一创量化交易软件是不收费的。<br>一创量化通是一款邀请艾扬软件公司作为技术顾问,由第一创业证券倾力打造的专业股票量化分析及自动交易软件。
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量化交易软件开发——量化网上的量化交易能稳定盈利吗?

  阅读量: 1424次 点赞:496次 收藏:125次 量化交易软件开发

一、 一创量化交易软件如何收费

一创量化交易软件是不收费的。
一创量化通是一款邀请艾扬软件公司作为技术顾问,由第一创业证券倾力打造的专业股票量化分析及自动交易软件。
一创量化交易软件如何收费

二、 期货程序化交易软件哪个比较好

目前国内有一些比较好一点的期货程序化交易软件,这些软件在国内都是属于一些高中低端量化交易平台,对股民的投资和交易都是承载着非常大作用,一般这些平台是适合投资者进行趋势和反趋势的投资有很大的帮助。那小编就给大家聊一聊好一点的期货程序化交易软件。

一、交易开拓者程序化软件

交易开拓者程序化交易平台,它是一种用语言类开发策略的模型,根据账户持股的状态来进行选择,这种程序化的交易平台,在国内是以终端形式和市场推广的形式来作为一种交易的,对于期货交易来讲也是非常靠谱的,特别是这种软件一般占用率比较高,对市场的推动性是比较大的,在整个股民的交易市场来讲,都已经是承载着承上启下的作用。

二、金字塔决策交易系统

一般金字塔决策交易系统,它就是一个脚本语言开发的该交易系统软件还是非常的靠谱稳定,特别是在交易数据和行情发展上面都存在着非常稳定的作用,不管是承载着大数据和稍微小一点的数据交易,其量化系统是非常顶端的,所以在整个交易平台都还没出现过非常大的错误,从现阶段来看金字塔合作的期货公司也会逐渐增多,在中低端量化交易平台的市场占有率来讲,也是比较高的一个平台啊。

1.先说国内的期货交易软件,包括Kingstar、恒生、Vertex、文华、博一大师闪电手、快期、易盛、先锋、MC、TB;国外期货交易软件需要在香港签约。
2.具体介绍:
1)国内最早使用的期货交易软件,其实有三种:-Kingstar,-Hang Seng,-Peak。所以这三种软件其实都差不多,每一种的渗透率都很高。Vertex很少使用,因为它主要提供证券的柜台系统。目前使用它作为期货交易客户端的公司只有两家,东海和新纪元。顶点的稳定性还是很好的。这是国内三个市场使用较早的软件。
2)文华软件的一大特点是在软件行情的界面中嵌入了所有与之合作的期货公司的名称,客户查找起来非常方便。而且它有一些半自动交易的条件,比如交叉交易。
3)博一大师闪电下单的界面更像股票下单界面,所以很多从股票转来的朋友更喜欢用博一的闪电下单。
4)快速期,有两个版本,V2和V3。V2版尤其像老医生的版本,其特点是界面设置快速指南,帮助您快速设置您想要的界面和功能。V2还有一个“报告”功能,可以生成一段时间的交易报告,投资者可以随时查看自己的交易情况。V3有一个交易品种报价系统,在这里可以看到交易品种的报价。他的界面可以更加个性化。因为连接CTP平台,速度还可以,但是稳定性比较差。V3可以交易期权,V2不能。
5)但是现在90%以上用的是文华财经和博一的期货交易软件,是程序化的,用易盛和先锋的人更多。另外,文华财经的随身银行的app开始收费了,每手开银行0.2元,关银行0.2元。所以期货交易app建议用期货公司自己的app,基本都是博一大师公司开发的,功能齐全。操作界面和文华财经的随身银行很像,关键是完全免费。所以,最后总结一下,如果是手动交易的普通散户,使用文华财经电脑版+期货公司app的交易软件组合;如果从事期货编程交易,可以用易盛或者先锋。
6)国外期货交易软件。我问期货公司,只有去落地签,香港,或者有香港护照,才有可能开一个真实的对外账户。国内开的对外账户都是假的。任何时候跑了,校长就再也回不来了。
期货程序化交易软件哪个比较好

三、 什么是量化交易系统?

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。 简单来说量化交易分两部分,量化分析,和自动交易,量化分析和人工分析本质上没有区别只是使用了计算机语言,提高了工作效率,不管你是人工分析手动交易,还是量化分析自动交易,建立一套交有效的交易系统是一个交易者或者投资者必须要有的。至于量化分析软件目前,文化财经,金字塔,tb开拓者,都可以实现自动交易,也可以自己用c,Python,等自己分析,如果不需要那么复杂用excel也可以量化分析。

量化交易,解决的是持续交易中的胜率的问题。

我们以参加考试来举例,考试的平均分数在60分以上的,这个平均分,是能适应多个品种交易,多个时间段交易的综合的平均分数。学术化的解释就是达到数学期望值为正的交易系统。

这条系统包含了进场、出场、止损、止盈、加仓、减仓、仓位控制、多品种组合、资金管理等交易策略的合成。
降维一下,如果单是进场、出场的策略,一根单均线也能做到量化交易,那么这种单均线的量化交易,假设他去参加考试,平均分可能只有30、40分,达不到很好的考试水平。也就意味着在市场中,并不能够有持续稳定的盈利。没有好的胜率,那么赢面就小。

另外一个误区,是市面上有很多带光环交易明星。这些明星会告诉你,说我是多么的厉害,去年交易赚了多少钱,我的年化率达到了多少。那么我们怎么去鉴别真伪呢?以天字一号量化为例,唯一有效的方法是看他的资金曲线。如下图


如果他的资金曲线是真实可查的,那就说明他的交易是真有水平的。

如果他只是嘴上谈兵,拿不出自己实盘交易的资金曲线图,那么建议把信任留给有可查证的实盘资金曲线图的个体、机构。

很多时候我们进行数字货币投资,然后有没有过多时间去关注和操盘。我们想要操作按照我们的意志来走。这个时候量化交易系统就应运而生。量化交易最简单的理解就是比如你要去学校,你每天都可以有不同的路线去学校,然后通过多年去学校的经验自己规划好一条最近的道路,然后每天都按照这条出来走。一个量化交易系统的形成,一般都会经历这几个过程。
1,根据你多年对操盘的理解,然后总结出来几十条规则,然后按照这个规则就可以达到你操盘的目的。
2,通过编程的语言把你的想法变成程序,没办法变成程序的规则这个时候就被放弃了。
3,对你形成的量化程序进行回测,目的是(1)看量化程序的逻辑是否有明显的漏洞(2)用过去的数据演练来得出未来的答案.
4,所以的程序都做好了后我们可以在模拟盘上进行模拟交易,这样可以在不付出任何代价的情况下进行实弹演练。
5,上实盘进行交易,这个时候是检验你的量化交易系统的策略的最终战场了,中间出现任何偏差随时做好人工干预的准备,该优化就进行优化。 量化交易,就是将人的投资思想规则化、变量化、模型化,形成一整套完整、可量化的操作思路,并且这个思路可以用历史数据进行分析验证,在交易阶段可以由计算机自动执行的一种投资方式。
什么是量化交易系统?

四、 东方财富量化交易怎么用

东方财富量化交易怎么用如下
经常买东财的股票,股票账户也是在东财开户的,因此比较信赖他们公司的软件。
尝试使用东方财富(相信如果未来可以实盘,东财应该会很快跟上的)的量化交易。目前看这个还不是太成熟,现在是模拟交易功能。配置界面可以设置的功能还有不少bug,估计还需要一段时间才能真正投入实际使用。
首先需要安装一个SDK,在命令行输入(没装python需要先装python):
在智能策略中我体验了一下拐点交易,把条件设置为上涨1%拐点0.1%卖出;下跌1%拐点0.1%买入。运行一天,看下收益如何。
开盘后因为信立泰低开,所以就开始自动成交
实盘交易好像要申请,我周末申请了一下,过了一天还没收到任何反馈。
东方财富量化交易怎么用

五、 python量化交易半个月可以学会吗?

比较难。

python凭借其突出的语言优势与特性,已经融入到各行各业的每个领域。一般来说,python培训需要脱产学习5个月左右,这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能,还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远,则需要不断的积累和学习。

python培训的5个月时间里,有相当大一部分时间是在实战做项目,第一阶段是为期一个月学习python的核心编程,主要是python的语言基础和高级应用,帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容,学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。

半个月学不会,至少需要5个月。

python凭借其突出的语言优势与特性,已经融入到各行各业的每个领域。一般来说,python培训需要脱产学习5个月左右,这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能,还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远,则需要不断的积累和学习。

python培训的5个月时间里,有相当大一部分时间是在实战做项目,第一阶段是为期一个月学习python的核心编程,主要是python的语言基础和高级应用,帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容,学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。

计算机编程语言

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质。

使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python解释器易于扩展,可以使用C或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

python量化交易半个月可以学会吗?

六、 量化交易的四大技术痛点都是什么?

要看你是量化交易的开发者,还是量化交易的使用者。
一,对于量化交易的开发者,
1,程序的开发能力,编程能力
2,没有完善的交易系统
3,懂程序的人不懂交易,懂交易的人又不懂编程,如果两人合作开发,因为怕技术外泄的原因,双方都有所保留,以致合作难以达到好的境界,
4,完整的数据,量化交易的程序开发,有赖于 历史 数据的测试,可市场里不是每一种品种都有足够的数据可以提供来测试,例如新上市的股票或者期货合约,
二,对于量化交易的使用者
1,大多使用者都是用别人开发的成果,导致没有足够的信任和信心,赚钱还好,亏钱就难以坚持
2,量化交易程序化交易往往都依赖于很多数据参数,使用者很难把握好参数的设置
3,不同的级别会有不同的效果,使用者很难选择最佳级别
4,市场的参与主体不断在发生演变进化,导致市场也跟随着演变,固化的量化交易程序,不一定能适应不断向前走的市场
以上希望能够帮到你
痛点1:好的量化交易投研工具
目前市场上好的量化交易平台不多,大多数只是作为投研学习用得平台,真正能保证 安全和实盘的真心不多,现国内高端的量化交易平台能够实现高质量的清洗数据、策略开发、回测、仿真以及能够实盘仅有少数。
痛点2:基于 历史 数据回测
由于量化策略是基于 历史 数据分析的,基础的量化模型在设计之初都是经过至少三年以上的 历史 走势追溯,即构建量化模型的投资周期都是长线的。量化因子的互相作用及平衡也是基于长期的,短期市场的波动尽管会对量化因子产生影响,但短期影响并不会在长期投资中产生决定性因素。一旦当前市场表现和过去出现较大差别,那么,基金业绩表现肯定就会不好。
痛点3:策略同质化现象严重
当前的公募市场上,很难见到精妙的、具有独特竞争力的量化策略,不少策略趋同,大量相似量化策略的登堂入室,让其收益回归平均甚至难以达到平均水平。
一些基金为了避免出现持仓过于集中在中小创的情况,它们会把大盘股强制配进去,做成一个中性策略,该做法可有效降低单一风险,使得在风格切换中,避免净值大幅回撤,但代价当然也是整体预期收益降低,比如在中小创风口来临时,采用这种方法的基金业绩就会逊色很多。
当然,在策略贫乏的市场环境中也有量化基金守正出奇,闯出了一片新天地,上投摩根阿尔法就是典型代表。在今年风格骤变的行情中,该基金以近 19% 的收益率领跑主动型量化基金,其秘诀就在于:采用了哑铃式投资技术,同步以 " 成长 " 与 " 价值 " 双重量化指标进行股票选择。这样一来,就克服了单一风格投资所带来的局限性。
哑铃式投资技术 ( Barbell Approach ) 是目前国际市场上较为成熟的一种投资方法,其基本操作思想在于同时投资于两类风格差异较大的产品,构建的投资组合具有两种产品的某些优点,同时能够回避某些市场波动带来的损失。
当前,不少基金公司已经意识到,变则通,不少机构正在动态调整量化策略。拓展策略的延展性、修改量化因子等,已经成为不少量化产品的选择。
痛点4:受策略局限性的制约
目前,市场上的公募量化基金普遍采用的是阿尔法策略,有效的套利、做空等多策略都不能灵活运用,这导致量化基金策略偏向于做多。而私募量化基金,因其策略的多样性,使其更容易适应市场变化。
此前,股指期货 " 松绑 " 所传递出的信号,从中长期看,对量化基金来说绝对是利好。而随着资本市场未来上市更多的金融衍生品,将有效解决股市单边市的问题,量化策略可配置的品种也将越来越丰富,届时量化投资或将大有可为。
作为市场相对成熟的美国,导致近期量化策略,尤其是 CTA 策略 " 失效 " 的主因究竟又是什么?对冲基金 Quest Partners LLC 的联合创始人兼首席投资官 Nigol Koulajian 给出了答案。他表示:" 已经适应了这个市场环境的 CTA 在越来越倾向于长期交易,它们的持仓规模在增大,并且很多投资者运用的是同样的策略,一旦出现趋势逆转,对市场的影响将是巨大的。"
量化交易的四大技术痛点都是什么?

七、 卖期货量化软件需要什么资质

到证监会备案,然后到联系期货交易所,申请你的软件接入交易所行情系统。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
卖期货量化软件需要什么资质

八、 期货量化交易编程怎么弄

方法:1、前提是你必须有自己的期货交易账户,每个期货公司都可以开,现在不用出门就可以用手机在线开户。
2、其次,要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是最好编程的,很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。
3、剩下的就是如何用编程语言编写策略,并将其输入交易软件。编程其实并不难。在程序化交易中,程序化只占程序化交易的30%。好的编程可以简化代码,提高运行速度,增加交易策略的多样性和完整性,实现一些复杂的策略。
4、如果没有这方面的编程能力,可以参加期货交易的相关培训课程。另外70%主要是策略、仓位设置、交易品种选择、程序化交易心态控制、网络设置等的组合管理。
拓展资料:
1、 战略的确定。一个成功的量化交易系统的开发过程必须是恰当的。如何找到一个成功的量化交易策略,是构建量化交易体系的基础。无论是基本面还是技术面,都可以用量化的方法进行分析,进而得出量化的交易策略。比如,从根本上说,GDP的增长和货币流通量的增加可以用定量的方法来分析和描述。技术上,移动平均线和指数smma是物理和化学策略思想的来源。
2、 经典理论。很多量化投资策略思路来源于传统经典投资理论,比如经典商品期货技术分析主要包括技术分析的理论基础、道指理论、图表介绍、趋势基本概念、主要反转形态、持续形态、交易量和仓位兴趣、长期图表和商品指数、移动平均线、摆动指数和相反意见、盘中点图、三点转向和优化点图、艾略特波浪理论、时间周期等等。这些经典理论有的有具体的指标和具体的应用理论,有的只有理论,需要根据理论生成具体的应用指标来完成策略的测试。因此,经典投资理论可以通过量化思维将理论中的具体逻辑量化为指标或事件形成交易信号,通过信号优化检验实现经典理论的投资思路。这种方式可以有效实现经典理论,同时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资方法,是量化策略发展初期的主流模式。
3、 逻辑推理。逻辑学的战略思维大多来源于宏观基础信息,其量化战略思维是通过对宏观信息的量化处理,梳理出符合宏观基础信息的量化模型。典型的量化策略包括行业轮动量化策略、市场情绪轮动量化策略、上下游供需量化策略等。这种策略思路来源非常广泛,数据一般不规范,很难形成标准。目前,许多对冲基金都有类似的想法来生成量化策略产品。
4、 总结经验。经验总结是量化战略思想的另一个主要来源。在使用量化策略交易之前,市场上有大量经验丰富的投资者,其中许多人在长期稳定回报方面表现突出。因此,他们对市场的看法和交易思路成为了量化策略开发者的模仿对象,有经验的交易者也愿意量化一些他们觉得相对固化、能够获得稳定回报的交易策略,最终可以用机器自动交易,只监控交易。这可以大大减少交易中消耗的能量。在这个前提下,出现了一个与经验丰富的交易者合作的量化策略团队。
操作环境:iPad第九代15.1 交易开拓者4.5.2
期货量化交易编程怎么弄

九、 量化交易程序开发是做什么的

量化交易是利用计算机程序语言编写程序来实现,分析行情走势,分析公司基本面,分析经济数据,也可以实现自动化交易,举个简单例子,以前的价值投资者投资股票调研,你需要实地考察,现在很简单,我投资某上市公司,想调用它的产品,我只需要检测跟这产品有关的活跃论坛,群,几大网络销售平台的销量评价,就能获得一手调用数据了。量化交易比普通际交易者的优势就在于,他的分析效率高,你问一个主观交易者MACD指标在三千多只股票里哪只收益最高,那只收益最差,最优参数是多少,主观交易者会告诉你指标不能信那东西都是主力骗人的。因为他不可能知道人工回测三千多只股票的MACD指标一个金叉一个死叉的算还没优化参数呢,人都得累死。但你问量化交易者他几行代码,计算机跑一会,三千多只股票就回策完了。并告诉你历史上那些参数是最优的哪些是最差的。
量化交易还有很多优势,但量化交易本质上和主观交易没区别,只是效率大大提高,交易的策略还是以人的思维为主导地位的。目前机器学习还不能自己独立交易,计算机都是按照人设计好的策略,来执行交易指令的。
量化交易程序开发是做什么的



参考文档

下载:程序化交易《怎样交易外部期货》《期权交易有哪些优点》《国际期货交易论坛》《关闭股指期货》《原油期货开户要求》下载:恒指期货故事更多关于《量化交易软件开发》的文档...