本文是【宽客之家python量化课程】第一节,主要是介绍通过python学习量化的最基础内容,主要下面这些内容:
一、量化交易与主观交易的关系与区别? 在讲量化交易和传统的主观交易的关系之前,我们先给量化交易下一个定义。量化交易是利用交易模型(可以是数学模型,系统的量化策略等)和计算机技术,在大数据中寻找收益和风险最佳匹配的阈值的一种交易方式。 从第一定义中我们可以看出,相比我们传统的主观交易,量化交易更大的特点是利用了最新的大数据和计算机技术。因此相比主观交易来说既有非常多的优点,但是限于当前计算机技术以及每个人使用技术的能力不同,量化交易也不可避免的而有一些缺点。 量化交易的优点是比较明确的:运用计算机技术可以更加深度的对数据进行处理,并且可以24小时无休,而数据处理的精确度和广度上也不是单靠人力可以比拟的。同时相对来说更加重要的是量化交易运用计算机技术,有非常强的纪律性,可以消除我们交易的随意性。 量化交易的缺点也是比较明确的:就是一者交易的模型是事前设置好的,计算机会严格按照事前设置好的进行交易,那么就会有一个问题,灵活性会比较差。同时限于当前的技术发展和大多数宽客的水平,并不是目前主观交易中的所有方法在量化交易中都能实现。 但是无论怎么说,量化交易依然是当前比较先进和科学的交易方式。相比主观交易,在科技发展的代际上有明显的优势。这也是现在很多交易者从全主观转成量化的一个重要原因。在金融最为发达的美国,量化交易已大行其道,占据了70%以上的股市成交量。可以说量化交易是未来的趋势。当然,只言片语不能解释清楚,接下来,我们具体地介绍下量化交易。 二、通过量化交易宽客可以做什么? 量化交易既然是一个交易方式,肯定是为了我们交易服务,那么宽客日常运营量化交易方法可以做什么那?可以把原来主观交易的观察科学转变成实验科学。 如何实现那? 打个比方说:你原来是运用均线进行交易的,价格突破均线就做多,价格跌破均线做空。如果你是一个主观交易员,你肯定会知道这样一个简单的策略的问题是会出现非常多的假信号。我们需要加一些条件进行过滤。比如高低点突破等。主观交易的时候可以加之后进行观察以验证这个策略是否有效。而量化交易就可以直接把这个简单的思路之家写成代码,在量化平台中直接进行历史回测验证。 而且量化交易这个验证过程中的每个点都是非常明确地:价格在price【0】>iMA(0)且突破Highest【10】-X点等等。每次突破多少仓位可以得出最优解等等。 量化交易对于交易者来说最强大的就是可以把我们的想法随时进行验证, 把金融这个传统上的观察科学部分引入实验室,形成实验科学。 三、量化交易宽客最主要的价值是什么?
四、宽客运用量化交易需要什么条件? 对于宽客来说,进行量化交易第一步,寻找去熟悉一个量化平台,包括这些平台可以提供的数据,平台的编程语言,平台的额数据接口等。目前国内提供这类量化平台的机构还是比较比较多,比如目前功能非常好的聚宽,优矿,米筐等,以及传统的文化财经,交易开拓者,金字塔,MT4,MC等。当然如果本身IT技术水平还可以,自己搭建一个量化平台也不失为比较好的选择。
量化交易是一个相对来说综合性有一定要求的事情,因此不断的学习是不可避免。这个学习过程中可以先拿一些别比较简单的策略进行练手。之后在逐步由浅入深。这个过程中有几方面指数是需要补充的: 金融知识,量化交易的标的是金融产品,一次金融知识必不可少。 计算机知识:最好会一门计算机语言。 数学和统计学知识:这个也是非常重要的一部分。 宽客之家后期会针对这些知识跟大家做一些分享,欢迎关注网站首页公众号获取更多信息。 |