个人做量化交易需要注意些什么？

1. 个人做量化交易需要注意些什么？

一说到量化投资，一下子蹦出来一堆厉害的语汇，例如：FPGA，微波加热，高频率，纳秒等级延迟时间这些。这种全是高频交易中的语汇，高频交易的确是基金管理公司做起来较为适合，平常人搞起来门槛较为高。

可是，必须确立一点量化投资不相当于高频交易。买卖假如依据频率来区划的话，可分成：高频率：ticke纳秒等级的1s等级中低频：1s~2h等级超低频：1d~2w等长线投资高频交易对延迟时间，特性和可靠性规定十分高，必须很多的硬件配置的成本费和人力成本。

可是中低频买卖对硬件配置规定便会低许多。本人与基金管理公司差别关键反映在优化算法上，普通程序也是有工作能力捕捉到这一频率的买卖数据信号。老头子废话不多说，就一个字，立即干！假如要想剖析A股，或是BTC，就必须自身构建一套自然环境。

一般构建一个量化平台必须这种流程：设立账户〉开发工具构建〉数据信息提前准备〉量化交易策略开发设计〉回归测试〉模拟交易〉实盘买卖一、设立账户（这里忽略）

一、开发工具构建现阶段流行的两种服务平台是，python和R语言。这两个语言表达有给予回测架构，时间序列分析剖析，数据分析的库，（C+和java还可以，但是门槛相对性较为高）。
Python：现阶段应该是最广泛的本人量化分析技术性优选 语言表达，由于有关的开源框架非常丰富多彩。R：高级优化算法较为便捷，小区较为活跃性。我选择的是Python，常见的回测架构用的是ZipLine和BackTrader。

二、数据信息提前准备中国的股票数据，有一些服务提供商给予，例如通联数据、tushare；海外证券数据信息能够从得这种数据信息后就可以导到数据库查询去。有关数据库查询的挑选，一般应用Mysql，假如信息量较为大（>100G）能够应用mogodb，一般本人不容易这么大信息量。

三、量化交易策略开发设计说到买卖优化算法，通常会想到深度学习、马尔可夫实体模型、数据分析、深度神经网络、神经元网络等这种厉害的AI语汇，可是，一般游戏玩家基本上用不上。

针对一般投资者能够采用简易高效率的优化算法：
1、将自身实际操作和念头程序化交易，例如：三连阳，买低价股票或是你听闻过什么神奇的实际操作技巧全是用编码完成，随后应用历史记录开展回测。
2.传统式的指标值买卖：移动平均线，MACD，布林线指标等，蜡烛图基础理论，RSI，江恩理论。这种纯技术指标分析指标值必须在特殊的情景才可以有功效，大家都听闻过海龟交易法，很有可能都觉得挺有些道理的。但具体情况怎样，用A股或是外汇数据测试一下，便会发觉长期性回报率并不是特别好。

3.多因子选股票：每一个投资者都是有自身的选股票基础理论，例如有些人会看市净率，股票换手率，市净率，领域状况，交易量。这种挑选要素非常简单，但要是以好几千个股里去挑选，通常必须很多活力。程序流程就能特别好处理这种难题。如果你是高级玩家还可以试着一下高级优化算法。

例如深度学习，数据分析等。互联网大数据在金融投资行业运用或是处在逐渐环节。从现阶段信息内容看来，互联网大数据基金收益率的算是非常好，例如百度搜索和广发证券协作的百发指数型基金，腾讯官方和嘉实协作的互联网大数据股票基金。

四、回归测试假如回测实际效果非常好，回报率，最大回撤率，Sharp值，等指标值，都是在可接纳的范畴内容，你毫无疑问便会激动，急着要上真正买卖，乃至逐渐方案创立私募投资基金，可是，别着急，最好是模拟交易一下。

五、模拟交易但在实盘买卖前，还必须做一两个月模拟交易。许多回测实际效果非常好的对策不一定在模拟交易情况下就主要表现得好。历史记录是固定不动，回测的情况下能够根据持续调节主要参数，让各类指标值趋向极致，有时会造成优化算法过度拟合，由于销售市场一直千姿百态，太过于呆板的优化算法是没法融入销售市场转变。

模拟交易最后实际效果一般在于你的程序流程是不是灵便，是不是优良的风险性和资金分配优化算法。
总结：对于说本人做量化投资是不是可靠，上边的步骤早已表明了实际可策划方案，可靠性显而易见。对于能否赚到钱，就看本人的修为了更好地。

2. 个人能做量化交易吗？

 个人是可以做量化交易的。
   个人做量化交易需要一定的投资策略和算法来作为支撑。
   1、投资者的纪律性要比较强，应该严格根据模型的运行结果来进行决策，不可以主观随性。
   2、要进行严格的仓位管理，投资者可以采取漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法。
   3、应该严格的设立止损止盈的位置。在股票亏损比较多的情况下，要及时的抛出，从而避免过多的损失。
   4、要根据趋势量化择时、市场情绪择时、有效资金量择时、SVM量化择时等方式来判断买入以及卖出点。
   5、要进行资产的组合操作，分散风险性。
     
   量化交易指的是依据先进的数学模型替代人为的主观判断，利用先进的计算机技术从庞大的历史数据中筛选出能带来超额收益的多种“大概率”事件，然后制定策略，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的非理性的投资决策。
   量化交易虽然经过海量的数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并且依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，但还是存在一定的风险性。
   1、历史数据是否完整。
   2、模型设计中没有考虑到仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能会导致资金、仓位和模型的不匹配，从而发生爆仓现象。
   3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
   4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
   5、单一投资品种导致的不可预测风险。

3. 什么是量化交易？个人如何做量化交易？

      一、何谓量化交易      量化交易(Quantitative Trading)，即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。      量化交易是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预期年化预期收益的多种“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。二、量化交易的发展      对多数普通投资者而言，量化交易仍是一个较为陌生的概念，但该模式已在国内流行了数十年。2010年，国内股指期货上市，成交量在两年内增加了倍，为量化交易提供了极佳的交易标的，国内量化交易便快速发展。      据华联期货介绍，2012年上半年，量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右，但占股指期货交易量的比例已达20%左右。绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易，部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。      事实上，3年多来，在股市连续下跌的大环境中，传统投资策略纷纷失效，而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的，以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式，却在国内投资市场崭露头角，并实现了较为稳定的预期年化预期收益。      “传统投资策略依靠人的主观感觉来投资；而量化投资是根据数学统计模型，由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出，量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。      据华联期货介绍，量化投资主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等，主流平台包括文华财经、交易开拓者、金字塔，此外Multicharts、龙软、高手、金钱豹、Yesterday等平台在业内的使用也较为广泛。三、量化交易的特点      “量化产品的特点就是任何行情阶段都能盈利。”国信证券东莞营业部投资顾问蔡恩侠告诉，量化产品一般都是多空对冲，因此无论牛熊市均能盈利，不过其也有弱点，即牛市跑不赢一般的股票类投资产品，“2007年大牛市，也就30%左右的预期年化预期收益，但2008年大熊市也有15%左右的预期年化预期收益。”      “资金不会一直朝一个方向直线形地前进，资金增值是一个艰难的曲折前进过程。”莞香资本CEO江国栋则提醒道，回撤即是资金增长行进中的停顿，也可看做是期货交易的机会成本。“因此，必须正确看待策略参数优化结果，不刻意追求最高预期年化预期收益，不过度拟合行情；同时，坚持正确的交易理念和交易方法，严格执行和坚持不懈是持续盈利的前提。”      量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。

4. 做好量化交易需要具备什么？

心态、内功非常重要，最重要的是工具和策略
原学福慧投资法（又名原学道行投资法）
原学博大精深，原学不仅是出世的学问，也是入世的学问！原学不仅研究“道”，也研究“术”！不仅研究“体”，也研究“用”。原学是“体”与“用”结合最好的世间学问！原学无用无不用！原学用于投资，独创原学福慧投资法（原学道行投资法），就是“体”与“用”充分结合的最好例证！

俗话说：“小隐隐于野，大隐隐于市”。我们原学还要加一句：“超隐隐于投资”！

投资市场（股票、期货、期权等）存于世间几百年时间，不乏很多有效的方法，但是成功者却寥寥无几，乏善可陈。其根本原因不在于投资方法的是否有效，而在于投资者的“心”！在于投资者在投资过程中如何有效地控制住“本我”，做到投资过程中不起心不动念！这比学习证券投资方法要难上千倍！
原学福慧投资法（原学道行投资法）不仅教大家最有效的证券投资“术”，还要花更多的时间教大家证券投资“道”，教大家“投资禅”，提高投资者的道行，在物欲横流的投资中禅定，在禅定中投资！保证投资者在投资赚钱的过程中还能“明心见性”！最终还能将投资利润回馈社会，兼济天下，天下为公！

5. 什么是量化交易

一、什么是量化交易量化交易即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。量化交易是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预期年化预期收益的多种“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。二、量化交易的优点1、投资业绩稳定。因为量化交易业绩所依靠的通常是由很多次的大概率事件产生的利润积累起来的，达到它的要求才能够进场。经过多个步骤，层层把关，从而极大地提高成功率。尽管它并不能保证你每一次都能够赚钱，但它能够它靠概率取胜。这主要表现在两个方面：量化交易从历史数据中不断地挖掘有望在未来重复的规律并进行利用。依靠一组股票来获胜，而不是一个或者几个股票获胜。从投资组合理念来看就是捕捉大概率获胜的股票，而不是押到单个股票上。2、能够理性投资。在容易失去理性的情况之下帮助你保持理性，因而在市场反应过度、丧失理性的时候能够及时把握住时机。3、信息的处理能力强。个人交易证券市场，对市场各种信息必然会感到十分茫然，而量化交易对信息的处理能力更强。当我们而对证券市场时，感觉它就如同大海似的，在茫茫的大海之中，要想持续地获取回报，就需要一个指引。而这个指引就是我们的交易模型，就像是茫茫证券市场航行时的罗盘。

6. 量化交易怎么操作

量化交易操作的具体流程如下：1、制定交易策略；2、将交易策略代入到自动量化交易系统中；3、将选择的投资标的的代码输入到证券代码的选项中；4、将相关指标条件的设置输入到条件选框里；5、为避免盘中波动对日线MACD产生影响，可以选择出发时间，委托方向为买入，委托方式为市价委托；6、可以选择按可用资金的百分比买入，开启预授权保证系统的自动买卖，将截止日期定为一年方便长期对该指标进行监控，点击提交即可。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。量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有纪律性、系统性、套利思想以及概率取胜等几个方面的特点。量化交易可以利用计算机技术对于量化数据的分析得到单靠人力难以发现的盈利机会，并且有些机会只有量化交易才可以利用。首先对于这种小差距的概率规律，非量化交易基本是不可能发现的。再者，如果要利用这个规律盈利，势必需要大量次数的交易才能稳定盈利，而想要达到这种大量次数的稳定盈利，也必须量化交易不可。量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但也会存在一定的潜在风险。

7. 什么是量化交易

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式，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。一、证券，是多种经济权益凭证的统称，也指专门的种类产品，是用来证明券票持有人享有的某种特定权益的法律凭证。证券主要包括资本证券、货币证券和商品证券等。狭义上的证券主要指的是证券市场中的证券产品，其中包括产权市场产品如股票，债权市场产品如债券，衍生市场产品如股票期货、期权、利率期货等。证券的风险性，表现为由于证券市场的变化或发行人的原因，使投资者不能获得预期收入，甚至发生损失的可能性。证券投资的风险和收益是相联系的。在实际的市场中，任何证券投资活动都存在着风险，完全回避风险的投资是不存在的。二、量化交易具有以下特点：1、纪律性根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2、系统性具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。3、套利思想定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。4、概率取胜一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

8. 如何成为一名合格的量化交易员？

量化交易是量化金融行业最尖端的领域之一。无论你是想通过面试还是建立自己的交易策略，你都会花费大量的时间和精力去学习相关的知识。不仅如此,你还需要有良好的编程技能,至少在一个高级编程语言,高频交易策略的日益普及,在技术方面越来越重要的战略执行,所以精通C / c++可能是最好的选择。作为一个量化交易员，当我们说到量化交易时，你可能已经参与其中，甚至可能已经制定了一些交易策略。相信我，你无法拒绝其中的刺激和冒险。但我可以告诉你，有很多问题，你还没有一个完美的解决方案。

当量化交易开始流行时，市场份额很高，但很少有量化交易员能够从中获利。随着时间的推移，在同一个市场中会有越来越多的量化交易者，但是股票的数量不会显著增加，甚至可以交易的股票数量会减少。大多数交易者在这一点上注定要赔钱。最重要的是，我们需要善良，因为总是有品质、技能、重要时刻和令人惊讶的时刻在发挥作用。

解决问题的技巧，量化的方法，交易策略等等，都是成为一个伟大的交易者的手段。毕竟，贸易是一种业务。要理解业务，您需要彻底地理解它——能够理解概念、技术和术语。由于许多因素相互叠加，一个人必须认识到成功地理解业务需求的重要性，以及企业生存、发展和繁荣的必要条件。不要把公司想成一个交易员，你应该把它想成你拥有这家公司，你可以做些什么来帮助它更快地发展。如今，技术外包是一种非常普遍的现象，因此很容易获得量化、流程简单的任务和流程的自动化。它不会帮你在市场上赚钱，这意味着任何人都可以购买这种服务，廉价的技术不会再帮我们赚钱了。因此，我们需要对这些购买的数据进行一些分析操作，你有了分析能力，将帮助你建立自己的金矿。

成为一个量化交易员，压力会非常大。不仅需要了解市场，与其他交易员、其他公司保持良好联系，还需要一些健康的沟通技巧。这样可以更快地获得市场信息和一些市场细节。如果你是一个纯粹的股票价值交易者，那么你可能不需要与企业打交道，但你需要非常深入地研究你的数学模型，然后反复训练和优化它。很多与人相关的行为特征往往会导致量化交易者的成功。毕竟，整个市场是由人主导的。如果你能准确地分析交易者在市场中的心理行为，那么你就是最大的赢家。