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高頻量比交易公司

發布時間:2021-07-10 10:14:55

㈠ 什麼是「量化高頻交易」,相對其他交易有什麼優點

高頻世界裡,有一條永恆的建模准則值得銘記:先看數據再建模。如果你看了上面的介紹就開始天馬行空的思考數學模型,那基本上是死路一條。我見過很多年輕人,特別有熱情,一上來就開始做數學定義,然後推導偏微分方程,數學公式寫滿一摞紙,最後一接觸數據才發現模型根本行不通,這是非常遺憾的。

而看了數據的人會怎麼樣呢?他很可能會發現,對於冰山訂單的處理,交易所的規則是非常值得尋味的。有的交易所是這樣做的:一個冰山訂單包含兩個參數,V表示訂單總量,p表示公開顯示的量。比如V=100,p=10的冰山單,實際上隱藏的量是90。如果有針對這個訂單的交易發生,比如交易量10,交易所會順序發出三條信息:

成交10
Order Book的Top bid size -10
新Bid +10
這三條信息一定會連續出現,並且第三條和第一條的時差dt很小。這樣做的原因是盡管冰山訂單存在隱藏量,但是每次的交易只能對顯示出的量(p)發生,p被消耗掉以後,才會從剩餘的隱藏量中翻新出一分新的p量。這樣,每個人從交易所收到的信息仍然可以在邏輯上正確的更新Order Book,就好像冰山訂單並不存在一樣。

㈡ 智能貓高頻量化交易理財是傳銷嗎

看樣子比較像資金盤,風險很大

股票軟體中的委比與委差是什麼意思

委比是指最近5個價位買入掛單與賣出掛單比例的差值,是衡量某一時段買賣盤相對強度的指標。

計算公式為: 委比=(委買手數-委賣手數)/(委買手數+現在所有個股委託買入下五檔的總數量)×100%

當委比值為負100%時,表示只有賣盤而沒有買盤,說明市場的拋盤非常大,當委比值為正100%時,表示只有買盤而沒有賣盤,說明市場的買盤非常有力。當委比值為負時,賣盤比買盤大;而委比值為正時,說明買盤比賣盤大。委比值從負100%到正100%的變化是賣盤逐漸減弱、買盤逐漸強勁的一個過程。

委差是指最近5個價位買入掛單與賣出掛單數量的差值例:當前股價為9.38元,在9.33至9.37元(5個價位)共計買入掛單4000手,9.38至9.42(5個價位)共計6000手賣出掛單,則委比為負20%,委差為負2000手。

內盤表示賣家以買家的買入價而賣出成交,成交價為申買價,說明拋盤比較踴躍,成交價為買入價叫內盤。當成交價在買入價時,將現手數量加入內盤累計數量中 , 當內盤累計數量比外盤累計數量大很多,而股價下跌時表示很多人在強拋賣出股票。

(3)高頻量比交易公司擴展閱讀:

委比注意事項:

(1)一般來說,委比指標說明了買入和賣出意願的不平衡程度,並不能反應股票的活躍程度,活躍程度還是要看股票的換手率,同時需注意,委比數值是時時都在變化的。

(2)委比指標並不是一個真實的指標。因為買盤賣盤掛單在成交前都是可撤單的,所以委比指標完全可以人為虛假製造出來。實際操盤過程中,一般不宜單純依靠委比指標進行交易。

(3)隨著計算技術的發展,在高頻量化交易中,可以適時捕捉撤單量的動態變化信息,據此可以對虛假掛單進行初步判斷,大概計算出真實委比量,提高委比指標的真實度和可用度。

㈣ 使用T+0高頻量化交易的私募公司有哪些

國內市場除了新三板是T+0的,其他都是+1的,港股是+0的

㈤ 「量化高頻交易」是怎樣的一種概念如何去簡單理解這個交易技術

#銀心分享#量化投資是通過綜合運用金融、數學和計算機知識,發現市場規律、尋找大概率事件,發現投資機會。 「量化投資簡單地說,就是先通過電腦來計算:時間、價格、經濟指標、市場消息等,當它們達到模型要求時,就自動買賣。」計算機根據每秒數次更新的報價不停計算,確定要不要加倉、減倉,算算用了多少錢,賺了還是虧了,賺了多少或者虧了多少。 以量化投資裡面具有代表性的一種模式———統計套利為例:成都市兩大菜市場都在賣大白菜,實時監控兩個市場的價格,如果發現一個市場大白菜價格為八毛一斤,另一個市場大白菜價格為七毛一斤,兩個市場之間的運費是每斤五分,這個時候我就可以在一個市場買入大白菜,拿到另外一個市場去賣掉,每一斤可以賺到五分錢,如果規模大,一天很多次這樣做生意,那麼累計的利潤就很可觀。「這就是統計套利基本原理的簡化案例。」他說。

㈥ 請問 高頻量化是什麼公司

  1. 量化投資就是藉助現代統計學、數學的方法,從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略,並紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資,力求取得穩定的、可持續的、高於平均的超額回報。

  2. 量化投資屬主動投資范疇,本質是定性投資的數量化實踐,理論基礎均為市場的非有效性或弱有效性。

  3. 量化投資特點:
    第一,投資視角更廣。藉助計算機高效、准確地處理海量信息,在全市場尋找更廣泛的投資機會。
    第二,投資紀律性更強。嚴格執行數量化投資模型所給出的投資建議,克服人性的弱點。
    第三,對歷史數據依賴性強。

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