1.准备学习下量化,高频高频发现市面上有很多量化平台,交易交易聚宽,源码源码米匡,高频高频BIGQUANT等等,交易交易大家使用感受怎么样?
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探索量化投资之路:用户分享各平台体验
作为一位有着6年多量化投资经验的交易交易专业人士,我见证了量化投资市场的源码源码变迁。从最初的高频高频中低频策略,到如今的交易交易日间高频交易(T0),我尝试过市面上众多的源码源码量化平台,包括聚宽、米筐、BIGQUANT等,android铃声源码下面是我对这些平台的一些深入体验和见解。
年是量化投资的转折点,牛市与互联网的结合孕育了量化投资的热潮。各大平台,如米筐、聚宽,都是在那一年崭露头角,它们以Python编程环境、基础研究数据和活跃的社区吸引着投资者。那时的平台,不论是界面设计还是盈利模式,都以用户增长为核心,像互联网产品一样追求用户基础的积累。比如米筐,它的Barra研究体系就像量化投资的入门指南。它通过提供一键式函数实现Barra功能,社区里则充斥着丰富的android 源码 驱动注册源码和实践案例,让新手可以轻松上手。
然而,这种模式在年后开始面临挑战。市场波动和政策变化使得许多策略失效,量化投资的圣杯似乎不再那么简单易得。优矿依托于通联数据,保持了其数据质量的优势。聚宽则走出了一条多元化道路,不仅服务券商T0业务,还拥有自己的策略团队,这在一定程度上意味着它们在寻求更深度的投研结合,但同时也放弃了部分线上用户。米筐则转向了机构服务,提供本地部署和自动化解决方案,继续深耕量化领域。
对于BIGQUANT,虽然我使用经验有限,像素鸟myeclipse源码但从市场反馈来看,其发展路径可能与上述平台有所不同。如果你正准备学习量化投资,我建议你通过这些早期的论坛去寻找资料,尽管一些社区可能已不再活跃,但早期的框架和理念仍值得了解。但请记住,寻找所谓的"圣杯"不再是关键,更重要的是理解和掌握投资的复杂性,理解财务基本面和有效因子的挖掘需要更深入的学习和实践。
总结来说,每个平台都有其特色和局限,而量化投资的真正挑战在于深度学习和持续适应市场变化。在这个过程中,意识到投资的困难是成长的第一步,也是通往成功的关键。
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能提供港股美股交易系统的软件供应商有哪些?
在寻找能够满足您港股美股交易需求的软件供应商时,首要关注的无疑是底层交易基础和全面的客户服务。
首先,一个完善的交易系统需要坚实的底层支撑,那就是具备高效下单功能的交易柜台,也就是我们常说的买卖股票的交易席位。这是所有交易活动的核心平台,它确保您的订单能够准确无误地执行。 然后是上层的客户管理系统,包括KYC(了解你的客户)系统,通过持牌人见证或公安系统的高级人脸识别技术,确保账户的真实性和安全性。同时,税务申报功能也至关重要,能够识别客户纳税地并协助填写W8表格,确保合规性与透明度。 在用户体验上,优秀的系统提供多样化的前端交易功能,如支持港股打新、牛熊涡轮、融资融券等,以及美股打新、期权交易和美元基金等,满足您丰富的交易策略。高级功能还包括设置限价单和增强限价单选项,以及针对高频交易需求的量化交易API接口,确保交易流畅。 交易系统的核心还包括中台数据系统,如交易资讯、客户和资产数据、新闻分析,甚至是CRM(客户关系管理)系统,以实现个性化服务。更进一步,一些系统还具备关键词分析功能,帮助券商实现精准营销,为每位客户提供定制化体验。 在选择供应商时,您需要考虑公司的业务许可和需求,是倾向于快速搭建的白标系统,还是倾向于购买源码后进行自主研发。市场上的知名交易柜台供应商有恒生,而白标解决方案提供商如交易宝,服务器供应商如Ayers,数据提供商则包括AAstock和恒生聚源等。 总结来说,一个全面的港美股交易系统供应商不仅提供基础功能,更要注重用户体验和定制化服务。在选择过程中,务必考虑这些关键因素,以确保您的业务需求得到满足。期货程序化交易是什么意思? 可以手动实现吗?
程序化交易系统是指设计人员将交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后,并将交易策略系统化。通过既定程序或特定软件,自动生成或执行交易指令的交易行为。
程序化交易系统一般都是托管服务器自动运行。也有半自动方式,不托管服务器,本地运行程序化交易系统,一旦出现信号提示即进行人工判断与下单
百万数据直接返回,高性能量化数据库Arctic,基于mongo的列存引擎
在“AI技术应用于量化投资实战”系列的持续行动1期中,我们探讨了可转债投资的量化基础设施,强调实战应用的重要性。原计划继续讲述回测系统,但在此引入一个新的主题——Arctic,一个基于Mongo的高性能时间序列数据库,特别适合量化投资环境。
Arctic在量化数据库评测中排名靠前,尤其受到资产管理公司的青睐。其高效的时间序列存储方式,结合Mongo的低成本引入,为量化投资者提供了理想解决方案。尽管qlib的数据库处理存在增量更新不便和非实时数据的问题,直接使用Mongo进行因子计算性能有限。
Arctic内置的三种存储引擎各有特色,如ChunkStore优化读取大型数据集,通过列存技术提升速度。然而,Arctic似乎未支持Mongo的认证机制。安装可通过pip安装源码包,或在github上获取。Arctic的写入和读取操作直观易用,包括批量写入、按日期范围和列子集读取数据,以及追加和更新数据的灵活功能。
VersionStore和TickStore针对不同场景,如存储多个版本的数据和高频交易数据。ChunkStore在日频交易中实用,如存储债券日频报价。未来,我们将对比使用Arctic与qlib读取和处理转债数据的效率,如果Arctic表现更优,可能意味着qlib的数据库不再必要。
飞狐,科技公司的CTO,将AI技术应用于量化投资,通过实际操作展示如何利用这些工具,同时关注个人成长和财富自由的追求。