量化交易快速入门指南（适用于无编程背景人士） - 知乎

量化交易快速入门指南（适用于无编程背景人士） - 知乎首发于品职教育CFA&FRM双证备考切换模式写文章登录/注册量化交易快速入门指南（适用于无编程背景人士）李斯克​​特许金融分析师（CFA）、金融风险管理师（FRM）持证人在 AI 这个话题被不断神化的同时，量化对于大多数人来说也成了一个越来越遥远的领域。但近年来量化投资越来越受到投资者的关注，量化产品也为投资者创造了较好的回报，很多人对量化交易就有了最为直观而浅显的认识：这能赚钱，而且能赚很多钱。但是量化交易究竟怎么做？从小白到入门又分为几步，很多人其实在入门级别就倒下了。为了让大家能更直观的感受到量化的学习过程，我也会分享我们一个学员学习量化的小故事，这位学员在无编程经验的背景下，花费了4个月左右时间成功从传统金融背景转行进入量化团队。本篇文章我将从以下几方面为大家讲解量化的入门知识一、什么是量化交易？（一）普通人眼中的量化交易（二）真实的量化交易1.量化的定义2.近在咫尺的量化交易二、如何成为量化交易员（一）第一步：量化交易的养成（二）第二步：从Python上手编程（三）第三步：走向量化下面就跟着老李一起来揭开量化投资的神秘面纱。一、什么是量化交易？（一）普通人眼中的量化交易在和很多金融领域的学生聊天时，我发现大多数人在聊到量化时第一反应就是：它很难。接着会继续问道：- 量化岗是不是需要数学、物理博士？- 量化是做高频么？- 量化需要会C语言么？- 现在量化是不是在往AI方向上走？其实这些问题的答案很难用简单的「是否」去解答，对于一个领域的探讨永远是多元化的，在能够帮助大家解答这些问题之前，我们还要先从量化最本质的话题聊起：什么是量化交易？（二）真实的量化交易通常人们在科普量化时，会和大家解释Q-Quant和P-Quant，或者卖方/买方量化的角度将量化交易进行划分，这些类似的话题在知乎有很多，笔者今天想更多的从量化本身的定义出发，和大家聊聊这个话题。1.量化的定义量化，就是用数学模型（而非人脑），决定交易的品种、数量、方向、时机。不难理解，量化的一大核心就是用数学模型去替代人脑，让模型的理性替代人的感性，将我们的投资逻辑转化成数学语言，去严格执行模型中制定的交易规则，去决定交易中的买卖要素（品种、数量、方向、时机）。正所谓英雄不问出处，实时造就英雄，量化策略也是一样。一个量化策略好坏是根据它实盘的战记，观察它是否适合当前的市场、当前的资产情况、当下的时代背景，而非依据模型的复杂程度来进行评判，其底部是由投资逻辑去做支撑。这也就意味着，当大家在谈起量化时，不必与高频、深度学习、AI等这些高深词汇画上等号。一个好的策略它可以是简单的，也可以是复杂的，究其根本，是对底层投资逻辑的考量。2.近在咫尺的量化交易事实上，在我们的身边就有一个简单又好用的量化交易模型——当你打开基金软件，选中基金后，指定每周五定投500元，点击确认按钮，你便已经实现了一个最简单的量化策略。看到这里，你或许会轻笑，但不要小瞧这个用Excel就能实现的量化策略，定投策略在很多时候比我们跟风式的买卖更容易实现稳定的收益，原因如下：a.基金定投具有类似长期储蓄的特点，能积少成多，平摊投资成本，因此定期定额投资可抹平基金净值的高峰和低谷，消除市场的波动性。b.定投由于其量化属性（由规则决定买卖时机），可以规避投资者对进场时机主观判断的影响，大大降低因为主观判断失误（在市场高点买入，市场低点卖出）而造成的巨额损失。因此，定投策略可以很好的弱化定投目标的波动性，以及投资人由于个人情感和信息因素造成的投资点判断失误等问题。也由此可以看出，定投策略是一项十分适合中长线投资的策略，而投资者唯一需要做的，只是选出一项自己中长期看好的标的，即可进行定投操作。（ps：如果大家想从实例角度进一步理解定投策略及其优化的效果，可以在评论区留言，我们将在未来文章中进行进一步展开。）二、如何成为量化交易员通过前文的叙述，我们不难发现「量化」其实并没有大多数人想象的那样遥不可。那么，是不是意味着如果我们想要成为一名量化交易员，其实也没有想象中的那样困难呢？老李这里参考了一位品职学员的亲身经历来简单和大家复盘一下他的转行经验，希望对各位读者有所帮助。这位学员在无编程经验的背景下，花费了4个月左右时间成功从传统金融背景转行进入量化团队，那他是如何做到的呢？（一）第一步：量化交易的养成正如在「量化的定义」中谈及的，大多数人会侧重在「数学模型」四个字上，而忽略了量化的另一个核心要义——交易。在整个量化策略的构建中，我们需要先将交易逻辑转换成数学语言，再通过编程语言等工具实现数学语言到程序的转化。在这三个步骤、两次转化的过程中，其底部，是由扎实的交易逻辑做支撑。交易素养的培养是一个需要时间积累的过程，这也是传统金融从业者转行做量化时的一大优势。而目前大多量化团队也没有做到「全自动化交易」，由于数学模型自身的局限，以及黑天鹅、周期轮动等因素的影响，大部分量化团队还是保持人工+智能的方式进行量化投资，这也更加提升了量化研究员本身对交易的理解。意识到量化的底层逻辑是由什么支撑后，这名学员消除了最开始的竞争焦虑，不再忧心「量化更偏爱程序员」的传言，开始逐步投入自己该做的事情。由于学员属于金融后端的工作，除了基础的金融知识外，还需要补充一些前端交易的内容，于是决定从学习和模仿投资大佬们所分享的交易经验开始入门，在工作和学习编程之余，阅读了一些经典投资传记，并记录和梳理了大量的读书笔记，尝试站在巨人的肩膀上进行快速成长。《巴菲特的第一桶金》作为最出圈的投资者，伟大的投资家沃伦·巴菲特，用37年，22笔投资，赚得了自己的第一个1亿美元。书中再现了这一历程中巴菲特的进化、思考和他的投资路线图。《彼得·林奇的成功投资》作为华尔街最为优秀的股票投资者和证券投资基金经理之一，彼得·林奇在书中分享了他的选股逻辑，告诉普通投资者如何成为股票投资专家。只要仔细观察一下商业的发展趋势，留心一下周围的世界，从购物中心到自己工作的地方，你就可以比专业分析人员更早地发现那些潜在的将会大获成功的公司。《战胜一切市场的人》在本书中，这位传奇的金融天才用清晰简单的语言分享了自己在赌场和市场这两大领域的激动人心的冒险之旅，并分享了他击败庄家、战胜市场的秘诀，比如盯住“5”和“A”两张牌，就能决胜21点；而“凯利公式”“科学预测”和“价格锚点”则是战胜市场的最重要的投资策略。《笑傲股市》本书作者威廉·欧奈尔是华尔街经验最丰富、最成功的资深投资人之一，在这本书中总结了他的选股模式CAN SLIM，也被众多投资者应用于量化领域的实现。美国个人投资者协会将本书中的CAN SLIM方法与彼得·林奇和沃伦·巴菲特的方法进行比较后，于2001年发表独立研究，结果显示CAN SLIM方法每年都可以取得最好和最持续稳定的业绩，是最佳投资系统方案。（二）第二步：从Python上手编程在学习投资交易的同时，该学员开始尝试补齐最大的短板——编程，尝试从网红编程语言Python入手，快速上手量化所需的编程工具。1.Python是学习量化的拦路虎吗？这个对于很多人来说曾经是魔王级难度的关卡，在网红编程语言Python的帮助下，大大降低了我们与编程之间的距离。而对于量化小白而言，除了Python简单易学的特性外，其强大的模块社区支持，也能很好的帮助量化交易员实现大量机器学习算法模型。很多时候，我们不需要花大量的时间研究如何用编程去实现某个算法，而只需要去了解算法，并懂得如何将其应用就行了。相当于为侠客配备好了武器库，而我们只需要专注于练好武功心法即可。Python能够帮助很多量化交易员大大加快了编程效率。2.如何自学Python关于Python的学习，和大多数人一样，他购买了大量的学习资料，也曾询问过我相关内容的推荐，和学习方法，我给了他两方面的建议：第一：在学习前期语法和pandas阶段，尽可能快速的学习和掌握知识，学习过程中可以不求甚解。在大致理解了整体框架和Python能提供的功能后，在后续的实践案例中进行一次次巩固，才能在自学过程中快速又精确的掌握自己最需要的技能。第二：书籍推荐：图灵系列丛书中非常经典的「动物书」系列：语法入门《Python编程 从入门到实践(第二版)》真正针对零基础入门，从安装到环境配置，从基础语法到实践项目，十分适合小白自学使用。数据分析《利用Python进行数据分析（第二版）》Python数据分析中的核心库「Pandas」创始人编写的数据分析书籍，十分详细的讲解了Pandas库的使用，结合了一些数据分析案例，让大家在能更好的在案例实践中掌握Pandas的应用方法。数据爬虫《Python 3 网络爬虫开发实战》在量化研究中，除了策略本身以外，数据也是十分重要的一环，而网络爬虫是我们获取数据的重要手段之一，也是各个领域的数据分析人员（包括量化）十分重要的一大技能。本书中涉及丰富的实战案例，通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取。（三）第三步：走向量化上述三本书大概花费了该学员一个半月的时间，此时的他对于编程也仅仅是入门，还算不上熟练，对于语法和pandas的应用也只能算得上刚刚及格，但正如我之前提到的那样，走向精通的道路可以在量化实战中不断深化。接下来，他开始自己寻找一些量化相关的视频及书籍，尝试学习和掌握经典的量化策略，利用Python构建了属于自己的基础回测框架。在学习经典策略的过程中，开始逐步优化基础框架，尝试利用回测框架进行一些开源研报的策略复现。在这个过程中，开始深入的推敲不同数据类型（如：价量数据、财务数据、资金流数据等）背后的数据逻辑，了解分析师们的分析方法和思路，掌握因子构造的基本方法，尝试对已有策略做优化和迭代。在后期，开始结合投资传记中提炼出来的交易逻辑，做一些独立策略的构建，并将自己的策略研究结果写入简历中开始尝试做一些建立的投递和面试。整个转行跨行的过程中是十分煎熬又充实的，中间学员也曾和我聊过几次，反思自己为了不知能否成功的理想而付出的各种机会成本是否值得，除了对未知领域探索时的恐惧，更多是对前途的迷惘和担忧。很多时候难住我们的可能并不是学习量化本身，而是在选择跨行转行时能否放下现在的所有，而幸运的是，这位学员坚持了下来。量化本身不难，难的在于自己勇敢的迈出第一步。编辑于 2021-08-05 16:06量化量化交易量化研究​赞同 471​​25 条评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录品职教育CFA&FRM双证备考CFA&FRM知识和备考经验分享，让备考少走

(量化机器人):详解交易中的概率、赔率和频率 - 知乎

(量化机器人):详解交易中的概率、赔率和频率 - 知乎切换模式写文章登录/注册(量化机器人):详解交易中的概率、赔率和频率博森科技 卓文影响投资收益的主要由三个因素决定：概率（也有人叫做胜率），赔率和频率决定。概率或者胜率，意味着我们做投资时，有多少的把握。赔率意味着我们做投资的时候，看对了能赚多少。频率则是我们做投资的下注次数。01 不可兼得的概率和赔率 概率和赔率是不可兼得的，这个世界上的好事不可能被一个人占了。高概率的投资，往往赔率不大。高赔率的投资，往往概率不高。我们认为，投资收益中最重要的部分是概率（或者说胜率）。长期保持高概率，意味着在投资这个游戏中，你获胜的次数会超过失败的次数。从符合人性的角度出发，如果在一个游戏中赢的次数多于输的次数，他才能玩得下去。 这也是为什么许多优秀的基金经理都最看重概率。记得达里奥第一次来上海做《原则》这本书的线下见面会时，有一个人问他：在对冲基金领域，绝大部分的利润来自极少数的几次交易，你怎么把这种赚大钱的机会找出来。达里奥笑笑说，在桥水我们并不是这么想的。我们要的是70%的交易都是赚钱的。 包括一批价值投资者，巴菲特和芒格，他们也都是在做高概率的投资。所以巴菲特说过一个打孔原则，如果你一辈子只打20次孔，那么就要对每一次打孔都进行很细致的分析。这背后也是概率思维，巴菲特希望每一次出手的概率都是比较高的。这里我们再说说赔率。赔率从某种意义上就是“以小博大”。 往往是看错的话，亏损比例不大；但是看对的话，收益会很高。这一点和我们传统投资中，认为一个公司是“十倍潜力”是不同的。大部分情况下，风险和收益是匹配的。一个公司如果在较短时间内有十倍潜力，往往也隐含了比较大的向下风险。但是在特定的制度和时代背景下，也能找到符合高赔率特征的机会。投资大师中，索罗斯是很看重赔率的。他要的就是大机会，看重的不是胜利的次数，而是胜利的重量级。通过长期高赔率赚钱，会比高概率难很多。大部分普通人如果追求赔率，就会变成买彩票模式了。02 频率是杠杆 频率是中性的，长期来看，频率有杠杆效应，会放大你的收益。 比如说在投资中，最好的组合是高频率+高胜率。你每一次下注都能有70%的胜率，然后不断在玩这个游戏，你的收益就会很高很高。如果每一笔交易获胜概率是70%左右，但是每天在做，这样一年有365多个交易日，本金得积累就会非常快。所以我们看到，那些依靠几万本金变成几十亿的人，基本上都是来自做交易的选手。巴菲特的价值投资，交易的频率很低，所以只能以时间维度作为他的频率。我们看巴菲特历年收益率，翻十倍用了10年，翻100倍用了大约23年，翻1000倍用了32年，翻10000倍用了差不多40年。最差的投资是高频率+低胜率。由于频率是一个杠杆，完全中性的，那么如果你在玩一个输家的游戏，高频率会加速一个人亏光本金的速度。 比如说在赌场里面，如果一个人不断在玩老虎机，那么玩的速度越快，他把本金亏光的时间就越短。在交易中，如果是一个低概率的游戏，你交易次数越多，亏光本金速度就越快。比如说期货，就远远比股票市场更残酷。因为期货是一个“负和博弈”，扣除手续费，大家平均收益率是亏的。而且期货市场是T+0，每天可以做许多次交易，加速了亏损的速度，如果你没有这方面的竞争优势的话。 所以我们最好在自己有“竞争优势”的领域，增加频率；在没有“竞争优势”的领域，减少频率甚至放弃。我们再回到赌场的例子。普通人玩21点，赢钱的概率在49%左右。赌场依靠2%的优势，就可以源源不断从赌客手中赢钱。后来有一个叫做爱德华.索普的人，他通过算牌的方式将赢钱概率从49%变成了51%。这个人是全世界第一个真正战胜赌场的人，还写了一本书。当他把赌场作为“提款机”之后，如何提高自己的频率呢？那就是组队去赌场玩，五个人一组的队伍就将频率提高5倍。这就是后来的“Bring down the house”，一群MIT的学生组成了赌场最不受欢迎的一群人。而关于赔率+频率，就变得更加复杂了。其实很少能找到高赔率的投资机会，大部分以高赔率为目标的基金经理，他的频率也不会很高。那些风险收益比很好的机会并不多。 索罗斯就像是一条鳄鱼，大部分时间在等待那个高赔率的机会出现。同时，为了找到高赔率的机会，还需要很宽广的视野。高赔率的投资机会，核心并非是下判断，而是怎么找到这个机会。03 做“频率”的朋友 我们常常说，做时间的朋友，其实时间也是频率的一部分。复利就是在高概率下，不断让频率构建你的护城河。 每一次多做一些积累，这个雪球会越滚越大。频率也是一种杠杆，我们要做杠杆的朋友。杠杆的功能就是放大，无论是好的，还是坏的。对于追求概率的人来说，他们需要几方面的能力。最基础部分是，理解和计算概率。很多时候，人性的弱点会让我们失去概率思维的能力。 我们举一个彩票的例子，如果计算过彩票的数学期望值，就知道从概率上来说，买彩票是非常不合算的行为。一个理性的人，不应该买彩票。但是人性都是希望自己是那个拥有好运气的人。我们总是会看到这个人中了几百万彩票，那个人中了几千万彩票，也希望好运气降临。还有一个例子是人性的害怕亏损。假设有两个机会，一个是100%给你24万，另一个是25%的概率给你100万。从概率角度看，应该是第二个机会更好。但是绝大多数人会选择稳妥的24万，毕竟后者有75%的可能什么都得不到。除了概率思维外，还需要在这个游戏中，有“竞争优势”。竞争优势意味着，你在这方面能比其他人做得更好。我们再拿投资举例。巴菲特在投资上的“竞争优势”，一方面是他对价值投资的坚信不疑，虽然价值投资也有失效的年份。另一方面是他的商业模式，负债端很稳定，导致能拿到好的资产。前面提到，市场通过交易获得的收益可以很高，也是来自专业交易者的“竞争优势”。这一批从交易模式杀出来的人，往往是比较有天赋的，而且有长期交易的训练。而他们的对手方，很多时候是对于市场理解最浅的普通小白或者大叔大妈。在这一层上，专业选手的竞争优势很大。对于追求赔率的人，投资视野可能更重要。高赔率低风险的机会，其实没有我们看上去那么多。每年的年初，大家都觉得市场有这么多翻倍的机会。但一年下来发现，其实赚个20-30%收益率就很高了。那意味着，那些一开始看上去空间很大的机会，也对应同样的风险。视野就变得重要，你能不能看到这个机会。最终，绝对长期收益的是，我们在投资中获胜的概率高，或者找到高赔率低成本的机会。我们要做频率的朋友，意味着我们在这个游戏中玩的越久，收益也越高！而量化，可以用科学的数学模型，合理的仓位管控，摒弃人性的弱点，去7X24小时监控行情，策略设的保守些，资金安全，日积月累的去复利，真正的成为时间的朋友，耐心些，未来可期！以上可以看出，交易绝非易事，假如有一种方法可以使新手小白，也能学会理财，并且全天候无休止监控，不错过任何行情！做到睡后收入？你会试着了解吗如果能有一个“机器人”，自动追踪牛市、分析币种、通过完备的计算系统帮我们盈利就好了。真的有这样的好事？有。这就是结合智能交易技术而生的CCR机器人。智能操作、自动交易1兼容主流平台您的资金在全球主流交易平台，安全无忧，不用担心本金安全。27*24小时无休，全自动执行机器人在云服务器上24小时运行，不断电不断网。初始化设置参数之后，机器人将按照策略进行自动交易。达到设定条件自动买入或者卖出，无须长时间盯盘。3制定交易策略与仓位分配机器人内置多种交易策略，从“保守-”到“激进+”，满足不同的风险类型。设置策略后，机器人将智能分配每次进单的仓位和条件，严格执行交易策略，交易补单策略，根据当前行情，云大数据实时调整。4同时监控多个交易品种可支持上百个交易币种同时运行交易策略，每个品种独立线程，自动监控报价深度、策略计算，实时监控交易条件，保证交易执行的即时性。5智能追踪止盈，让盈利飞会设置触发条件，盈利比例达到条件之后，机器人自动触发追踪止盈。盘面报价一直涨的情况下，盈利比例不断突破最高值；价格回落时，触发平仓条件，止盈出场。6一键设置策略，一键启动博森一直在努力降低量化交易的操作难度。在机器人中，填写仓位、品种数量，选择风险类型，即可一键设置，一键启动。数字资产交易新手，轻松上手，快速使用。7追踪建仓，延迟补单针对下跌趋势，需要回调1%再建仓，即如果达到了算法的建仓点，行情继续下跌，自动延迟补单，做到尽可能的低位补单，让交易成本更低。8智能防瀑布5秒内行情瞬间瀑布式暴跌，即暂停补单，让交易更安全。9规避客观情绪影响，策略严格执行信号严格判断，规避人工主观情绪的影响，不符合条件坚决不补单，不交易，不平仓。10官方推荐币种不懂币，不知道怎么筛选币，可以选择官方推荐币种，不用担心归零，不用担心空气币，都是优质币种。11人工与智能的完美结合无需人工干涉，全自动智能交易，用户手动购买的币可以托管给机器人监控卖出，也可以根据自己的想法手动修改机器人的参数指令，让收益更高，赚取更多利润。12网格止盈策略机器人同时监控整体策略和各订单盈亏状态，即使未达到策略整体止盈条件，也可以收单获利，若行情在尾单附近震荡，则可能不断收益，减轻持仓负担。我是卓文，专注量化机器人软件，如果你对量化机器人也感兴趣，欢迎一起交流！编辑于 2022-04-23 16:53炒币炒币机器人量化机器人​赞同​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

10 个“最佳”人工智能股票交易机器人（2024 年 XNUMX 月） - Unite.AI

0 个“最佳”人工智能股票交易机器人（2024 年 XNUMX 月） - Unite.AI 人工智能工具购物聊天机器人代码生成器教学加密交易爆头生成器图像增强器图像生成器营销工具音乐发生器搜索引擎优化证券交易文本到语音转录翻译视频增强器视频生成器语音发生器写作工具活动人工智能会议网络安全会议机器人会议搜索引擎优化会议新闻中心人工智能人工智能脑机接口网络安全伦理健康防护面试投资量子计算税法法规机器人监控思想领袖认证证书全面、云端技术网络安全数据科学机器学习自然语言处理即时工程蟒蛇机器人过程自动化TensorFlow课程Python库数据科学深度学习影像处理机器学习自然语言处理域名新闻简报联系我们 关注我们. 联合人工智能10 个“最佳”人工智能股票交易机器人（2024 年 XNUMX 月） 人工智能工具生成式人工智能代码电子邮件爆头图片媒体资料包素描音乐案例分享视频音色写作商业人工智能购物聊天机器人ETL法律助理营销公开演讲招聘简历搜索引擎优化社交媒体文本到语音白色标签优化人工智能人工智能助手应用程序构建器音频增强器漫画家Chrome扩展数据清理图像增强器转录翻译视频增强器网站建设者人工智能工具包数据分析师教学时尚设计师医疗抄写员交易加密交易股票认证证书区块链认证聊天机器人云端技术网络安全数据科学机器学习自然语言处理即时工程蟒蛇机器人过程自动化TensorFlow活动人工智能会议网络安全会议机器人会议搜索引擎优化会议新闻中心所有类型人工智能人工智能增强现实技术脑机接口网络安全伦理未来派系列健康防护投资量子计算税法法规机器人监控面试思想领袖.AI 域名 BEST OF 10 个“最佳”人工智能股票交易机器人（2024 年 XNUMX 月） 更新 on 2024 年 3 月 1 日 By 亚历克斯麦克法兰 目录 人工智能 (AI) 正在利用计算能力来执行高度先进水平的复制人类逻辑和专业知识的任务，从而改变股票交易格局。 人工智能和 机器学习 由于自动化流程和规则，机器学习 (ML) 可以减少错误，消除计算人为错误，同时减少人类花费数小时执行任务的需要。 许多人工智能技术可以处理大量可用的数据和数据集。 然后将这些数据集应用于实时数据，从而实现准确的预测和交易。 人工智能改变股票交易世界的主要方式之一是引入机器人。 这些机器可以更快地做出决策，并且错误更少，这意味着它们可以带来更高的盈利能力。 市场上有很多不错的选择，所以让我们来看看 10 个最好的人工智能股票交易机器人： 1. 交易建议在我们的最佳人工智能股票交易机器人名单中名列前茅的是 Trade Ideas，这是一款令人印象深刻的股票交易软件，由包括金融技术企业家和开发人员在内的才华横溢的团队提供支持。 该技术是由该公司自己的美国开发团队从头开始构建的，他们的服务器直接连接到交易所。 该系统会监视每一个滴答声，并实时测量过去的行为。 人工智能股票交易机器人设置由数十种投资算法组成，可确保用户改善交易。贸易创意是为各种经验水平的投资者设计的。 初学者可以快速学习，并从模拟培训和练习课程开始，而中级交易者可以利用预先构建的人工智能交易管理技术来积累经验。 对于专家来说，贸易创意使他们能够完全定制自己的贸易策略，并利用人工智能来改进它们。 该公司的 AI-Holly 机器人给出了经过统计加权的建议入场信号，并且根据不同的风险管理为日内交易管理提供了建议的退出信号。 Trade Ideas 还提供完整报价窗口，通过拉出一个窗口，其中包含对股票有贡献的所有基本数据，以及自定义布局，使您可以轻松了解股票价格，从而使您能够自定义渠道或选择预先配置的布局。 以下是贸易创意的一些主要特征： 人工智能算法 模拟训练 建议的进场和出场信号完整报价窗口自定义布局 2. 趋势蜘蛛TrendSpider 引导系统之旅Watch this video on YouTubeTrendSpider 以其独特的机器学习算法和股票市场平台带来先进的自动技术分析。 该股票分析软件面向从日内交易者到一般投资者的所有人。 TrendSpider 的专有算法扫描历史市场数据以发现外汇市场的趋势。 在识别这些趋势后，它将它们发送给人类交易者，他们利用这些信息进行有效且有利可图的交易。 当谈到 TrendSpider 的交易机器人时，它们可以帮助您将您的策略​​转变为完全自动化、位置感知的机器人，几乎可以执行任何任务。 在将其作为交易机器人启动之前，您首先使用平台的策略测试器调整并完善您的策略。 交易机器人使您能够在满足策略中的某些条件时自动触发事件。 这意味着可以构建一个交易机器人来发布到私人 Discord 服务器，或者它可以触发订单路由系统以在经纪或交易账户中进行交易。 交易机器人具有高度可定制性和灵活性，这意味着它们可以准确匹配您的策略。 它们在 15 分钟及以上的任何时间范围内工作，永不过期，并由基于云的系统提供支持。 除了交易机器人之外，TrendSpider 的一体化平台还提供扫描和筛选以实现更好的交易设置、节省时间的智能图表、改善交易时机的动态价格提醒等等。 以下是 TrendSpider 的一些主要功能：交易机器人动态价格提醒资产洞察回溯测试 雨滴图3. 符号Signm 提供对市场趋势的快速分析，利用人工智能驱动的工具通过财经新闻和社会分析为投资者提供优势。它每天持续监控超过 2 万条有关股市的观点，确保用户始终了解当前的讨论。该平台每天分析来自 1,500 个领先财经新闻来源的 50 多篇新闻文章，融合了 CNN、福布斯和 The Motley Fool 等主要媒体的不同观点。同时，它每天还会检查来自 Twitter 和 Reddit 等平台的超过 2 万条社交媒体帖子，通过捕捉市场脉搏提供可行的见解。此外，该服务还可以识别情绪变化，揭示公众对各个公司的看法。它利用人工智能、机器学习和定量金融领域数十年的专业知识，帮助用户发现市场对话的早期趋势。这有助于做出明智的决策，类似于华尔街投资者采用的策略。通过利用人工智能，该服务可以发现隐藏的投资机会，预测市场走势，并帮助用户做出更好的决策以获得竞争优势。它衡量从看跌到看涨的情绪，提供对市场看法的见解。对文章和社交媒体帖子的相关性进行分析和评分，确保仅突出显示相关信息。该平台使用经过金融市场内容训练的先进机器学习算法来计算情绪分数。这些分数范围从 -3 到 3，基于对积极和消极单词和短语的识别。以下是 Signm 的一些主要功能：每天分析来自顶级财经来源的 1,500 多篇新闻文章检查来自 Twitter 和 Reddit 等平台的超过 2 万条每日社交媒体帖子识别对公司的情绪变化和公众意见检测市场对话的早期趋势使用人工智能、机器学习和定量金融来做出明智的决策发现隐藏的投资机会并预测市场走势使用经过金融内容训练的机器学习算法计算出的情绪分数由人类专家审查人工智能聚合数据的准确性包括用于跟踪投资的筛选器和观察列表提供超过 1,000 家公司的全面分析和研究4. 信号栈SignalStack 是一种快速、轻松且简单的方法，可将任何交易平台的任何警报转换为任何经纪账户中的已执行订单。 自动地。SignalStack 允许您像对冲基金一样自动化订单，从而营造公平的竞争环境。这是一个企业级平台，旨在提供高可用性和可靠性。 它旨在处理来自任何外部系统的传入信号并将其转换为经纪账户内的实时订单。 这是零售交易者以前无法获得的技术。以下是一些功能：通过调整发送到 SignalStack 的有效负载，自动下达市价单和限价单。保留与外部经纪人的所有交互的详细日志，并能够在出现任何异常时向您发送自动警报。无需编码在几毫秒内将信号转换为订单，以最大限度地减少滑点5. 股票英雄接近列表顶部的是 Stock Hero，这是一个多方面的平台，提供模拟纸质交易，使您能够以无风险的方式测试您的策略。 一旦您对结果感到满意，您就可以轻松地将机器人部署到现实世界中。无需编码，您可以在几分钟内轻松创建、测试和部署机器人。 提供的选项包括：连接 API 密钥以在多个交易所进行交易。可通过 Web 界面或 iOS 或 Android 应用程序使用。回溯测试通常可以在 6 个不同的时间范围内完成，即 1 天、1 周、1 个月、3 个月、6 个月、1 年。StockHero 使用从各自经纪公司提取的烛台数据。 交易信号根据每个烛台的开盘价进行评估，由频率决定。由于该平台使用 基于云的股票交易机器人平台，可以提高速度并减少时间敏感交易的潜在滞后。最重要的是 StockHero 的机器人市场是一个革命性的市场，旨在让刚接触自动交易和/或 StockHero 世界的用户能够轻松地立即利用性能良好的股票交易机器人。 这些机器人是由经验丰富的交易者创建的。6. 泰克龙图片：泰克龙人工智能股票交易机器人的另一个首选是 Tickeron，这是一个提供广泛人工智能交易选项的先进平台。 该平台的人工智能机器人使您能够实时查看买卖交易的潜在利润和止损。 AI 机器人每分钟扫描股票和 ETF，并将其呈现在可定制的字段中。 您可以调整给定列表中的选择，人工智能机器人会扫描列表中的股票以根据实时模式查找交易机会。 人工智能机器人还运营自动交易室，人工智能根据多个神经网络进行交易。 Tickeron 提供了许多出色的功能，例如人工智能趋势预测。 该平台的人工智能趋势预测引擎依靠历史价格数据来预测不断变化的市场趋势，并且它包含一个置信水平，以便您可以看到每个预测趋势的成功几率。 该平台还允许用户自定义置信度。 每个用户都可以为人工智能识别的趋势和模式设置最低置信水平，这使得更厌恶风险的个人能够使用更成熟的技术。 以下是 Tickeron 的一些主要功能： 人工智能趋势预测人工智能主动投资组合自定义模式搜索标准人工智能机器人 可定制的置信水平7. 斯坎兹Scanz 是专为日内交易者和波段交易者打造的“一体化”市场扫描平台。 它是一个功能强大的平台，使用户能够在几秒钟内扫描整个股票市场。该平台的目标是实时发送源源不断的无限贸易机会。用户可以轻松扫描 100 多个价格、交易量、技术和基本面变量的组合，或者如果需要更轻松的方法，您可以简单地选择由 Scanz 交易团队设计的预构建扫描。该软件旨在识别并突袭在美国东部时间上午 5:00 至晚上 8:00 的盘前走势的活跃股票。News Scanner 专为随时准备扣动扳机的新闻交易者而设计，可提供现有的最快、最先进的新闻源，并具有超强大的过滤和排序功能。它们由 100 多个新闻来源、新闻稿、财经博客和完整的 SEC 文件提供支持，确保您不会错过任何实时的市场动态事件。您可以收到的一些库存通知：股票创出新高或新低突破价格或数量范围独一无二的大宗交易信号流动性或技术过滤器信息窗口提供您需要的所有信息、图表、二级、时间和销售、基本面、新闻等。最重要的是，它可以轻松地与多个经纪商集成，包括盈透证券或德美利证券。8. 命令式执行图片：命令执行命令执行汇集了金融交易所的信息，特别是有关美国股票的信息。 该组织是Intelligent Cross美国股票ATS的母公司，ATS是第一个使用人工智能优化交易绩效的场所。 该平台优化价格发现并最大限度地减少市场影响，以提高市场效率。 IntelligenceCross 工具在离散时间和到达后几微秒内匹配订单，这有助于最大限度地发现价格。 Imperative Execution 还具有 ASPEN（逆向选择保护引擎）系统，充当买/卖簿。 还有 IQX 数据源，它可以让您深入了解 Aspen 上的所有执行情况。 以下是命令执行的一些主要功能：情报十字 阿斯彭系统自动化订单管理近乎连续的订单撮合9. 算法图片：Algoriz接近我们列表的最后的是 Algoriz，它是一款人工智能软件，可让您快速构建、回测和自动化股票和加密货币交易策略。 直观的界面将您连接到不同的数据供应商，并支持比特币、以太坊、XRP 和许多其他硬币。 您还可以将您的经纪商账户安全地连接到 Algoriz，以自动化您的交易算法，以及仅使用经纪商数据或使用 Algoriz 的供应商数据来构建策略。 对于编程知识有限的人来说，该平台是一个很好的选择，因为它为用户提供了模拟匹配引擎来测试各种算法。 它支持在 Algoriz 上制定和测试的 10,000 多种不同策略。 以下是 Algoriz 的一些主要功能：直观的操作界面将您连接到不同的数据供应商支持BTC、ETH等连接经纪商账户 10. 卡武图片：卡武特最后列出的最佳人工智能股票交易机器人是 Kavout，它是一个创新的人工智能投资平台。 该平台的核心是“Kai”，它是一台人工智能机器，可以分析数百万个数据点、文件和股票报价。 人工智能还分析新闻、博客和社交媒体渠道，以提供最准确的视图。 该软件通过各种财务和工程模型运行数据，包括分类、回归等。 该软件将结果编译为股票和各种其他资产的预测排名。 Kavout 的一些附加功能包括模拟交易投资组合，使您能够在使用真实资金之前测试投资策略。 该平台的市场分析工具会筛选出最佳股票，并提供日历来跟踪股票表现。 以下是 Kavout 的一些主要功能： “Kai”机器学习过程分析数百万个数据点纸质交易组合市场分析工具 相关话题：AI人工智能库存贸易 下一步10 个最佳“文本转语音”生成器（2024 年 XNUMX 月） 不要错过5 家最佳人工智能招聘公司（2024 年 XNUMX 月） 亚历克斯麦克法兰 亚历克斯·麦克法兰 (Alex McFarland) 是一位科技作家，主要报道人工智能的最新发展。他曾与全球的人工智能初创公司和出版物合作。 你可能会喜欢 10 个“最佳”人工智能加密货币交易机器人（2024 年 XNUMX 月） 10 个“最佳”商业人工智能工具（2024 年 XNUMX 月） 10 个最佳社交媒体人工智能工具（2024 年 XNUMX 月） 7 个最佳人工智能软件开发工具 10 款最佳人工智能应用（2024 年 XNUMX 月） 10 个最佳 AI 艺术生成器（2024 年 XNUMX 月） 最新文章 5年内我们能实现AGI吗？ NVIDIA 首席执行官黄仁勋相信这是可能的 人工智能对本季选举诈骗的影响不断加大 视频生成 AI：探索 OpenAI 的突破性 Sora 模型 营销中的人工智能：MWC 会议见解 Figure AI 在人形机器人领域取得了 675 亿美元的突破公司简介认识我们的团队我们的宪章.AI 域名按工具联系我们广告商披露：Unite.AI 致力于严格的编辑标准，为我们的读者提供准确的信息和新闻。 当您点击我们评论的产品链接时，我们可能会收到补偿。版权所有 © 2024 Unite.AI编辑政策隐私政策使用条款和法律声明

好用的机器人炒股软件有哪些？ - 知乎

好用的机器人炒股软件有哪些？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册调查类问题股票软件好用的机器人炒股软件有哪些？炒股软件，可以看到量化分析的显示全部 ​关注者14被浏览39,225关注问题​写回答​邀请回答​好问题 1​添加评论​分享​6 个回答默认排序水母量化​已认证账号​ 关注如果要问这个市面上有没有好用的量化交易软件，我想我必须要给各位介绍一下自己。水母量化交易软件由创始于2012年的国家高新技术企业——水母量化公司自主研发，是国内使用门槛最低、通用性最好、交易速度达顶尖水平的专业量化交易软件，已合规、安全、稳定运行超过3年。为什么会有许多用户选择我们的水母量化交易软件呢？通过调查我们总结了以下几点：1.功能丰富，满足散户的基本投资需求。丰富的条件单功能满足您对于单只股票的简单止盈止损需求。专业的网格交易帮助您低买高卖赚取股票价格波动的利差。克隆交易让您跟踪模拟组合的实时操作，轻松克隆高手的收益。策略交易可基于数百种技术、财务、盘口、资金因子，自由设计各种交易策略以及自动循环交易。自动国债逆回购以及自动打新帮助您省去每日手工操作的繁琐2.方便易用，不用编程也可以diy自己的交易策略现如今市面上大多数的量化交易软件都需要有一定的编程基础才可以使用，而且编程语言也不统一，有些只支持python，有些只支持c语言，这对于一些普通用户来讲很难上手，基于这一点我们推出了自定义策略功能，自动打板，自动止盈止损，macd金叉买入死叉卖出...多种交易应用场景均可使用，搭配最近新推出的智能选股器，更丰富了使用者的操作空间。在之前的文章里我们也介绍了多种使用模板供大家选择与参考，未来我们还会继续完善策略交易这个功能让大家获得更好的使用体验！利用策略交易进行自动打板3.价格亲民，希望做最具性价比的量化交易软件相较于市场上主流的量化交易软件动辄上万的价格，水母量化交易软件推出了三档价格套餐，普及版套餐更是低至180元/月，虽然价格亲民但是在功能上可是好不逊色于其他量化交易软件，关注我们的小伙伴都应该知道我们基本上每个月都会至少推出一个新的功能或更新，在价格不变的情况下，每个月都会收获新的惊喜，这才是真正的性价比！大家若对量化交易软件感兴趣可以点击水母量化交易了解更多，可以先体验再购买，我们水母量化团队期待您的使用！发布于 2023-08-29 09:44​赞同 1​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​于钦明​ 关注你说的是哪个券商和客户端呢发布于 2022-05-12 13:02​赞同 1​​添加评论​分享​收藏​喜欢

年化收益率近65%，同济本科生用DRL算法训练了一个股票交易智能体_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper

率近65%，同济本科生用DRL算法训练了一个股票交易智能体_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper下载客户端登录无障碍+1年化收益率近65%，同济本科生用DRL算法训练了一个股票交易智能体2022-01-23 10:01来源：澎湃新闻·澎湃号·湃客字号原创 Synced 机器之心机器之心专栏机器之心编辑部利用算法进行股票量化交易是当今金融市场的一个重要趋势。在国际象棋和围棋等诸多复杂的游戏中，深度强化学习（DRL）智能体都取得了惊人的成绩。深度强化学习的理论同样适用于股票市场的量化决策。本文介绍了同济大学计算机科学与技术系的上海市大学生创新创业训练计划优秀项目：「基于深度强化学习的金融量化策略研究」，解读了如何训练一个 A 股市场的深度强化学习模型，以及回测的绩效表现。在该项目中，研究者把股票市场的历史价格走势看作一个复杂的不完全信息环境，而智能体需要在这个环境中最大化回报和最小化风险。相比于其他传统机器学习算法，深度强化学习的优势在于对股票交易任务进行马尔可夫决策过程建模，没有将识别市场状况和交易策略执行分开，更符合股票交易的特点。尽管基于深度强化学习的量化策略研究仍处于早期探索阶段，部分算法已经能够在特定的交易任务中展现出良好的收益。实验表明，深度强化学习算法中 DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法已能在复杂多变的股票市场取得良好的效果。股票交易问题建模考虑到交易市场的随机性和互动性，研究者将股票交易过程建模为如下图所示的马尔可夫决策过程(Markov Decision process, MDP)，具体如下：状态 s = [p, h, b]，其中 p, h 均为 D 维向量，分别代表股票价格和持股量，b 为当前余额（D 为在市场上考虑的股票数量）。动作 a: D 维向量，代表对股票的操作。每只股票的可操作行为包括卖出、买入和持有，分别导致持股量 h 的减少、增加和不变。奖励：代表在状态 s 时执行动作 a 后达到新的状态投资组合价值的变化。投资组合价值是所有持有的股票价值和余额 b 的总和。策略: 代表股票在状态 s 的交易策略，它本质上是动作 a 在状态 s 的概率分布。状态动作价值函数: 代表在状态 s 执行动作 a，并在后续状态以策略进行交易所能获得的期望收益。图 1：资产状态变化图[1]股票市场的动态变化如下：在 t 时刻，智能体执行一个动作 a，可以是卖出、买入和持有，分别导致持股量 h 的减少、增加和不变。而后根据持股量、余额的变化和股票价格的更新，重新计算股票价值和余额 b 的总和，即可得到 t+1 时刻新的投资组合价值。深度强化学习算法介绍DDPG 是确定性策略梯度 (Deterministic Policy Gradient, DPG) 算法的改进版本。DPG 结合了 Q-learning 和策略梯度这两种方法。与 DPG 相比，DDPG 采用神经网络作为函数逼近器。如下图所示，DDPG 采用 Actor-Critic 方法，它有一个策略网络（Actor），一个价值网络（Critic）。策略网络控制智能体的行动，它基于状态 s 做出动作 a。价值网络不控制智能体，只是基于状态 s 给动作 a 打分，从而指导策略网络做出改进。图 2：DDPG 算法网络结构图[1]与 DQN 类似，DDPG 使用经验回放缓冲区(experience replay buffer) R 来存储收集到的经验和更新模型参数，可以有效降低采样样本之间的相关性。为了收集经验，每个时刻，DDPG 智能体在状态下采取动作，并根据下一状态得到奖励，由此得到经验四元组并存入 R 中。随后，从 R 中随机抽出 N 条经验，计算 TD target 并更新价值网络参数，从而使得价值网络对状态动作价值函数的估计更准确。然后根据价值网络计算策略梯度并更新策略网络的参数。下图对算法的细节做了详细的说明。图 3：DDPG 算法流程图[1]用 FinRL 框架搭建中国 A 股交易智能体FinRL 是第一个展现出深度强化学习应用在量化金融中巨大潜力的 Python 开源框架。FinRL 提供了通用的构建模块，使策略制定者能够（1）将股票市场数据集配置为虚拟环境（2）训练深度神经网络作为智能体（3）通过回测分析智能体的交易表现。首先，下载、安装并导入相关功能包，并通过 TushareDownloader 下载股票市场数据集。然后进行数据预处理，主要是根据原始股票数据计算各种金融技术性指标，这一步可以使用 FinRL 提供的 FeatureEngineer 类。之后便是强化学习环境的定义，包括数据集的划分、状态空间大小的计算以及初始金额、交易成本等环境参数的设定。这一步会分别定义训练和交易两个环境，需要使用 FinRL 提供的 StockTradingEnv 类。环境搭建完成后，用搭建好的环境初始化 DRLAgent 类，得到一个智能体实例，并根据需要赋予智能体实例深度强化学习算法。目前 FinRL 框架中包含了 DDPG、A2C、PPO 等绝大多数主流深度强化学习算法，同时也支持自定义算法。随后设定学习率等与模型训练相关的超参数，即可在训练环境中开始训练。最后，让训练好的 DRLAgent 在交易环境中交易，得到各时间步下的投资组合价值和智能体的动作，再应用 FinRL 中集成的 pyfolio 自动化回测工具就能得到年化收益率、夏普指数等一系列回测指标的数值和曲线图。实验及结果同济大学的本科生团队正致力于基于深度强化学习的量化金融策略研究，并已经使用 DDPG 算法在我国 A 股的历史数据上取得了不错的效果。实验代码已在 FinRL-Meta 开源。项目地址：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL-Meta/blob/master/Demo_China_A_share_market.ipynb图 4：本课题中期结果海报展示。该研究选择了上证 50 中的 15 支作为交易股票，并使用 2015 年 1 月 1 日至 2021 年 1 月 3 日的历史日价格来训练智能体并测试其表现。数据集通过开源的 Python 财经数据接口包 Tushare 获得。实验包括三个阶段，即训练、验证和交易。在训练阶段，首先使用 DDPG 算法生成一个训练有素的交易智能体。然后在验证阶段调整关键参数，如 learning rate 和 episode 的大小等。最后在交易阶段，对训练得到的智能体的盈利能力进行评估。因此，整个数据集被分为两个部分，如下图所示。训练使用 2015 年 1 月 1 日至 2019 年 8 月 1 日的数据，测试使用 2019 年 8 月 1 日至 2021 年 1 月 3 日的数据。图 5：数据集划分时间轴该研究使用三个指标来评估得到的结果: 最终投资组合价值、年化收益率和夏普比率。最终投资组合价值反映的是交易阶段结束时的投资组合价值。年化收益率是指投资组合每年的直接收益。夏普比率将收益和风险结合在一起给出的评价。结果显示，智能体在初始资金为 1000000 时，经过一年半的交易，最终投资组合价值为 1978179，年化收益率为 64.35%，夏普比率达 1.99。下图为累积收益率随时间变化的曲线。图 6：验证集累积收益率变化图（本文关于问题建模与算法介绍的内容参考[2]）参考文献：[1] Deep Reinforcement Learning in Quantitative Algorithmic Trading: A Review：https://arxiv.org/abs/2106.00123[2] Practical Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading：https://arxiv.org/pdf/1811.07522.pdf使用Python快速构建基于NVIDIA RIVA的智能问答机器人NVIDIA Riva 是一个使用 GPU 加速，能用于快速部署高性能会话式 AI 服务的 SDK，可用于快速开发语音 AI 的应用程序。Riva 的设计旨在轻松、快速地访问会话 AI 功能，开箱即用，通过一些简单的命令和 API 操作就可以快速构建高级别的对话式 AI 服务。2022年1月26日19:30-21:00，最新一期线上分享主要介绍：对话式 AI 与 NVIDIA Riva 简介利用NVIDIA Riva构建语音识别模块利用NVIDIA Riva构建智能问答模块利用NVIDIA Riva构建语音合成模块原标题：《年化收益率近65%，同济本科生用DRL算法训练了一个股票交易智能体》阅读原文特别声明本文为澎湃号作者或机构在澎湃新闻上传并发布，仅代表该作者或机构观点，不代表澎湃新闻的观点或立场，澎湃新闻仅提供信息发布平台。申请澎湃号请用电脑访问http://renzheng.thepaper.cn。+1收藏我要举报#算法#股票量化交易查看更多查看更多开始答题扫码下载澎湃新闻客户端Android版iPhone版iPad版关于澎湃加入澎湃联系我们广告合作法律声明隐私政策澎湃矩阵澎湃新闻微博澎湃新闻公众号澎湃新闻抖音号IP SHANGHAISIXTH TONE新闻报料报料热线: 021-962866报料邮箱: news@thepaper.cn沪ICP备14003370号沪公网安备31010602000299号互联网新闻信息服务许可证：31120170006增值电信业务经营许可证：沪B2-2017116© 2014-2024 上海东方报业有限公

AI做量化投资效果如何？国内顶尖量化私募：超60%的交易通过AI算法驱动 | 机器之心

化投资效果如何？国内顶尖量化私募：超60%的交易通过AI算法驱动 | 机器之心

报道人工智能数字化转型汽车科技交叉前沿专栏学堂年度榜单2023年度榜单年度榜单 2023年度榜单 2022年度榜单 2021年度榜单 2020年度榜单 2019年度榜单 2018年度榜单 2017A100 系列A100 数智中国A100 Data IntelligenceA100 Original活动SOTA模型机器之心 Pro登录ENAuto Byte专注未来出行及智能汽车科技微信扫一扫获取更多资讯Science AI关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展微信扫一扫获取更多资讯机器之心原创2021/04/27 14:05作者李泽南AI做量化投资效果如何？国内顶尖量化私募：超60%的交易通过AI算法驱动人工智能进入深度学习时代，最先受益的是金融行业。对于很多人来说，量化投资是一个高大上的名词，其多因子模型和涉及复杂金融工具的「黑箱」操作让人难以理解它们的运作方式。「作为一个量化投资基金，过去人们在国内信息渠道中获知的机会很少。」九坤投资创始合伙人、总经理王琛说道。对于量化投资这一在国内仍属神秘的行业，我们对于它的投资现状、引入人工智能技术的新发展有了不少认识。王琛是九坤投资总经理、投资决策委员会主席，2008 年毕业于清华大学，获计算机科学博士学位。从 World Quant 离开后，于 2012 年创办了九坤投资。 中国一定会出现世界顶尖的量化私募简单来说，量化是一群科学家使用数学、统计工具构建起的投资框架。上世纪 60 年代，MIT 数学家爱德华 · 索普（Edward Thorp）首次提出量化投资的概念，他被认为是量化交易的鼻祖，他投资生涯中的年均复合增长率高达 20%。自 2018 年以后，全球前十大对冲基金中量化基金占据了 8 家，在证券投资公开市场上的规模占比超过 40%，量化投资被认为是非常有效的投资方式。在国内，2010 年 4 月 16 日，沪深 300 股指期货正式上市交易，被认为是量化 1.0 时代的起始标志。在 2015 年初，市场上就已经有多家量化私募，但之后遭遇股灾，股指期货受限，量化私募规模缩水，直至 2019 年又重回百亿量化私募阵营。目前，量化私募已进入规模化大发展阶段，管理人显著分化，九坤等头部量化私募展现出了更高的专业化水平。相比传统投资，量化投资采用的是不同的方法论：通过大数据收集，根据先验数据统计和后验的数据检查，实现更具纪律性的买卖操作，因此也更加「科学」。量化投资中一个概念是因子，也就是基于某种数据模型或者投资逻辑对所有股票的一种打分，通过多个分散的因子来源，基金可以实现利用不同信息做出更准确的交易决策。量化投资希望通过在整个市场中找到更多投资机会，集腋成裘。比如指数增强产品会通过构建一个极度分散的投资组合，根据量化策略优化选股，追求超额收益。「传统投资更像是中医的问诊方式——人们会逐个调研个股，最终的投资判断基于基金经理的个人经验，而且主观投资的品种数量有限，」王琛表示。「另外，量化投资可以同时分析上千只股票，投资范围广泛，且天生具有纪律性，可以避免人类主观情绪，也可以从市场的不理智行为中寻求获利机会。」王琛表示，目前国内量化行业发展迅速，未来这一领域还将处于长期的上升阶段：「未来，中国一定会出现像文艺复兴科技、Two Sigma、德劭等世界顶尖的量化对冲基金，规模将达到甚至超过美国的水平。而且随着制度红利的不断释放、量化投资工具的进一步丰富、互联网大数据和 AI 等技术的进步，量化行业会展现出更强大的生命力」。AI 加持的投资方式通过数据和模型来预测股票价格，并以此为基础构建投资框架、交易决策的量化投资，本身就可以看成是广义上的 AI 在金融行业的典型应用了。而对于量化投资领域，使用最新技术获取提升早已是普遍的行业升级范式。如今，AI 是技术创新最活跃的领域。最近一波深度学习浪潮在 2010 年后引领了很多行业的智能化转型。对于量化行业而言，在 2010 年前后已出现过很多案例，包括通过自然语言处理（NLP）模型从新闻报道和社交网络中提取投资者情绪的投资策略。机器学习对于非线性的拟合能力很强，在大数据场景上超过了线性方法，逐渐出现的一些应用推动了行业的发展。王琛表示，当前的量化投资机构已在大规模使用这样的技术。最为神秘的文艺复兴科技（Renaissance）很早就将机器学习应用于金融市场模型。 2017 年 5 月，对冲基金巨头 Citadel 招募了微软首席人工智能科学家邓力，并由他构建了量化人工智能团队。其他国外知名的量化基金也从互联网 AI 行业持续招募，并已大量应用于投资中。在北美，现在已经产生了一些纯粹使用 AI 算法的量化投资基金。「AI 的技术优势是发觉结构化数据中的非线性关系，提高新闻、图片、视频等非线性另类数据应用与投资能力，」王琛表示。「此外，可以更快速地开发不同市场、不同资产类型的交易模型，对于快速变化的市场，具有更快的模型自迭代能力。」当然，使用人工智能来做量化投资还会面临一些挑战。首先就是数据，目前中国市场投资研究所需要的数据数量和数据质量还有待提升。在量化投资上，要进一步发挥 AI 的赋能力量，还需要策略团队拥有更强的构建能力。另外，也需要更强大的算力支撑。量化私募机构对于新技术的重视，可以从资金投入上直观地体现出来：九坤在去年成立了专门的 AI 实验室，致力于研究并迭代量化 AI 模型和算法。为了满足未来可能指数增长的算力需求，九坤投资已经花费上亿元建设了自有的 AI 超算集群，用于策略研究和交易。在未来的几年里，这家公司将在数据、人才、算力三个方面进一步加大投入。还计划每年投入数千万元持续提升数据质量，并花重金招募人才并增强硬件基础设施。从互联网大厂挖人作为国内最早的量化投资机构之一，九坤在业内一直处于第一梯队，目前其人民币资产管理规模已突破 400 亿，服务约 1.5 万家高净值客户。现在这家基金有 60% 的交易都是通过 AI 算法来驱动的。这家位于北京的投资机构，在过去两年招聘的投研技术人员中，70% 具有 AI 研究经验或互联网 AI 背景，其技术人员大量来自阿里、腾讯、百度、Facebook、谷歌等科技公司。与金融投资机构相比，它更像是一家科技公司。九坤的核心团队由投研、技术、风控和运营四大部分构成，现在 AI 实验室列于投研团队之中。「我们的 AI 组会深度结合传统量化经验，重构量化交易的平台和算法，从而进一步挖掘 AI 在量化中的潜力」王琛介绍道。在今年 2 月份国内市场转向、股指大幅回撤时，九坤在量化投资上维持了较高的稳定性，展现了量化私募产品持股分散、抗跌能力强的特点。和人们印象中「量化基金倾向于炒短线」的情况不同，九坤是希望于通过科学的投资方法做长期投资，为投资人追求长期稳定收益。「我们不能保证所有的模型都一直有效，但我们坚信这是我们唯一科学的投资机会。」王琛表示。产业自然语言处理智慧金融量化投资推荐文章你好, 人工智能分子; 你好, 虚伪弱智时代 | 特写微胖2除了Kaggle，这里还有一些高质量的数据科学竞赛平台机器之心6量化评估、算法拓展：强化学习研究的10大原则大数据文摘3登录后评论暂无评论~返回顶部关于我们服务条款全球人工智能信息服务友情链接:Synced Global机器之心 Medium 博客PaperWeekly动脉网艾耕科技©2024 机器之心（北京）科技有限公司     京ICP备2021005318号-1识别二维码，立即订阅智能战疫日报众智成城，共克时艰加入「智能战疫联合行动」 您/贵司在疫情中面临哪些困难与诉求您/贵司在疫情中可为其他企业提供哪类帮助您/贵司有哪些抗疫动作或故事希望与大家分享您/贵司希望如何参与抗疫行动前

BigQuant量化交易平台 - AI人工智能量化投资交易平台

uant量化交易平台 - AI人工智能量化投资交易平台logo了解企业版首页编写策略数据平台因子研究我的交易量化学院知识库免费注册登录 优质AI量化交易策略获取策略失败, 刷新重试全心专注AI量化服务人工智能核心平台企业级AI底层平台，量化交易领先算法，自动机器学习、超参优化，极速提高AI量化处理效率PB级量化数据PB级量化专有标准金融数据+新型投资大数据，支持各类数据定制，满足不同投资需求海量因子库2000+基础因子库，AI支持挖掘更多衍生因子，先人一步，发现更多市场机会因子构建与分析表达式引擎创建多样化因子库，支持对因子进行全方位分析，更快发现有效因子可视化开发环境模块化的可视化开发环境，与python代码版无缝集成，提高策略开发效率高级优化超参搜索、组合优化器、滚动训练、归因分析等，高端玩家的自定义装备立即体验增值服务，攻克AI量化投资高地免费AI QUANT培训零基础、进阶视频教程，手把手教你利用AI开发策略100+案例实践，从模仿到思考，建立自己的策略开发思路免费学习 >策略源码1000+经典策略源码，打开策略的脑洞1000+券商研报，随时进步开拓思维免费获取 >实盘交易模拟交易、实盘交易无缝对接申请使用 >国内TOP金融机构都选择BigQuant立即使用关于BigQuant关于我们加入我们商务合作宽邦科技用户条款 / 隐私协议帮助与支持新手入门常见问题量化学院文档反馈建议关注我们微博知乎B站微信公众号微信公众号微信客服用户QQ群©2022 BigQuant.com - 蜀ICP备16017083

数字货币量化交易机器人的比较 - 知乎

数字货币量化交易机器人的比较 - 知乎首发于Hummingbot中文频道切换模式写文章登录/注册数字货币量化交易机器人的比较Dolm开源量化交易机器人国内市场存在很多的量化交易机器人，我们在不断改进我们的机器人的同时也会比较和研究其他量化交易机器人。本文将主要比较国内的两个比较主流的量化软件，通过不同角度去分析量化平台的优势及劣势，个人观点，仅供参考：FMZ（发明者） FMZ（发明者）量化平台是国内最专业的量化社区，在这里你可以学习、编写、分享、买卖量化策略；在线回测和使用模拟盘模拟交易；运行、公开、围观实盘。支持传统的商品期货与易盛外盘期货，支持股票证券，也支持几乎所有的常用的数字货币交易所。 支持语言：Javascript Python C++ My语言 Blockly 得分：☆☆☆☆☆ 安全性：需要在线提交API Key，在线提交策略，可能存在一定风险 得分：☆☆ 是否开源：否 得分：☆ 上手难度：有低价付费学习视频，无需编程经验也可以复制社区现有策略 得分：☆☆☆☆ 机器人费用：每小时 0.125元/小时 得分：☆☆ 文档：完善 得分：☆☆ 机器人管理：可在网页中监控多个机器人状况，也可以在微信中进行监控 得分：☆☆☆☆☆ 策略数量：包含多种高频、套利、趋势策略 得分：☆☆☆☆ 接入交易所：支持大部分主流交易所 得分：☆☆☆☆ 社区规模： 得分：☆☆☆☆☆ 总结：适合小白上手，但是不适合对策略安全性要求较高的专业团队和个人VNPY VNPY是中国大陆从事量化相关软件的信息和软件服务企业， 公司位于上海。在国内市场，我们的客户定位包括个人量化交易爱好者、高校、证券公司、 基金管理公司、投资公司等金融企业。精于量化，以回测为起点，我司紧密跟随金融市场 日新月异的发展，不断向新的领域发展，新的产品和服务战略不断在延伸,在金融领域， 我司已陆续完成完整的产品系列研发。 支持语言：Python 得分：☆ 安全性：可以本地私有化部署 得分：☆☆☆☆☆ 是否开源：是 得分：☆☆☆☆☆ 上手难度：有免费教程，同时也有付费课程 得分：☆☆☆ 机器人费用：无 得分：☆☆☆☆☆ 文档：完善 得分：☆☆☆☆ 机器人管理：需要自行开发 得分：☆ 策略数量：包含多种策略模板 得分：☆☆☆☆ 接入交易所：数字货币方面直接入最常用的几个交易所 得分：☆☆☆ 社区规模： 得分：☆☆☆☆☆ 总结：社区氛围好，支持金融市场丰富，有回测工具，适合跑一些简单脚本和回测Hummingbot最后，我们也来给Hummingbot打个分 支持语言：Python,Cython 得分：☆☆ 安全性：可以本地私有化部署 得分：☆☆☆☆☆ 是否开源：是 得分：☆☆☆☆☆ 上手难度：可以快速部署，也可以定制开发自己的策略 得分：☆☆☆ 机器人费用：无 得分：☆☆☆☆☆ 文档：目前只有英文方面的文档 得分：☆☆☆ 机器人管理：可以通过Telegram进行管理 得分：☆☆ 策略数量：以做市和套利策略为主 得分：☆☆☆☆ 接入交易所：接入数量众多的中心化交易所，同时也接入了类似UniSwap的去中心化交易所 得分：☆☆☆☆ 社区规模： 得分：☆☆☆☆ 如有任何问题获想参与讨论，请加入我们的社区我们的社区有众多的做市商和套利者，他们愿意互相帮助，充分利用 Hummingbot。 您可以加入我们的 Discord 中文频道，讨论 Hummingbot、策略、流动性挖坑以及与加密货币世界有关的任何其他内容，并获得我们团队的直接支持。加入中文微信群，请添加ID：amtf202004QQ群：714030802更多教学互动视频，请订阅bilibili频道发布于 2021-08-30 21:59量化交易量化数量化交易者​赞同 6​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录Hummingbot中文频道开源数字货币量化交

国内目前排前三的智能量化机器人? - 知乎

国内目前排前三的智能量化机器人? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册机器人量化量化交易国内目前排前三的智能量化机器人?关注者3被浏览1,688关注问题​写回答​邀请回答​好问题​添加评论​分享​1 个回答默认排序丽娜 易网行对冲​ 关注量化机器人的十五大优势 量化机器人就属于人工智能炒股软件，执行指定的交易程序，即可按条件完成买与卖的操作；金融投资交易是有规律可寻的，这是股票买卖的历史长河中，得到无数机构前辈们验证过的结果。目前海内外的各个投资市场，几乎都存在的量化机器人的身影，但很多都是大型机构在使用，目前还没有实现量化交易平民化。 最近外币市场行情一直都在暴跌当中，一时间引起了无数投资者的暴仓，市场上暴跌暴涨的行为，也证实了量化机器人是突变行情中最后一根救命稻草。 这里给大家细数一下易网行量化交易的几大优势：一、支持全球主流外币交易，机器人只是交易工具，只会机械化自动买卖，资金在自己的账号绝对安全可靠，无法进行提现以及转账；二、支持所有合作平台上主流币种的轻松交易，并且可以同时管理多个交易所的账号，同时进行对冲套利交易；三、多维度综合大数据智能分析，可以把长达过去几个月，或者几年的历史行情进行验证策略的执行情况，以确保资金的安全；四、创新追踪止盈止损交易策略，监控当前阶段最高点行情，定位最佳出货位置；五、云大数据实时行情更新分析， 实时智能计算调整策略补充，专业团队完善策略；六、一键启动量化交易系统，选择币种即可全自动智能交易，全程解放双手与双眼，大脑，24小时自动盯盘交易，真正的全托管；七、智能防瀑布、防阴跌机制，暴跌即自动暂停进单，阴跌即停止补单，熊市更安全；八、机器人会严格执行策略，理性行情分析判断,规避人为的主观情绪波动的影响；九、多种建仓数据选择，可以根据自己的条件建仓，自设各种参数，更人性化、智能化；十、所有盈利、交易数据真实可靠，盈利数据清晰可查，用户可以完整的查看自己所有的交易所后台数据与软件数据，自己账户和软件全程自己掌控；十一、本金盈利安全可持续，可实现自己复利滚存，月收益高达10%~30%；十二、系统只链接各大交易所公认主流外币种交易现货，只做排名前20以内的币种，量化安全稳定；十三、支持各种对冲交易，期货交易，去中心化与中心化对冲交易，跨交易所对冲交易，跨币种对冲等，均可支持；十四、盈利来自交易所真实交易赚取利润，盈利模式优于投资、理财、借贷、存储、债券等方式，无需把资金转到第三方托管，绝对安全可靠；十五、雪球效应收益正向循环，生态可持续发展，正拨比无泡沫，未来投资的必然选择。 从本质上说，在易网行量化交易中的机器人是一种软件程序，它直接与金融交易所进行交互(通常使用API获取和解释相关信息)，并根据市场数据的解释代表您发出买卖订单 这些机器人通过监测市场价格走势，并根据一套预先设定和编程的规则作出反应，从而做出这些决定。通常，一个交易机器人会分析市场行为，例如交易量、订单、价格和时间，它们通常可以根据您自己的喜好进行编程。发布于 2022-11-23 15:48​赞同​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​​

有什么好用的量化机器人吗? - 知乎

有什么好用的量化机器人吗? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册机器人量化机器人控制有什么好用的量化机器人吗?如题显示全部 ​关注者16被浏览4,111关注问题​写回答​邀请回答​好问题​添加评论​分享​11 个回答默认排序小a量化投资系统​ 关注笔者根据自己的实操情况，总结了使用量化小T机器人得注意以下几点：1、算法并不适用所有股票做高抛低吸，适用约1000-1600只股票，活跃且分钟波幅大；2、算法何时下单隔夜情绪早盘集中释放，波动大，适合抓取价差，算法早盘会密集操作。3、市值越大，分的笔数越多，需要使用的资金越少，单笔操作金额在3万-4万左右。毕竟在量化投资这一块，大家还是比较看好量化交易的，也是由于它的风险行性小，盈利性稳定，不过具体大家还是要结合自己的实操情况选择好量化系统，才能更好的利用小T机器人实现自动化交易。发布于 2022-06-09 17:09​赞同​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​车道说探讨汽车知识、揭秘金融理财—来自互联网金融圈最熟知汽车的人​ 关注瓦力和特牛都可以，这两个我都用发布于 2021-05-21 12:24​赞同​​添加评论​分享​收藏​喜欢