1.第一篇：真格量化平台简介（原创）
2.什么是期权权量外汇期权量化交易
3.各券商量化交易软件
4.请问国内哪家量化平台比较好？
5.vn.py发布v2.1.0 - 期权电子眼
6.如何系统地学习量化交易？

第一篇：真格量化平台简介（原创）

       真格量化平台由澎博财经研发团队推出，于年初上线。量化平台面向期货、源码期权（包含ETF期权、找期商品期权、化源股指期权）实盘程序化交易，码找ecshop生鲜源码使用python编程语言，期权权量兼容python2.7与python3.5版本。量化用户可通过官网API帮助文档了解支持的源码标准库与第三方库。

       平台在真格云上部署，找期用户无需自行安装部署，化源注册后即可免费使用，码找VIP会员则享有更多权限。期权权量注册后，量化用户将面对简洁的源码Python编辑器界面。

       编辑代码后，点击左上角的“测试一下”按钮，即可查看代码执行过程中的自定义信息和系统日志。若需回测历史数据以评估策略性能，只需点击右上角的“开始回测”按钮，系统会保存使用的代码版本，实现代码版本管理。

       平台提供日周期、分钟周期、tick周期的回测功能，回测速度适中。但存在三个不足：不支持本地化操作、不支持可视化回测、不能自由选择使用最新Python版本。

       平台优势明显：无需购买阿里云，直接使用真格云，降低硬件投入成本；无需自行安装部署Python环境，登录即可使用，运行速度快。这些特性使得真格量化平台成为实盘程序化交易的理想选择。

什么是小程序+源码+下载外汇期权量化交易

       外汇期权量化交易是一种金融交易方式，它结合了外汇期权和量化分析的原理进行投资决策。

       外汇期权量化交易主要涉及外汇市场的期权产品，并运用量化分析的方法进行策略设计。以下是关于外汇期权量化交易的详细解释：

       1. 外汇期权概述：外汇期权是一种金融衍生品，给予购买者在未来某一特定日期或该日之前的任何时间，以特定价格购买或出售某种货币的权利。购买者支付一定的期权费以获得这一权利。外汇期权对于投资者而言，提供了一种管理汇率风险的工具。

       2. 量化交易原理：量化交易依赖于数学模型和算法来做出交易决策。通过历史数据分析，量化交易者寻找能够预测市场走势的统计模式或策略。在外汇期权量化交易中，这些模型会进一步分析期权的各种参数，如执行价格、到期日等，以确定最佳交易时机和策略。

       3. 外汇期权量化交易的特点：结合外汇期权和量化交易的特点，外汇期权量化交易不仅能通过期权产品管理风险，还能利用复杂的数学模型和算法进行精准的交易决策。这种交易方式能够处理大量数据，快速执行交易决策，并且能够在市场变动时灵活调整策略。此外，它还能通过对历史数据的回溯测试来验证交易策略的可行性。

       总的来说，外汇期权量化交易是一种运用数学模型和算法，结合外汇期权产品特点进行投资决策的金融交易方式。它能够帮助投资者更加精准地把握市场机会，并有效管理汇率风险。

各券商量化交易软件

       各券商量化交易软件概览

       华泰证券的“优帕”交易系统提供全面的后台服务，支持多种语言，适合自动化交易。它涵盖了股票、期货、网页游戏源码程序期权、债券、基金等各类交易需求，基于Python进行策略交易。

       申万宏源的“智能投顾”系统根据投资者的资金量、风险承受能力和投资目标，为投资者定制个性化的投资策略。

       广发证券的GFQuant系统支持股票、基金、债券等交易品种，具备自动化交易功能，根据投资者预设条件自动执行交易。

       国泰君安的GTJAQuant系统提供股票、期货、ETF、期权等各类金融产品数据，支持多种回测及模拟交易功能，但暂时无法实现实盘交易。

       中信建投的数据覆盖股票、ETF、期货等多种产品，提供IPython Notebook研究平台，支持Python策略研究，并具备模拟交易功能。

       MindGo系统提供包括股票、基金、指数、期货、期权在内的各类数据，支持基于Jupyter Notebook的Python策略研究环境，以及日、分钟、Tick级别的模拟交易。

       以上券商的量化交易软件各有特色，涵盖数据支持、明日之后辅助源码研究平台、模拟与实盘交易、社区交流等多方面，满足不同投资者的量化交易需求。

请问国内哪家量化平台比较好？

       推荐澎博财经的真格量化。云端运行，行情和交易速度都经过专业优化。

       支持期货、期权和ETF的tick级别回测。

       有完善的文档和培训教程。

       支持编程语言为Python2.7和Python3.5.

       上手很快，对用户非常友好。

vn.py发布v2.1.0 - 期权电子眼

       发布于vn.py社区公众号vnpy-community

       原文作者：用Python的交易员 | 发布时间：--

       新版本v2.1.0：“期权电子眼”已经上线，旨在为交易员提供期权自动化交易功能。

       使用VN Studio的用户，只需点击VN Station界面右下角的更新按钮即可自动完成升级。对于未安装的用户，可下载VNStudio-2.1.0，体验量化交易Python发行版。

       随着几大股指期权平稳运行，自动交易口风放松，新版本开源了全部自动交易功能。

       期权量化交易主要集中在波动率策略上。隐含波动率无法从价格直接反应，需要通过定价公式实时计算。

       通过波动率曲线图表，交易员可直观分析曲线形状，不同月份采用不同颜色显示，方便选择显示。

       用户设定定价参考波动率，作为电子眼交易算法的依据。这一设置需精通期权定价原理及波动率交易经验。

       电子眼算法自动扫描最优交易机会，在Tick级时间上瞬时完成交易。

       交易过程涉及Delta对冲管理，预定类型网站源码包括引入Delta、管理Gamma等。使用Delta对冲算法，灵活设置对冲参数。

       vnpy.chart模块最初设计用于CTA策略回测显示。社区需求促使新增ChartWizard模块，实现实时K线图表显示。

       新增ExcelRtd模块，允许在Excel中访问vn.py程序内数据信息。此功能依赖于PyXLL商业软件。

       恒生UFT接口新增对接，适用于期货和ETF期权量化交易，实现对接国内期货公司的目标。

       CI服务从CircleCI切换到Github Actions，显著提升了脚本配置方便度与测试运行速度，推荐二次扩展开发用户使用。

       Python引入Type-Hint类型声明后，代码质量和IDE开发工具的智能提示功能显著提升。vn.py后续开发中将全面加入Type-Hint。

如何系统地学习量化交易？

       有TB和matlab就基本足够了，实现的话c++比较好。当然要看自身的知识背景和技术水平。

       我的理解其实做量化交易很难有一个所谓的系统学习的过程，量化只是手段，交易的逻辑是多元化的，你可以通过形态描述、追踪市场不合理价差等手段切入，也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每毫秒数据进行决策的策略。

       所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

       你可以通过各种手段了解做量化时注意的细节，比如如何避免使用未来函数、如何理解每一条数据的意义、测试与实盘之间的差异、不同测试软件的优缺点等等。但你没法去“学习”量化交易，因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来，如何赚钱必须自己去挖掘

       首先从高频交易分类来说，您研究的期现套利只是其中一种，股指期货刚推出的时候和现货的期现套利收益率还不错，近两年低到有时甚至不到无风险收益率。国债期货和现货套利空间在推出后很快就消失了。以后推出了期权，可能会有一定机会，但应该风险很高。其实从国外来看，高频交易最大的用处是做市商交易，快进快出提供市场流动性，这种策略在中国订单驱动市场显然很难。然后就是后面答案中提到的趋势交易，利用KDJ，SAR，海龟法，割头皮法之类的策略判断市场方向进行交易，这也是国内期货公司和大部分量化私募的方向。不得不说，这种策略参数选择基于过去，可能会过度优化参数或者加入拍脑袋主观想法，有时候赚很多倍有时候很快赔光。一般的策略都回撤太高不适合投资。最后有一种，是目前我所了解的比较先进的方法， 隐含马尔可夫模型（HMM），这也是西蒙斯的文艺复兴在做的方法。具体策略我学识有限了解不深，这是一种随机过程的方法，《数学之美》里介绍过利用HMM来语音识别。因此，我建议题主如果真的有志于高频交易应该首先读一个数学或者计算物理的博士，编程能力并不是高频交易的核心竞争力，数学理论才是。当然，本人阅历能力有限，仅了解皮毛，随口一说，欢迎拍砖

年量化交易骗局：量化交易骗局大汇总（谨防上当受骗）

       量化交易，一种利用数学模型和计算机技术进行决策的交易方式，旨在降低主观情绪影响，提高效率和收益。它应用于多种金融市场，如股票、期货、期权和外汇。借助程序化交易，如使用Python实现布林线策略，量化交易被广泛使用。然而，这种广泛性也吸引了不法分子，他们利用量化交易进行欺诈。

       欺诈类型包括：

       1. **虚假量化交易平台**：这些平台承诺高额回报，吸引投资者。实际上，它们并未真正交易，只是通过漂亮的数据和预测欺骗投资者。虚假现货交易平台、操纵小市值或新上市股票价格，以及创建误导性网站都是常见手段。

       2. **假面Boss骗策略**：这种骗局针对经验丰富的量化交易者，通过虚假招聘获取策略细节，或以看似合理的要求骗取时间和努力，最终诈骗量化策略。

       3. **数据与处理能力限制**：问题出在数据源的准确性和完整性，以及处理能力限制，可能导致错误决策。骗子可能假装提供数据或处理能力支持，实际上并未具备这些能力。

       4. **奖金提成的误导**：承诺高额奖金提成，但实际拒绝支付，是一种常见的欺诈手段。

       5. **过度美化的量化投资**：夸大业绩、声称轻易赚取高额收益，实际风险与收益不符。

       避免欺诈的关键在于了解风险、选择信誉良好的平台、具备专业知识和谨慎投资。寻找靠谱的量化交易平台时，需关注直接对接实盘的能力、用户评价、功能齐全程度、数据质量等。同时，投资者应具备一定的编程和金融知识，以有效使用量化工具进行交易。务必警惕声称稳定收益的量化投资，避免成为“杀猪盘”的受害者。

量化软件怎么选,有没有好的推荐?

       量化交易是一种基于数学模型、计算机技术和海量数据，旨在减少情感因素影响并提高交易效率与胜率的投资策略方法。核心在于“定量”与“程序化”，通过深度挖掘市场数据，寻找超额收益的“大概率”事件，制定并执行策略。对于量化交易初学者，建议使用第三方平台，避免自行搭建，集中资源于策略实现，确保数据获取、清洗、回测与实盘对接的专业性。

       以下是推荐的量化交易平台：

       1. 聚宽JoinQuant：提供IPythonNotebook研究平台，支持Tick级数据与多种编程语言，包括Python2、Python3，API齐全。功能包括多种回测类型、交易类型与社区支持。

       2. 优矿：基于IPythonNotebook，支持Python2策略研究，提供丰富数据集与API。数据覆盖多个市场与金融品种，交易类型全面，社区活跃。

       3. 米筐RiceQuant：基于IPythonNotebook，支持Python与Matlab，数据丰富，涵盖多种市场与金融产品，支持多种回测与交易类型，社区活跃。

       4. 掘金量化：支持多种编程语言与API，提供近年历史与实时数据，回测与交易类型多样，社区活跃。

       5. 迅投QMT：提供集行情显示、策略编写与实盘交易为一体的平台，支持多种语言与API，数据丰富，回测速度快，策略安全性高。

       6. 恒生PTrade：为高净值客户与专业机构打造的智能交易工具，提供多种交易场景与服务，数据全面，交易类型多样。

       7. Bigquant：AI赋能的量化投资平台，支持AI开发策略，提供实时与历史数据，多种回测类型与交易支持，社区活跃。

       8. GFQuant：一站式量化交易平台，提供多种数据与交易服务，支持回测与模拟交易，数据覆盖广泛。

       9. 天勤量化投资平台：提供策略研究、回测与实盘交易服务，适合专业投资者与机构，数据与功能全面。

       . 果仁网：界面友好，适合初学者快速上手，提供基础量化交易功能与教育资源，支持模拟交易与实盘交易。

       . 真格量化：支持期货期权实盘量化交易，提供Python策略研究与API，数据覆盖金融衍生品。

       . 开拓者TBQuant：专业金融量化分析交易软件，支持证券与期货市场，数据主要为期货，提供回测与交易功能。

       个人推荐QMT与PTrade，它们分别满足专业与个人投资者的需求。QMT提供高度专业性和灵活性，适合机构投资者或量化交易者；PTrade则以简洁易用和个性化交易工具吸引个人投资者与量化爱好者。选择时应考虑投资者类型、技术背景与交易成本，以实现最佳的投资效果。