用文化财经软件，编写程序化交易系统，具体参考官网教程
❷ 股票量化交易系统和期货量化交易系统是一样的吗
简单讲讲期货与股票的区别，美股研究社提供:
1、期货市场的交易费用低，一次买卖的费用为交易额的千分之一左右，且期货盈利暂不收取所得税；股票市场的交易费用高，一次买卖的费用为交易额的百分之一左右。
2、期市的交易品种较少，基本面资料相对也少，而且均可以在公开的媒体上查阅；股市的股票数量较多，且每只股票的资料均需要研究，还要配合综合指数，常出现“赚了指数赔了钱”的情况。
3、以整体价格波动幅度看，大豆十年来基本上在 1700-4000 之间波动，铜在 13000-33000 之间波动，即最高价仅是最低价的 2－3 倍，期货价格的高低和现货息息相关；而股票价格高低难以有一个统一的衡量基准。
4、期货市场的操作可以当天进出买卖，即 T＋0 交易，发现操作失误可以马上平仓离场；股票市场的操作是当天买进，第二天才可以卖出，即 T＋1 交易，盘中即使发现操作失误也只能眼巴巴的看到收盘，而无能为力。
5、期货市场始终是一半人赚钱，一半人亏损；股票市场的交易结果是“共赢同赔”，且股市的系统性风险目前无法规避。
6、以单日价格波动幅度看；期货一般仅为 3% ；股票是 10％
7、从风险监控角度看，期货市场交易的品种多是大宗农产品或工业原料，事关国计民生，价格的波动受到交易所、证监会乃至国务院有关部委的监控；而股票由于上市公司众多，目前已经 1500 多家，股票价格的形成受多种因素支配，对价格的合理波动范围认定十分困难，难以实施有效的监管，市场上价格操纵现象屡禁不止。
8、从定价基础和价格秩序看，期货市场商品的价格以价值为基础，随供求关系而波动，还有现货作参考，多空双方地位平等，任何一方都不敢脱离现货价格胡作非为，并且市场操作公开、透明，每日成交、持仓情况均对外公布，内幕交易少，大户操纵较难；；而股票市场操作的详细资料很难获取，内幕交易多。由于股票的可流通股份是相对有限的，股票的“庄家”可以通过自己的信息、资金优势提前暗地介入，收集大部分筹码，可以相对掌握股价的“定价权”，坐庄者和跟庄者地位严重不平等，往往出现价格和价值严重脱节。
9、期货市场的保证金交易制度使投资者可以“以小搏大”，以一当十，也就是说你有一万款钱在期货市场上就可以买到十万元的商品，期货交易由于其保证金的杠杆原理，可以放大收益，四两拨千斤。期货只需付出合约总值的10%以下的本钱；股票则必须100%投入资金，所以只要操作得当，就可以获取高额回报；但如果操作失误，损失也大，关键看你怎么把握．
10、期货市场的操作是“双程道”，可以先买后卖，也可以先卖后买；股票市场的操作是“单程道”，只能是“先买后卖”。
11、期货市场的操作需要注意时间因素，现有期货合约的“寿命”均在一年半之内，到期必须平仓或者实物交割；股票市场操作的时间性不强．
12、期货市场中的持仓总量是变动的，资金流入，持仓总量增加；资金流出，持仓总量减少；股票市场的单只股票的可流通股本是固定的，总的份额不会变化。
13、期货市场交易手段丰富，既可以单纯买卖交易，也可以跨期套利、跨市套利、跨品种套利等；股票市场交易手段单一。
14、期货市场的研究重点在于期货品种的供求关系、经济波动周期、政府政策、季节性因素等；股票市场的研究重点是宏观经济环境和个股企业的生产、经营情况。
❸ 什么是股票量化交易
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
❹ 做了很久股票，才发现量化交易系统的重要性，请问怎么样才能建立这个系统
做了很久的股票才发现量化交易系统的重要性，建立这个系统首先要了解公司的基本层面，这样才可以进一步深化。
❺ 那些股票量化交易系统是怎么操作的
股票量化交易系统
是根据系统里面的固定系统内容进行操作的。
❻ 股票如何实现量化交易
采用交易接口介入，文化财经好像有！
❼ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。
❽ python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱
Python量化投资框架：回测+模拟+实盘
Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架： Zipline ：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade ： 事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python 2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。 pybacktest ：以处理向量数据的方式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。 TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。 ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。 RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。 雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 实盘 实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分： easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架，支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。 2.1 回测 回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少； 去年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统，2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。 能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。