用文化財經軟體，編寫程序化交易系統，具體參考官網教程
❷ 股票量化交易系統和期貨量化交易系統是一樣的嗎
簡單講講期貨與股票的區別，美股研究社提供:
1、期貨市場的交易費用低，一次買賣的費用為交易額的千分之一左右，且期貨盈利暫不收取所得稅；股票市場的交易費用高，一次買賣的費用為交易額的百分之一左右。
2、期市的交易品種較少，基本面資料相對也少，而且均可以在公開的媒體上查閱；股市的股票數量較多，且每隻股票的資料均需要研究，還要配合綜合指數，常出現「賺了指數賠了錢」的情況。
3、以整體價格波動幅度看，大豆十年來基本上在 1700-4000 之間波動，銅在 13000-33000 之間波動，即最高價僅是最低價的 2－3 倍，期貨價格的高低和現貨息息相關；而股票價格高低難以有一個統一的衡量基準。
4、期貨市場的操作可以當天進出買賣，即 T＋0 交易，發現操作失誤可以馬上平倉離場；股票市場的操作是當天買進，第二天才可以賣出，即 T＋1 交易，盤中即使發現操作失誤也只能眼巴巴的看到收盤，而無能為力。
5、期貨市場始終是一半人賺錢，一半人虧損；股票市場的交易結果是「共贏同賠」，且股市的系統性風險目前無法規避。
6、以單日價格波動幅度看；期貨一般僅為 3% ；股票是 10％
7、從風險監控角度看，期貨市場交易的品種多是大宗農產品或工業原料，事關國計民生，價格的波動受到交易所、證監會乃至國務院有關部委的監控；而股票由於上市公司眾多，目前已經 1500 多家，股票價格的形成受多種因素支配，對價格的合理波動范圍認定十分困難，難以實施有效的監管，市場上價格操縱現象屢禁不止。
8、從定價基礎和價格秩序看，期貨市場商品的價格以價值為基礎，隨供求關系而波動，還有現貨作參考，多空雙方地位平等，任何一方都不敢脫離現貨價格胡作非為，並且市場操作公開、透明，每日成交、持倉情況均對外公布，內幕交易少，大戶操縱較難；；而股票市場操作的詳細資料很難獲取，內幕交易多。由於股票的可流通股份是相對有限的，股票的「莊家」可以通過自己的信息、資金優勢提前暗地介入，收集大部分籌碼，可以相對掌握股價的「定價權」，坐莊者和跟庄者地位嚴重不平等，往往出現價格和價值嚴重脫節。
9、期貨市場的保證金交易制度使投資者可以「以小搏大」，以一當十，也就是說你有一萬款錢在期貨市場上就可以買到十萬元的商品，期貨交易由於其保證金的杠桿原理，可以放大收益，四兩撥千斤。期貨只需付出合約總值的10%以下的本錢；股票則必須100%投入資金，所以只要操作得當，就可以獲取高額回報；但如果操作失誤，損失也大，關鍵看你怎麼把握．
10、期貨市場的操作是「雙程道」，可以先買後賣，也可以先賣後買；股票市場的操作是「單程道」，只能是「先買後賣」。
11、期貨市場的操作需要注意時間因素，現有期貨合約的「壽命」均在一年半之內，到期必須平倉或者實物交割；股票市場操作的時間性不強．
12、期貨市場中的持倉總量是變動的，資金流入，持倉總量增加；資金流出，持倉總量減少；股票市場的單只股票的可流通股本是固定的，總的份額不會變化。
13、期貨市場交易手段豐富，既可以單純買賣交易，也可以跨期套利、跨市套利、跨品種套利等；股票市場交易手段單一。
14、期貨市場的研究重點在於期貨品種的供求關系、經濟波動周期、政府政策、季節性因素等；股票市場的研究重點是宏觀經濟環境和個股企業的生產、經營情況。
❸ 什麼是股票量化交易
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
❹ 做了很久股票，才發現量化交易系統的重要性，請問怎麼樣才能建立這個系統
做了很久的股票才發現量化交易系統的重要性，建立這個系統首先要了解公司的基本層面，這樣才可以進一步深化。
❺ 那些股票量化交易系統是怎麼操作的
股票量化交易系統
是根據系統裡面的固定系統內容進行操作的。
❻ 股票如何實現量化交易
採用交易介面介入，文化財經好像有！
❼ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
❽ python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢
Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。