1.如何系统地学习量化交易？
2.请问国内哪家量化平台比较好？
3.vn.py发布v2.1.0 - 期权电子眼
4.期权定价中的期权期权BAW和CRR模型
5.第一篇：真格量化平台简介（原创）
6.2024年量化交易骗局：量化交易骗局大汇总（谨防上当受骗）

如何系统地学习量化交易？

       有TB和matlab就基本足够了，实现的量化量化话c++比较好。当然要看自身的源码知识背景和技术水平。

       我的软件理解其实做量化交易很难有一个所谓的系统学习的过程，量化只是期权期权手段，交易的量化量化linux编译android源码逻辑是多元化的，你可以通过形态描述、源码追踪市场不合理价差等手段切入，软件也可以把天体物理、期权期权小波分析、量化量化神经网络等复杂模型应用其中，源码你可以做的软件是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期权期权策略。

       所有的量化量化一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是源码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。电玩城源码网以后推出了期权，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，简单课时系统源码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

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。quartz并发控制源码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，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，mui 日期 滚动源码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。

期权定价中的BAW和CRR模型

       在期权定价的迷宫中，BAW和CRR模型犹如两把导航灯，引领着复杂的美式期权定价过程。BAW，源自Black-Scholes（BS）模型的扩展，虽然长期定价相对偏高，但它的精细化程度使其在复杂定价环境中具有优势。然而，CRR模型作为BS的简化版，凭借其良好的收敛性，特别是当步长调整得当时，它的精度在短期定价上可能略逊于BAW，但在长期定价和执行速度上，CRR无疑更胜一筹。

       在实际交易场景中，投资者和报价方需要在精度与效率之间做出明智抉择。真格量化，作为业内的重要参与者，提供BAW和CRR模型的支持，其Python技术交流群更是为技术爱好者提供了丰富的学习资源。他们的系列文章涵盖了广泛的主题，从数据处理的底层技术，如CTP API和NumPy/Pandas的高效运用，到交易策略的高级探讨，如波动率交易和期权套保策略，甚至还涉及到量化交易的前沿领域，如机器学习在期权预测和风险管理中的应用。

       自动化数据处理是其中不可或缺的一环，通过CTP API的深度集成，可以实时监控期货行情，进行高频交易影响分析，以及对订单流进行精准控制。理解并发和数据并发处理，如郑商所套利，是提升交易效率的关键。同时，风险控制和波动率应用也在其中占据重要地位，如PCR指标和期权期限结构的分析，帮助投资者做出明智的投资决策。

       在技术实现上，Python的兼容性和并发处理技术，如GIL和多线程进程，对于提升程序性能至关重要。同时，波动率微笑曲线、波动率指数和异常处理等工具，都是在期权定价和风险管理中的重要工具。此外，真格量化还注重与投资者共享实战经验和知识，如期权实战策略、期权配置和套期保值的策略选择。

       总结来说，BAW和CRR模型在期权定价中各具特色，投资者在实际操作中需根据自身需求权衡。而真格量化提供的不仅是定价模型，更是一站式的量化交易解决方案，涵盖了从底层技术到高级策略的全方位内容，帮助交易者在期权交易的道路上走得更远。

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。平台面向期货、期权（包含ETF期权、商品期权、股指期权）实盘程序化交易，使用python编程语言，兼容python2.7与python3.5版本。用户可通过官网API帮助文档了解支持的标准库与第三方库。

       平台在真格云上部署，用户无需自行安装部署，注册后即可免费使用，VIP会员则享有更多权限。注册后，用户将面对简洁的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。

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。