雷尔量化交易平台为什么找不着了

1. 雷尔量化交易平台为什么找不着了

可以找到。可以直接在百度找到，雷尔量化交易平台提供股票、指数、货币对、商品、数字货币等各类资产，涵盖财务、因子、主题、宏观、行业特色大数据、社交等海量金融数据。针对量化场景，提供当时时点数据，保障量化过程不引入未来数据，并定期推出特色数据。

2. 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。

3. 量化交易系统哪里可以下载？

去一些量化交易平台就可以下载，例如金字塔了，开拓者了，文华财经了，掘金等等等等等太多了。这些平台都有量化交易策略。

4. 听说现在可以做数字资产量化交易，不是很懂，是怎么做的啊？

火星银行可以做数字资产量化交易，具体的操作流程我不是很清楚，你可以去他官网咨询一下。

5. 关于量化交易，这些入门知识你需要了解

      这篇文章将向你介绍量化交易系统的一些基本概念。本文主要面向两类读者，第一类是正在努力寻找一份量化交易员工作的求职者，第二类是期望尝试开启自己量化交易事业的个人投资者。关于量化交易，这些入门知识你需要了解。      量化交易是数量金融学一个极其艰深复杂的领域。若要通过面试或构造你自己的交易策略，就需要你投入时间学习一些必备知识。      量化交易系统包括四个主要部分：      策略识别：搜索策略、挖掘优势、确定交易频率。      回溯测试：获取数据、分析策略性能、剔除偏差。      交割系统：连接经纪商、使交易自动化、使交易成本最小化。      风险管理：最优资本配置、最优赌注或凯利准则、交易心理学。      我们首先来谈谈如何识别一个交易策略。策略识别      所有量化交易流程都肇始于一个初期研究。这个研究流程包括搜索一个策略、检验它是否适合你可能正在运作的策略组合、获取任何测试策略时所需数据、努力优化策略使其预期年化预期收益更高且(或)风险更低。如果你是一个“散户”交易员，一定要清楚自己的资金是否充足，以及交易成本对策略的影响。      通过各种公开数据搜索可盈利的策略实际上十分简单，并没有大家想的那么难。研究学者会定期发表理论交易结果(虽然大多为交易成本总额)。一些数量金融学主题博文也会详细讨论策略。交易期刊还会简报一下基金管理公司使用的一些策略。      你可能会问，个人与公司怎么可能愿谈他们的可盈利策略，特别是当他们知道，如果其他人“复制相同的策略”，长期而言它终将失效。      原因就在于，他们通常不会透露具体的参数以及他们所使用的调参方法，而这些优化技能才是把一个表现平庸的策略调成一个回报丰厚的策略所需的关键技术。实际上，若要创建你自己的、独一无二的策略，一个最好的法子就是寻找相似的方法，尔后执行你自己的优化程序。      你所看到的很多策略都可归入均值回归交易策略、趋势跟随或动量交易策略两类。      均值回归策略试图利用这么一个事实：“价格序列”(如两个关联资产的价差)存在一个长期均值，价格对均值的短期偏离终将回归。      动量交易策略则试图“搭上市场趋势的顺风车”，利用投资心理和大基金结构信息在一个方向积聚动量，跟随趋势直至回归。      定量交易还有一个重要方面，即交易策略的频率。低频交易(Low Frequency Trading， LFT)通常指持有资产超过一个交易日的策略。相应地，高频交易(High Frequency Trading， HFT)通常指持有资产一个交易日的策略。      超高频交易(Ultra-High Frequency Trading， UHFT)指持有资产的时常达秒级与毫秒级的策略。虽然散户可以进行HFT与UHFT交易，但也只是在你掌握了交易“技术栈”与订单簿动力学的详细知识后才有可能。本篇入门文章，我们不会对这些问题做任何深入探讨。      策略或策略集合一旦确定，现在就需要在历史数据上测试其盈利能力，这就进入了回溯测试的工作范围。回溯测试      回溯测试的目标是提供证据，佐以证明通过以上流程所确定的策略，无论是应用于历史(训练)数据还是测试数据均可盈利。它可以反映该策略未来在“真实世界”中的预期表现。      由于种种原因，回溯测试不能保证一定成功。这或许就是量化交易最为微妙之处，由于它包含了大量的偏差，我们必须尽尽力仔细审查并剔除它们。      我们将讨论几种常见类型的偏差，包括先窥偏差、幸存者偏差与优化偏差(亦称“数据窥视偏差”)。回溯测试中其他几个重要方面，包括历史数据的可用性与清洁度、真实交易成本及可靠回测平台上的决定。我们会在后续“交割系统”一节深入讨论交易成本。      策略一旦确定，我们就需要获取历史数据，并藉此展开测试，如有可能还可改进策略。现在卖数据的很多，所有资产类型的数据都有。通常，数据的质量、深度、时间间隔不同，其价格也不同。      刚入门的量化交易员(至少零售等级)最初使用雅虎金融板块(Yahoo Finance)的免费数据就行。对于数据供应商，这里不再赘言。我想重点谈一谈处理历史数据时，时常遇到的问题。      对于历史数据，人们主要关心的问题，包括数据精度或清洁度、幸存者偏差、应对如分发红利、拆分股票等公司行为的调整。      精度与数据整体质量有关，无论数据是否包含错误。有时错误容易识别，比如使用一个窄带滤波器，就可以找出时间序列数据中的“窄带”并更正它们。其他时候，错误又很难甄别，经常需要根据多个数据供应商提供的数据进行对比检查。      幸存者偏差通常是免费数据集或廉价数据集的一个”特征“。对于一个带有幸存者偏差的数据集，它不包含已经不再交易的资产数据。不再交易的证券，则表示已经退市或破产公司的股票。如果数据集中含有此类偏差，策略在此数据集上的测试表现可能比在”真实世界“里表现的更好，毕竟历史”赢家“已经被预先筛选出来，作为训练数据使用。      公司行为即公司开展的常引发原始价格阶梯形变化的”逻辑“活动，它不应该计入价格预期年化预期收益。公司分发红利和拆分股票行为是引发调整的两个常见行为，二者无论发生哪一种，都需要进行一个”回调“的流程。我们一定要留心，不要把股票拆分和真实预期年化预期收益调整混为一谈。许多交易员在处理公司行为时都碰过壁！      为了开展回溯测试，我们必须使用一个软件平台。你可以选择一个专门的回测软件如MultiCharts，一个数值平台如Excel或MATLAB，或者一个用Python或C++完全自主实现的平台。对于MultiCharts(或类似平台)，个人是比较介绍，对于编程的要求比较低。      在做系统回测时，一定要量化表示系统性能。定量策略的“业界标准”度量为最大资金回挫与夏普比率。最大资金回挫表示一段时间(通常一年)内账户资金曲线从波峰至波谷的最大跌幅，常使用百分比表示。      由于大量的统计因素，LFT策略比HFT策略的资金回挫更高。历史回测会显示过去的最大资金回挫，它能够较为贴切地反映策略的未来资金回挫情况。第二个度量指标是夏普比率，它被启发式地定义为“超额预期年化预期收益均值与超额预期年化预期收益标准差的比值”。      这里，超额预期年化预期收益表示策略预期年化预期收益超出某个预定基准，如标普500或三月期短期国债(预期年化预期收益)的额度。注意人们通常不使用历史预期年化预期收益指标，因为它忽略了策略波动性的影响，而夏普比率却考虑到了这一点。      如果经过回测，策略的夏普比率很高且其最大资金回挫已经最小化，则可以认为它趋于无偏，下一步就是要搭建一个交割系统。交割系统      交割系统是一个方法集合，由它来控制交易策略生成的交易列表的发送和经纪商的交割行为。事实上，交易可以半自动、甚至全自动生成，而执行机制可以手动、半自动(即“点击一次交割一项”)或者全自动。      尽管如此，对于LFT策略，手动和半自动技术却比较常见；对于HFT策略，则必须创建一个全自动交割机制，由于策略和技术彼此依赖，还要经常与交易指令生成器紧密相接。      在搭建交割系统时，我们需要考虑几个关键因素：连接经纪商的接口、交易成本(包括佣金、滑动价差与价差)最小化、实时系统与回测时系统性能的差异。      联系经纪人的方法有很多，你可以直接电话联系他，也可以通过一个全自动高性能的应用程序接口(API)实现。理想情况，就是希望交割交易的自动化程度尽可能高。这样一来，你不仅可以脱开身集中精力进行深入研究，还能运行多个策略、甚至HFT策略(实际上，如果没有自动化交割，HFT根本不可能)。      前面说过的几种常用回溯测试软件如MATLAB、Excel和MultiCharts，对于LFT策略或简单策略都是不错的选择。但是，如果要做真正的HFT，你就必须要构造一个用高性能语言(如C++)编写的内部交割系统。      说个我的亲身经历，以前受聘于一家基金管理公司，我们有一个十分钟的“交易周期”，每隔十分钟下载一次新的市场数据，然后根据这十分钟的信息进行交割。这里用的是一个优化的Python脚本。对于任何处理分钟级或秒级频率数据的工作，我相信C/C++更理想。      在一家大型的基金管理公司，交割系统的优化通常不在量化交易员的工作范围。但是，在小点的公司或高频交易公司，交易员就是交割人，所以技术面越广越好。你要想进一家基金管理公司，一定要记住这一点。你的编程能力不说比你的统计学和计量经济学禀赋更重要，至少也同样重要！      另外一个属于交割系统的重要问题是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分构成：佣金(或税收)、损耗与价差。佣金是向经纪商、交易所和证券交易委员会(或类似政府监管机构)支付的费用；滑动价差是你的预期交割价位与真实交割价位的差值；价差则是待交易证券的卖出价与买入价之差。注意价差不是常数，它依赖于市场当前流动性(即买单和卖单数量)。      交易成本是决定一个策略是高夏普比率且盈利丰厚，还是低夏普比率且极不盈利的关键。根据回溯测试正确预测未来的交易成本很具有挑战性，你需要根据策略频率，及时获取带有卖出价与买入价信息的历史交易数据。      为此，大型基金管理公司量化交易的整个团队都专注于交割优化。当基金管理公司需要抛售大量交易时(原因五花八门)，如果向市场“倾泻”大批股票，会迅速压低价格，可能都来不及以最优价格交割。      因此，纵使遭受损耗风险，基金管理公式也会选择使用算法交易，通过“打点滴”的方式向市场出单。此外，其他策略如若“捕到”这些必要性条件，也能利用市场失效(获利)。这是基金结构性套利的内容。      交割系统最后一个主要问题关系到策略的实时性能与回测性能的差异。这种差异由多种因素造成，比如我们在“回溯测试”一节已经深入讨论过的前窥偏差与最优化偏差。      然而，对于有些策略，在部署之前不易测得这些偏差。这种情况对于HFT最为常见。交割系统和交易策略本身均可能存在程序错误，回溯测试时没有显现却在实时交易时出来捣乱。市场可能受到继交易策略部署后的一场政变的影响，而新的监管环境、投资者情绪与宏观经济形势的变化也均可能导致现实市场表现与回溯测试表现的差异，从而造成策略盈利性上的分歧。风险管理      量化交易迷宫的最后一块是风险管理程序。风险包含我们之前谈论的所有偏差。它包括技术风险，比如所有在交易所的服务器突然发生硬盘故障。它还包括经纪风险，如经纪商破产(此说并非危言耸听，引发恐慌的明富环球就是一个例子)。      总而言之，它覆盖了几乎所有可能干扰到交易实现的因素，而其来源各不相同。已经有成套的书籍介绍量化交易策略的风险管理，本人也就不再对所有可能的风险来源做详细说明。      风险管理还包括投资组合理论的一个分支，即所谓的“最优资本配置”，涉及到如何将资本分配给一组策略、如何将资本分配给策略内不同交易的方法。这是一个复杂的领域，依赖于一些高级数学知识。      最优资本配置与投资策略杠杆通过一个名为凯利准则的业界标准建立联系。本文是一篇入门文章，我在此不详谈其计算。凯利准则对策略预期年化预期收益的统计性质做过一些假设，但是它们在金融市场中并不一定成立，交易员因此在实现时通常会有所保留。      风险管理的另外一个关键成分涉及到交易员自身心理因素的处理。尽管大家都承认，算法交易若无人为干涉，不太容易出现问题。交易员在交易时，稍不留神仍然可能会掺入许多认知偏差。      一个常见的偏差是厌恶规避，当人发现损失已成定局，其所带来的痛苦，可能会麻痹人的行为，不能做到及时抛盘止损。类似地，由于太过忧心已经到手的预期年化预期收益可能赔掉，人们可能也会过早抛盘收利。      另外一个常见的偏差是所谓的偏好偏差：交易员太看重事件而非长远地看问题。此外，当然不能落下“恐惧与贪婪”这对经典的情绪偏差。这两种偏差常导致杠杆不足或杠杆过度，造成爆仓(账户资产净值近乎为零或更糟)或盈利缩水的局面。总结      由此观之，量化交易是数量金融学中一个虽趣味十足但极其复杂的领域。我对这个话题的讨论浅尝辄止，文章就已经这么长了！我在文中三言两句带过的问题，已经有大量的相关书籍和论文出版。      因此，在你申请量化基金交易职位前，务必要进行大量的基础调研，至少应当具有统计学和计量经济学的广泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序语言实现的丰富经验。如果应对的是更加复杂的高频端策略，你的技能组合可能还要包含Linux内核修改、C/C++、汇编编程和网络延迟优化。

6. 期货量化交易编程怎么弄

方法：1、前提是你必须有自己的期货交易账户，每个期货公司都可以开，现在不用出门就可以用手机在线开户。2、其次，要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是最好编程的，很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。3、剩下的就是如何用编程语言编写策略，并将其输入交易软件。编程其实并不难。在程序化交易中，程序化只占程序化交易的30%。好的编程可以简化代码，提高运行速度，增加交易策略的多样性和完整性，实现一些复杂的策略。4、如果没有这方面的编程能力，可以参加期货交易的相关培训课程。另外70%主要是策略、仓位设置、交易品种选择、程序化交易心态控制、网络设置等的组合管理。拓展资料：1、 战略的确定。一个成功的量化交易系统的开发过程必须是恰当的。如何找到一个成功的量化交易策略，是构建量化交易体系的基础。无论是基本面还是技术面，都可以用量化的方法进行分析，进而得出量化的交易策略。比如，从根本上说，GDP的增长和货币流通量的增加可以用定量的方法来分析和描述。技术上，移动平均线和指数smma是物理和化学策略思想的来源。2、 经典理论。很多量化投资策略思路来源于传统经典投资理论，比如经典商品期货技术分析主要包括技术分析的理论基础、道指理论、图表介绍、趋势基本概念、主要反转形态、持续形态、交易量和仓位兴趣、长期图表和商品指数、移动平均线、摆动指数和相反意见、盘中点图、三点转向和优化点图、艾略特波浪理论、时间周期等等。这些经典理论有的有具体的指标和具体的应用理论，有的只有理论，需要根据理论生成具体的应用指标来完成策略的测试。因此，经典投资理论可以通过量化思维将理论中的具体逻辑量化为指标或事件形成交易信号，通过信号优化检验实现经典理论的投资思路。这种方式可以有效实现经典理论，同时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资方法，是量化策略发展初期的主流模式。3、 逻辑推理。逻辑学的战略思维大多来源于宏观基础信息，其量化战略思维是通过对宏观信息的量化处理，梳理出符合宏观基础信息的量化模型。典型的量化策略包括行业轮动量化策略、市场情绪轮动量化策略、上下游供需量化策略等。这种策略思路来源非常广泛，数据一般不规范，很难形成标准。目前，许多对冲基金都有类似的想法来生成量化策略产品。4、 总结经验。经验总结是量化战略思想的另一个主要来源。在使用量化策略交易之前，市场上有大量经验丰富的投资者，其中许多人在长期稳定回报方面表现突出。因此，他们对市场的看法和交易思路成为了量化策略开发者的模仿对象，有经验的交易者也愿意量化一些他们觉得相对固化、能够获得稳定回报的交易策略，最终可以用机器自动交易，只监控交易。这可以大大减少交易中消耗的能量。在这个前提下，出现了一个与经验丰富的交易者合作的量化策略团队。操作环境：iPad第九代15.1 交易开拓者4.5.2

7. 量化交易是骗局吗

量化只是一个工具，欺骗的是人性。厚道的人自然不会去做忽悠的事情，为了金钱厚颜无耻之人，欺骗存在与方方面面。
用量化交易赚钱基本也需要具备以下4个要素。
心态是老生常谈的问题。做量化也需要坚韧的意志，比如遇到不好的行情，权益连续一个月没有出新高，半途而废的注定是要亏损。市场就是市场，在你满怀期待时给你当头棒喝，在你意志消沉时继续施压，破灭你的信心和希望，只有能扛过这时的压力，才会让你看到希望，才有机会再在辉煌。
心胸也是重要的一环。人类的弱点之一就是听不进去他人的建议，缺乏信任。小到夫妻间的琐事，大到国家决策。战国事情的秦孝公举国托于商鞅，再造了一个大秦。今天我们要来信任一个程序，这何尝不也需要一定的心胸和胆量。
逻辑推理的能力。策略的优劣靠的是认知，而不是无限制的优化。对于无限制优化出来的策略就是马后炮，加入了未来函数，增加了作弊装置，一但实盘运行起来就完全是两回事。目前最行之有效策略，应该非趋势跟踪莫属。毕竟这是多少代人验证过的东西了。
资金管理计划。好马仍需配好鞍，好的策略也需要一个好的资金管理计划。要知道在什么情况下，终止交易，什么情况下减仓交易，什么时候加仓交易。当然这些需要根据投入的资金总体规划。好的资金管理计划可以保证你长期停留在这个市场上，当运气降临在你身上的时候，能让你迅速的崛起。

8. 量化交易是什么时候推出来的

量化投资的产生(60年代) 1969年，爱德华·索普利用他发明的“科学股票市场系统”（实际上是一种股票权证定价模型），成立了第一个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖。量化投资的兴起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯也因此被称为"量化对冲之王"。量化交易的繁荣(90年代) 1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略等，开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合拓展资料：量化交易是怎么产生的？第一个采用量化交易的人是谁？为什么量化交易可以传得这么快？量化交易未来的路在哪里？  产生生命的基础条件是有机物和水。产生量化交易的基础条件则是20世纪80年代以来，计算机的普及和算力的提升。第一个采用量化交易的人是谁，他是赚是亏？我们都无从得知，但量化交易的概念流传了出来。达尔文的《物种起源》已经是今天的经典书籍，主要阐述了物竞天择，适者生存的思想。一种事物的兴起，往往是它适应了环境，而交易员群体正是一个特殊的群落，竞争激烈。量化策略在这个环境当中表现出了种种优势，从而迅速传播，并迅速蔓延。  用量化方式在构建构建交易系统时基于数据进行精准统计，因此具备较高的可信度。借助计算机的算力，在进行构建交易模型时，可以节约大量的统计时间。计算机的超快算力，也可以将决策结果在几毫秒委托到交易所。用计算替代人工下单后，可以解放交易员的盯盘时间，避免精神劳累，获得更大的自由。基于这些优点，以及交易员对自由的追求，量化的风气或将欣欣向荣。  计算的算力再强，但没有智力，没有经验。编程即理解，只有理解通透，才能让计算机的超强算力为你服务。量化交易已经在交易员群落的竞争中显现出优势，未来没有编程能力的交易员，除非能在认知上达到极致，否则将更难取胜。