们识别市场中的异常现象，但并不能直接告诉我们哪些股票或商品会上涨或下跌。因此，我们需要结合其他数据和模型来构建一个更加有效的投资策略。最后，我想说，量化交易是一个充满挑战的领域。只有那些不断学习和创新的人，才能在市场中获得成功。希望我们的这些思考能对你有所帮助！

PTrade：一站式量化交易平台详解 PTrade是一款专为专业机构和高净值个人客户设计的一体化智能投资交易软件。它提供从量化投研、策略回测到量化实盘交易的全流程服务。以下是PTrade的主要特点和功能：速度超快 𐟚€ 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。覆盖全面 𐟌 PTrade提供全品种行情，包括股票、债券、期货、期权等，覆盖全市场业务。它还支持多种交易模式，如极速交易、量化交易、日内回转交易、套利交易和算法交易等。量化交易全流程服务 𐟓Š 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、风险参数计算和策略收益展示对比。实盘交易支持全市场订阅和期现跨市场多策略执行；仿真交易提供全业务仿真，高效且技术支持快速响应；精准回测则提供快速回测结果，丰富的回测指标和图表化展示。策略工具丰富 𐟛 ️ PTrade的策略交易工具覆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。生态共建 𐟌🊐Trade助力证券公司依托恒生量化交易开发实力，实现交易终端的快速迭代更新，快速响应量化客户的专业交易需求。同时，它推动量化生态共建，在行情、策略、交易终端多维度、多层次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。 PTrade系统通过提供全面的量化交易服务，帮助用户更好地管理投资风险，优化交易策略，实现投资目标。

量化交易的真相：你真的了解吗？交易界有两大派别——“手动派”和“量化自动派”。你是哪一派呢？还是说你只是喜欢甜品派？𐟍𐊊最近几年，量化交易备受推崇，但别忘了，量化交易真的那么完美吗？𐟤” 量化交易有它的优点和缺点。优点是它能强化系统的执行力，避免心态对交易的影响。但缺点是，使用者不一定能真正依靠量化交易赚钱，甚至可能导致爆仓。我之前一直强调，要了解交易模型。每个模型并不适用于所有行情，都有其局限性。一个真正好的量化模型，需要根据当前的市场环境进行相应的人工调整。𐟓ˆ 量化交易只是执行代码，而核心在于开发者的策略。所以，使用量化的交易者们不能随意在网上找一个EA就认为万事大吉。记住，量化只是辅助工具，强化你的执行力，千万不要本末倒置。𐟒ኊ总之，量化交易有其价值，但也要谨慎使用，确保你真正了解其背后的策略和模型。

𐟓ˆ 免费量化交易接口软件推荐！在选择量化交易接口软件时，讯投QMT和恒生Ptrade是两个备受推崇的选择。𐟏† 这两款软件各有千秋，投资者可以根据自己的需求来做出选择。如果你是一位追求高频交易、需要更多自定义功能的专业投资者，那么QMT可能是你的理想选择。𐟔砥供了丰富的自定义选项，适合那些希望在交易中有更多控制权的投资者。而如果你刚刚开始接触量化交易，或者希望软件易于使用且不需要太多自定义功能，那么Ptrade可能会更适合你。𐟌Ÿ 它以用户友好和易用性著称，适合新手投资者快速上手。总的来说，选择哪款软件取决于你的投资目标和经验水平。无论你选择哪款，都能找到适合自己的量化交易解决方案。𐟌

量化交易：如何克服人性的弱点？ 𐟓ˆ 回顾历史，我们可以从中汲取教训，避免重蹈覆辙。通过总结他人犯错的经验，我们可以更好地预警和预防自己犯同样的错误。 𐟔 认知错误通常源于统计方法、信息处理或记忆失误，这些错误思想是可以纠正的。而情感偏差则源于人的冲动、本能和直觉，虽然难以克服，但可以包容和适应。 𐟎œ€经典且值得注意的三大情感偏差包括：代表性偏差：认为过去的好运气预示着未来的好运；心理账户偏差：对同样的资金采取不同的态度；过度自信偏差：将所有成功归功于自己，将失败归咎于他人。 𐟤– 量化交易如何解决这些行为偏差？明确目标：在初始阶段设定预期收益和风险；灵活策略：战略上把握长线，战术上捕捉短期机会；坚定执行：情感偏差不会影响机器的执行；理性回测：定期检查策略是否符合预期，偏离多少。 𐟒ᠥˆ駔襥𝩇化交易，或许能帮助你克服那些难以克服的人性弱点，从而实现更高的胜率。

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。

去年降低印花税，其政策初衷在于为市场释放红利，以活跃市场的流动性。然而，最终这一红利却被高频量化交易截胡。散户因市场整体形势不佳，交易频率降低，对于降低印花税影响基本无明显感受。特别是对于机构而言，由于降印花税致使做盘成本减半，交易计划得以相应延长。如此便能熬垮众多较为激进的散户，尤其在市场本就缺乏流动性，稍有一点人气、情绪扎堆时。此时机构与其持续拉高，从而承担市场接力断层的风险，倒不如在区间内反复进行高抛低吸，效益可谓立竿见影。

Kaggle竞赛心得：挑战与成长最近，我有幸参加了Kaggle Optiver量化交易竞赛，真是一次难忘的经历！虽然Optiver提供了非常丰富的教程和资源，但说实话，理解这些数据和模型对我来说还是有点挑战的。所以，我决定在这里分享一些我的心得，希望能帮到那些也在摸索的小伙伴们。初次尝试：数据和模型的挑战 𐟓ˆ 刚开始的时候，我真的被数据量震惊到了。Optiver给我们的训练数据集有超过520万行，17列之多！这些数据记录了连续交易和拍卖交易书的整合情况。开盘和收盘价格是通过拍卖系统确定的，这和我们平时接触的市场交易方式有点不同。数据挖掘：深入理解数据 𐟔 在这次竞赛中，我深入研究了这些数据。比如说，我尝试了不同的机器学习模型，比如随机森林、梯度提升树等等，来预测股票未来的价格。通过这些尝试，我逐渐掌握了如何从海量数据中提取有用的信息。经验分享：持续学习和探索 𐟚€ 这次竞赛让我深刻体会到持续学习和探索的重要性。虽然Optiver的教程很详细，但有时候还是需要自己动手实践，才能更好地理解。希望我的经验能激励大家继续探索和学习，不断进步！最后，祝大家在Kaggle Optiver量化交易竞赛中取得好成绩！加油！𐟒ꀀ

关于量化交易的负面影响与风险： 1. 市场波动加剧：量化交易通过高速执行大量买卖指令，可能会放大市场波动，尤其是在市场情绪不稳定时。 2. 高频交易风险：高频交易作为量化交易的一种形式，通过极短的交易间隔进行大量交易，可能导致市场出现短暂但剧烈的价格波动。 3. 流动性冲击：量化交易策略在特定情况下可能同时触发卖出或买入信号，对市场流动性造成冲击，尤其是在市场深度不足时。 4. 系统性风险：量化交易的普及可能导致市场参与者行为同质化，一旦某个策略出现问题，可能引发系统性的市场动荡。 5. 连锁反应风险：由于许多量化交易策略具有相似性，一个策略的失败可能引起一系列相关策略的失败。 6. 算法失效风险：市场条件不断变化，可能导致曾经有效的量化模型变得无效，给投资者带来重大损失。 7. 信息不对称：量化交易通常需要复杂的算法和大量的数据支持，可能导致普通投资者与量化交易机构之间的信息不对称。 8. 数据优势问题：大型量化基金拥有先进的数据处理能力和庞大的数据库，可能使它们相较于个人投资者拥有不公平的优势。 9. 订单流信息滥用：高频交易者可能利用订单流信息来预测市场动向，这种做法可能被视为不正当手段获取利益。 10. 市场操纵风险：量化交易有可能被用于市场操纵，如通过虚假订单误导市场或情绪操纵影响投资者决策。证券公司利用量化交易进行市场交易的方式及风险： 1. 自营交易冲突：证券公司可能利用量化交易进行自营交易，与客户利益产生冲突。 2. 资产管理策略：量化交易在资产管理方面可能被用来复制指数或采用多因子模型等，但策略的有效性依赖于市场的可预测性。 3. 经纪业务风险：证券公司可能提供算法交易服务，但需注意这些工具可能带来的额外风险。量化交易对中小投资者投资策略和选择的影响： 1. 加剧市场波动：量化交易增加了市场交易量，有时会加剧市场波动，增加中小投资者的投资风险。 2. 策略多样化挑战：量化交易策略的多样化和快速变化使中小投资者难以跟上市场步伐。 3. 心理压力增加：高频交易和快速执行可能引发中小投资者的恐慌性抛售或盲目跟风。 4. 技术门槛：量化交易需要一定的技术和编程知识，对中小投资者构成挑战。 5. 市场竞争加剧：量化交易的普及加剧了市场竞争，中小投资者需面对更多竞争。 6. 市场流动性增强：量化交易有助于增强市场流动性，为中小投资者提供更多交易机会。 7. 市场有效性提升：量化交易通过算法优化和数据分析提高市场有效性，使中小投资者获得更准确信息。 8. 中性策略困境：在市场极端行情下，量化中性策略可能面临较大回撤，影响中小投资者信心。 9. 市场操纵损害：量化交易可能存在的市场操纵行为损害中小投资者利益。 10. 传统投资策略冲击：量化交易的兴起使传统投资策略变得不那么有效，中小投资者需调整策略。量化交易对市场和中小投资者的影响复杂多面，需要监管机构努力，以应对挑战。「微博股票超话」

2024.11.24-L.M.S量化交易组合实盘跟踪要点-日盘盘前前言-2 「A股」行情-前言周五大跌，换手和价格都是对市场的沉重打击，但我说过，不要为涨跌找原因呢，作为交易员，把当下走势看懂即可，为何呢，因为你必然已经对走势做了精心的规划，每一种规划对应着每一种风险，而在市场之中，风险和机会是同一个镜子的正反两面。我说过，我们不是分析师，市场涨跌的原因非常的复杂，想要搞清楚涨跌的原因并将其直接运用到下一次交易的知道，至少在索罗斯那里他是极度不认可的。为何呢？因为有两个东西不能满足。第一就是你是否能够掌握足额足质的场外信息资讯，这一点是不可能，没有人可以得到这种信息包括机构也是如此。大量的消息你其实是看不到的，看得到也不一定是全的，看到是全的，主力同时也是多头和空头并存，同一个消息多空主力会对其进行不同的解读然后进行不同的博弈，这才是市场的真相之一。第二就是场内的交易者是否是理智客观的，这一点就更不可能了，为什么呢？因为就算场内所有的资金都是量化自动交易，量化于量化之间的博弈也会尊重二八定律不断转换，因为游戏规则就是零和游戏，赚钱必然永远是少数市场才不会崩溃，只有源源不断的资金流入市场维持这个游戏，才能看到相对一段时间之类都容易赚钱的情况，但这并不会解决游戏规则的本身影响，比方说如果都是量化，如果一个策略在市场连续赚钱超过3天，马上所有的量化都会捕捉到其交易因子的特征然后可以加入卷的过程，量化尚且如此，何况是人呢？所以理智和客观在市场里，永不存在，存在的只有人性不变，量化也不过是人性的一个效率化武器而已。所以越是急赤白脸跟你解释涨跌原因的，说明他不理解市场真相。你要记住，走势不可预测，市场的涨跌原因可能有ABCDEFG....无数种汇合在一起最后一个概率的结果给你兑现在当日的盘中，你最多只能找到其中A或者B而已，那么下次使用，一样会亏。精准预测到08年次贷危机的大空头巴里，也不是神，后面该亏该吐该煎熬的，一样也少不了，过去可供经济学家精准的经济危机在过去100年之中也只有5次而已，也就是一个人想要证明自己预测胜率为100%，在活的足够长的时间下过去100年他只有5次机会。所以你还相信预测分析么？所以想要做好交易，观念的改变非常的重要，这是你学习交易的大前提，否则技术分析和基本分析或者两者杂糅的分析都无法让你把交易做好反而触发结果偏好不断的折磨你，让你在主观交易的路上越来越情绪化越来越差劲。「A股超话」

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