量化交易策略，虚拟币量化交易，虚拟币自动化炒币软件

如何理解量化交易?

1，量化交易是一种生活方式，交易是人类生活的一个部分，量化交易是其中的一个细分部分，是所有交易当中比较现代的交易方式，如果把过去传统的中医比做是人工交易的话，那么量化交易更有点象现代的医院。中医当中不乏医术精湛的老专家，当然多的是江湖术士卖保健品的股评家，分析师，更多的是装神弄鬼的所谓专家。量化不是万能的，就如同医院里也有相当多的庸医是一样的，心电图，脑电图，CT图看不明白的医生也是有的，但相对而言少一点，当然能看懂心电图，脑电图CT图的人并不代表就能给人对看病了，同样是医生，经验是不一样的，同样是量化交易者经验也是不一样。2，程序员并不一定会量化交易，但量化交易者必须懂得程序的编写，即使不一定要达到程序大牛的水平，但必须看的懂的大概意思。编程的水平是量化交易里最表层的东西，往往这一个表层的东西把大量的交易者过滤掉了，就好比是一张去美国的签证把大多数的中国人过滤掉到美国去的机会一样，其实到了美国又能怎样？还不是一个路人甲！好一点的程序员就如同清华，北大的学生在外人看来牛逼哄哄，拿一张签证比普通的老百姓容易多了，但到了彼岸也就是一个编外人员，不是在刘强东的酒会上，也可能在唐人街的中餐馆的厨房里，能成为像钱学森那样的大家凤毛麟角。3，量化交易是一种方法论，未来的行情是不确定的，但却是可知大部份的，量化交易就是量化这可知部分的概率。明天早上8.30分会不会下雨我不知道，但明天9：10分大概率会有交易是可以肯定的，我只要在代码中写入一条9：10不管什么情况做多就可以，当然这只是一个比方，但量化这种方法是可以保证一定会行动的，人工就做不到。4，量化交易是一种生产方式，可以同时处理海量的信息。5，人工智能是可以和量化交易对接的。所想即所见，所见即所得，所得即所行，知行合一。

量化交易入门【策略交易零基础入门教程】：1.读前说明本篇为面向零编程基础的交易新手入门教程，在我们国家，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出：“完善人工智能教育体系，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”，python已经纳入信息技术课程和高考的内容体系，在可以预见的未来编程也会在高中阶段普及，本篇学习教程力求让高中知识水平的人群都可以学会策略交易最基本的知识，迈过认知上的门槛，从而具备进一步深入自学交易的能力…交易入门【策略交易零基础入门教程】：2.初识交易策略写在开头在投资的世界里有很多的流派，笔者更喜欢用Systematic Trading(系统化交易)和Discretionary Trading(主动交易)来从大类上区分，Systematic Trading(系统化交易)的含义更广泛，可以包含量化交易，高频交易和算法交易（交易执行），如果没有特别的说明，在本篇里“交易策略”均指的是Systematic Trading的交易策略主观 v.s. 机器如果传统的主动交易方法是这样的：那系统化交易是这样的：在Systematic Trading的细分里包含了传统的equity long/short, systematic macro, HFT…交易入门【策略交易零基础入门教程】：3.交易策略基本框架经过前一篇的学习，我们开始系统的讲解策略框架，你需要注册一个Vitu账号以便使用“开始研究”功能从一个非常简单的交易策略开始这个交易策略非常简单：每天买0.1个比特币为了让这个策略能让计算机执行，首先要使得策略符合“初始化+周期循环”框架，像这样：初始化：选定要交易的标的为比特币，设置交易所为binance 每天循环：买0.1个比特币什么是“初始化+周期循环”框架？为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的交易策略，必须基于一种模式来写，框架就是指这种模式…交易入门【策略交易零基础入门教程】：4.下单，函数和API我们继续上一篇的策略代码进行详解 ` def initialize(context): context.security = BTC/USDT.binance context.myaccount = context.get_account(myaccount) def handle_data(context): current_price = context.get_price(context.security) context.myaccount.buy(context.security, current_price, 0.1) ` 函数与API 函数是封装好的，可重复使用的，用来实现某一特定功能的代码段。函数使得代码易于维护与交流，提高编写策略的效率。通俗的理解就是把一系列代码指令包起来…交易入门【策略交易零基础入门教程】：5.读取context中的数据与条件判断通过前面几篇的学习，我们已经能够理解最开始那个简单的策略例子 ` def initialize(context): context.security = BTC/USDT.binance context.myaccount = context.get_account(myaccount) def handle_data(context): current_price = context.get_price(context.security) context.myaccount.buy(context.security, current_price, 0.1) ` 接下来我们将在此基础上进行改进和举例，学习新内容。context的结构 context是策略框架建立的Context类型的对象实例，代表策略运行的环境…交易入门【策略交易零基础入门教程】：6.循环，多现货标的策略我们继续以下面这个简单的策略示例来学习在策略中操作多个标的 ` def initialize(context): context.security = BTC/USDT.binance context.myaccount = context.get_account(myaccount) def handle_data(context): current_price = context.get_price(context.security) context.myaccount.buy(context.security, current_price, 0.1) ` 用list数据类型存储多个标的…交易入门【策略交易零基础入门教程】：7.综合之前所学写一个策略通过前面几篇的学习，本篇讲引导读者运用所学写一个完整的策略灵感细化之前也提到过策略灵感的来源多种多样，可能是通过阅读、通过与人交流、或是通过自己感悟与研究等等。灵感最初可能只是模糊的感觉或疑问，比如“感觉比特币好像长期收益更好”、“这个标的和那个标的的价格数据看起来好像符合某种统计规律”等等。验证灵感的一个基本方法是把灵感细化，写成策略做回测…

严格的纪律性量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。完备的系统性完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。妥善运用套利的思想量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票；与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。靠概率取胜这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。不管，让我打一波广告嘛，虽然你觉得我说几句话还要打个破广告，但是量化交易、智能炒股真的解救了不少散户，不要骂我，不要用自己的无知来怼我，你觉得没用默默浏览过了就好了，更何况答主还是一个温柔可爱的小仙女真的经不起被怼啊，求生欲可以说是非常强了。。。

简单说一下量化交易的价值何在？量化交易可以利用大量历史数据检验策略，效率提升百倍。当我们想验证交易策略的时候，一个基本的想法是想知道它在历史上表现如何，这往往需要大量的历史数据与计算量，量化交易做一次回测可能几分钟就可以得到结果了，相比于传统人工做法效率的提升是成百倍的，也不用花大量的时间进行一个个的复盘。更科学更客观的衡量交易策略的效果。比如一个关于某技术指标的策略，人工的进行了10个交易日的验证，效果都不错，但这就能说明这指标不错吗？不，10次太少了，你需要更多的验证，比如1000个交易日，人工验证不可行，量化交易则又快又准。而且量化交易还可以利用数学与统计学自动给出客观的结果，比如年化收益率、最大回撤率、夏普比率等。全市场实时捕捉交易机会。量化交易可以利用计算机全市场实时盯盘，可以不错过任何交易机会，实现盈利，同时也可做不同品种的对比分析，寻找最适合交易的品种。而人工来验算这个工作量就相对较大了，同时也准确度可能很低。并且量化交易可以利用计算机对海量数据分析得到常人难以发现的盈利机会，而且有些机会只有量化交易才能利用，比如发现市场价差机会，或大量单同时管理等，可能只借用量化来执行才显示其价值。做量化交易最基础的是要有可调用的数据作回测，当然第一件事情是要找一个可支持回测的接口与平台。各种数据为基础，还要有一套量化交易的系统，要有能编写策略、执行策略、评测策略的系统。最为重要的是我们要建立自已的量化交易思维，通过量化实现可行性交易。

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