量化交易

量化交易平台之行情数据获取形式续通过凋谢的形式提供寰球股票（A股、港股、美股）、期货（国内期货、国际期货）等历史数据查问及实盘实时行情订阅平台特色：寰球大多数行情一次购买即可享受全副数据行情订阅。历史数据能够提供下载服务方便使用云端自定义指数合成能力自定义种类的反对（如不同种类的价差K线等）实时行情局部时效性强行情数据接口，分享代码如下： tick.AskPrice = f.AskPrice1; tick.AskVolume = f.AskVolume1; tick.AveragePrice = f.AveragePrice; tick.BidPrice = f.BidPrice1; tick.BidVolume = f.BidVolume1; tick.LastPrice = f.LastPrice; tick.OpenInterest = f.OpenInterest; tick.UpdateMillisec = f.UpdateMillisec; tick.UpdateTime = f.UpdateTime; tick.Volume = f.Volume; tick.UpperLimitPrice = f.UpperLimitPrice; tick.LowerLimitPrice = f.LowerLimitPrice; tick.Turnover = f.Turnover; tick.HighestPrice = f.HighestPrice; tick.LowestPrice = f.LowestPrice; tick.SettlementPrice = f.SettlementPrice; tick.OpenPrice = f.OpenPrice; tick.ClosePrice = f.ClosePrice; tick.PreClosePrice = f.PreClosePrice; this.DicTick[tick.InstrumentID] = tick; if (_OnRtnTick == null) return; _OnRtnTick(this, new TickEventArgs { Tick = tick }); } private void CTPOnRspSubMarketData(ref CThostFtdcSpecificInstrumentField pSpecificInstrument, ref CThostFtdcRspInfoField pRspInfo, int nRequestID, bool bIsLast) { } private void CTPOnFrontDisconnected(int nReason) { this.IsLogin = false; _OnRspUserLogout?.Invoke(this, new IntEventArgs { Value = nReason }); //SetCallBack(); } private void HeartBeat() { int threeMinutes = 1000 * 60 * 3; while (_doHeartBeatThread.IsBackground) { if (!this.IsLogin) { //SetCallBack(); } Thread.Sleep(threeMinutes); } } private void CTPOnRspError(ref CThostFtdcRspInfoField pRspInfo, int nRequestID, bool bIsLast) { _OnRtnError?.Invoke(this, new ErrorEventArgs { ErrorID = pRspInfo.ErrorID, ErrorMsg = pRspInfo.ErrorMsg }); } private void CTPOnRspUserLogin(ref CThostFtdcRspUserLoginField pRspUserLogin, ref CThostFtdcRspInfoField pRspInfo, int nRequestID, bool bIsLast) { //防止登录谬误后一直重连 //if (pRspInfo.ErrorID != 0) // _q.SetOnFrontConnected(null); //else //失常登录时注册连贯事件(后续主动重连时可自行登录) //{ // this.IsLogin = true;// _q.SetOnFrontConnected((DeleOnFrontConnected)AddDele(new DeleOnFrontConnected(CTPOnFrontConnected))); // } ...

程序化金融交易零碎的设计与开发在以后的科技倒退浪潮下，程序化金融交易零碎成为金融畛域不可或缺的一部分。为了设计和开发一套欠缺的程序化金融交易零碎，须要采纳适合的架构语言和使用业余的技能。本文将从科技场景的背景登程，来探讨程序化金融交易零碎的外围营销内容。科技场景下的背景内容：古代金融与技术的联合随着信息技术的迅猛发展，金融畛域也迎来了微小的改革。程序化金融交易零碎是一种利用算法和计算机技术主动进行交易决策和执行的金融交易形式，被广泛应用于股票、期货、外汇、基金等市场。绝对于传统的人工交易，程序化交易具备高效性、精确性和低危险等劣势，因而受到了越来越多的金融机构和集体投资者的青眼。一：设计开发一套欠缺的程序化金融交易零碎的要害因素一套欠缺的程序化金融交易零碎须要思考多个方面的因素，包含市场行情交易数据接口、交易策略设计和风控治理等。以下是设计开发程序化金融交易零碎的要害因素：1.架构语言的抉择在设计开发程序化金融交易零碎时，最罕用的架构语言是Python。Python语言具备简洁、易读易写的特点，并且有丰盛的第三方库反对，适宜疾速开发和迭代。此外，C++和Java也罕用于解决高频交易和大数据量的状况。2.市场行情数据API接口程序化金融交易零碎须要获取实时的市场行情数据，包含股票期货价格、交易量等。为了实时获取市场数据，罕用的数据接口包含交易所提供的API、第三方数据供应商的API以及市场数据采集工具等。在设计零碎时，须要思考数据接口的稳定性和数据的实时性，以便零碎可能及时地作出交易决策。3.交易策略设计交易策略是程序化金融交易零碎的外围，它决定了程序何时买入、卖出或持有某个金融产品。交易策略的设计波及到技术剖析、基本面剖析、统计建模等多个方面的常识。技术人员须要理解金融市场的运作法则和交易策略的原理，并依据市场状况进行策略的抉择和优化。 风控治理风控治理是确保程序化金融交易零碎稳固运行的要害。技术人员须要制订风控规定，包含设置最大亏损限度、优化交易种类和仓位治理等。此外，技术人员还须要监控零碎的运行状况、异样报警和故障解决等，以保证系统的稳定性和可靠性。二：技术人员在程序化金融交易零碎中的作用guweng22346技术人员在程序化金融交易零碎的开发和运维中起着至关重要的作用。他们须要具备金融畛域的专业知识和丰盛的技术教训。1.技术人员负责进行零碎设计和开发，包含数据接口的设计、交易策略的实现、风控规定的制订等。他们须要将金融业务需要转化为具体的零碎设计，并联合相干畛域的最佳实际，确保零碎的高性能和可扩展性。技术人员须要进行零碎的测试和优化，保证系统的稳定性和性能。他们会进行零碎的回测和模仿交易，验证交易策略的有效性，并对系统进行性能测试和优化。技术人员负责零碎的运维和监控。他们须要定期对系统进行保护和更新，并及时处理零碎的异样和故障。他们还须要监控零碎的运行状况，剖析和解决零碎的性能问题，保证系统的稳固运行。综上所述，一套欠缺的程序化金融交易零碎的设计和开发须要全面思考市场数据接口、交易策略设计和风控治理等要害因素。技术人员在其中起着至关重要的作用，他们负责零碎的设计、开发、测试和优化，并保证系统的稳定性和性能。程序化金融交易零碎的建设离不开技术人员的专业知识和技术教训。以上内容仅代表个人观点，仅供参考。

量化，是指利用统计办法、数学模型来领导投资，其本质是定性投资的数量化实际，争取通过模型构建出能够继续跑赢市场的投资组合，从而获取超额利润收益。 对冲，是指同时进行两笔行情相干、方向相同、数量相当、盈亏相抵的交易，通过对冲策略升高组合系统性危险，取得对冲后的相对收益。 咱们举个例子：假如某一股票某年的收益可分为两局部：A：利用量化办法进行选股构建的股票组合，当年收益10%B：市场调整引起的上涨幅度-15%在没有对冲的状况下，尽管选出的股票组合跑赢了市场，但并未实现增值。收益率为-5%假如使用对冲工具，对冲掉市场稳定导致的投资组合收益变动，只赚取A局部的投资收益，那么同样的市场环境，该股票仍能实现10%左右正收益。 量化合约对冲交易系统开发个别领有以下特点： 1、投资范畴宽泛，投资策略灵便；2、无论市场上涨还是上涨，均以获取相对收益为指标；3、 更好的危险调整收益，长期中对冲基金在获取稳固收益的同时提供了更好的防御性；4、与次要市场指数相关性低，具备资产配置价值。 量化合约对冲策略零碎的开发构建：1、策略：用量化选股模型确定股票组合，同时买入股票组合，做空股指期货以对冲股票组合的市场危险（），获取股票组合超过市场指数的超额预期年化预期收益，即预期年化预期收益。 2、套利策略：是指利用同一资产标的在不同市场或不同工夫的双重定价，低买高卖获取差价的投资策略。能够用来套利的标的资产包含金融指数、商品、基金、期权和外汇等。套利策略常见的子策略有期现套利、跨期套利、分级基金套利和ETF基金套利等。 3、量化CTA基金：说白了就是投向期货市场的期货基金，只不过用量化投资办法钻研期货种类的价格变化趋势，以程序化实现交易。以沪深300股指期货为例，沪深300股指期货上涨时做多，上涨时做空，涨跌都盈利。 量化合约对冲交易系统开发源码演示示例：obj = ext.NewPositionManager() # 应用量化交易类库 此处用来获取持仓信息positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0 return 0 # 证实是空仓，返回0for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组 if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD): position_long = 1 # 将position_long标记为1elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD): position_short = -1 # 将position_short标记为-1bar = bars[0] 依据价格落在(-40,-3],(-3,-2],(-2,2],(2,3],(3,40]的区间范畴来获取最新收盘价所在的价格区间grid = pd.cut([close_01], context.band, labels=[0, 1, 2, 3, 4])[0] ...

深度学习能够概括为特色的形象和后果的预测。深度学习是将原始的数据特色通过多步的 特色转换失去一种更高层次、更形象的特色示意，并进一步输出到预测函数失去最终后果。深度学习须要解决的关键问题是贡献度调配问题（Credit Assignment Problem，CAP），即一个零碎中不同的组件（component）或其参数对最终零碎输入后果的奉献或影响。深度学习的指标是让模型主动学习出好的特色示意，从而最终晋升预测模型的准确率。 深度学习采纳的模型次要是神经网络模型。次要起因是神经网络模型能够应用误差反向流传算法（Backpropagation），可能比拟好地解决贡献度调配问题。只有是超过一层的神经网络都会存在贡献度调配问题，因而能够将超过一层的神经网络都看作深度学习模型。 深度学习逐步超过示意学习领域，用于解决更加简单的推理、决策等问题。示意学习 （Representation Learning）能够主动地学习出无效的特色（即示意），并进步最终机器学习模型的性能。晚期，深度学习次要用来进行示意学习，但目前更多地用来解决更加简单的推理、决策等问题。概括来说，深度学习是将“示意学习+预测模型的学习”进行端到端的学习，两头不须要人工干预。其中，端到端学习（End-to-End Learning），也称端到端训练，是指在学习过程中不进行分模块或分阶段训练，间接优化工作的总体目标。 人工智能包含机器学习，机器学习蕴含深度学习（人工智能>机器学习>深度学习）。人工智能（AI）的重要组成部分是机器学习（ML），而神经网络（NN）是ML的一个子畛域。深度学习能够看做是神经网络的分支，应用了更简单和更深层次的网络结构，如卷积神经网络（CNN），来解决更高维度和更形象的数据，如图像、声音和文本。此外，逐步衰亡的强化学习也是机器学习的一个分支。深度学习与强化学习能够互相联合，称为深度强化学习（DRL）。 近年来，深度学习联合量化业务场景的利用越来越深刻和宽泛，倒退十分迅速。作为数据分析和开掘的细分畛域，量化交易中利用深度学习办法也逐步被业界器重起来。目前深度学习还是次要利用于有监督学习，实质是基于数据驱动的统计办法，对样本进行非线性的预测和分类。 深度学习利用于量化交易的劣势在于训练样本的天然可获取、海量个性和特色自我学习等方面。深度学习模型在数据分析的普适性解放了量化剖析人员的业务剖析能力，在钻研过程中钻研人员次要的工作会集中于业务剖析及特色工程，以及如何提取更无效的因子特色作为深度学习模型的输出项，使得金融工程人员可能更好的施展业余专长。（材料起源：华泰证券） 如果你对深度学习在量化交易中的利用感兴趣，欢送退出非凸，一起学习和成长！ 【招聘岗位】Rust开发工程师/算法工程师/量化策略研究员/机器学习研究员【投递邮箱】recruit@ft.tech【工作地点】北京/上海/成都/新加坡/美国

基于TradingView进行交易策略回测TradingView大略是最业余、最弱小的图片工具, 不仅能够很不便的查看行情, 还能够图形化的查看策略回测后果。 首先看一下 TradingView 的界面(网页版) 左上部为K线图, 能够随便调整工夫周期以及增加各种指标, 除了内置指标, 还能够增加网友分享的指标、策略 左下部为编辑区, 能够编辑自定义的 Pine 脚本, 相干文档可参见:Pine脚本语言参考手册 右上部为自选列表, 能够按不同的市场(美股、港股、A股)增加自选 右下部为详情页面, 入选中某个标的时会显示相干详情 此外左侧边栏为画图工具, 右侧边栏为性能列表, 能够查看新闻、与网友交换等 交易策略这里应用与后面在通达信中进行回测时雷同的策略：当MACD指标连涨三天且起涨点为近20天的最低值时买入; 当MACD指标连跌三天时卖出 交易评测// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/// © GreedyAlpha// 1. 申明 Pine 脚本的版本//@version=5// 2. 定义策略, 包含策略名称、初始资金等, 残缺的参数列表能够在界面内按下 ⌘ 键后再用鼠标点击某个函数的形式跳转到文档页strategy("MACD", overlay=true, initial_capital=10000, max_labels_count = 500)// 3. 设置用于回测的工夫窗口// 为与后面通达信回测时的工夫范畴雷同进行了相干设置sYear = input.int(defval = 2020, title = "Start Year", minval = 2012)sMonth = input.int(defval = 6, title = "Start Month", minval = 1, maxval = 12)sDay = input.int(defval = 1, title = "Start Day", minval = 1, maxval = 31)eYear = input.int(defval = 2022, title = "End Year", minval = 2012)eMonth = input.int(defval = 6, title = "End Month", minval = 1, maxval = 12)eDay = input.int(defval = 1, title = "End Day", minval = 1, maxval = 31)windowFlag = time >= timestamp(sYear, sMonth, sDay, 00, 00) and time <= timestamp(eYear, eMonth, eDay, 23, 59)// 4. 获取 MACD 指标[_, _, histLine] = ta.macd(close, 12, 26, 9)// 5. 在 TV 中没有通达信中的 upnday 函数, 因而这里自行实现upnday(a, n) => bool flag = true for i = 1 to n if a[i] >= a[i-1] flag := false break flag// 6. 在 TV 中也没有通达信中的 downnday 函数, 因而也要自行实现downnday(a, n) => bool flag = true for i = 1 to n if a[i] <= a[i-1] flag := false break flag// 7. 同样在 TV 中实现获取 N 天内最小值的函数llv(a, n) => float minV = a[0] for i = 1 to n if a[i] < minV minV := a[i] minV// 8. 依照策略判断交易机会longCondition = upnday(histLine, 3) and histLine[3] == llv(histLine, 20)shortCondition = downnday(histLine, 3)// 9. 设定初始资金为一万元total = 10000if windowFlag if longCondition // A股中一手为一百股 n = int(total/close/100)*100 strategy.entry("MACD", strategy.long, n) if shortCondition // A股中不能做空所以调用 close 平仓 strategy.close("MACD")评测报告编辑实现后点击“增加到图表”即可看到策略的回测后果 ...

通达信中的“程序交易评测零碎”能够对量化交易策略进行回测，提供评测项十分丰盛的评测报告以供进一步剖析应用。 交易策略在通达信界面按 Ctrl+F 调出公式管理器，在“专家系统公式”中新建自定义的公式。 咱们假设一个交易策略进行测试。比方当MACD指标触底反弹时，大多状况下股价也会上涨，因而咱们假设：当MACD指标曾经连涨三天，且三天前其值为近二十天的最低值时买入(即MACD触底反弹且已反弹了三天); 当MACD指标连跌三天时卖出。 交易评测而后在通达信界面按 Ctrl+S 调出程序交易评测零碎，评测公式抉择上一步新建的自定义公式，计算周期抉择日线，复权类型抉择前复权，即计算周期和复权类型都抉择默认值。 而后点击下一步进入建仓规定的设置。评测时间段暂定为两年工夫，建仓规定为每次买入一万元合乎的股票。 而后点击下一步进入手续费的设置。这里间接应用默认值即可。 而后点击下一步进入平仓规定的设置。因为在自定义公式里曾经设置了卖出的规定，因而这里不做任何调整。 而后点击下一步进入评测种类的设置。因为上一步的收益率参照对象为沪深300，因而这里将沪深300的成分股作为评测种类。 而后点击下一步进入设置报告页面。能够在这里检测一下本人设置的条件是否合乎预期，而后点击开始评测。 评测报告评测完结后在弹出的界面中点选综合统计，能够看到交易策略在指定时间段内的整体问题。 一个交易策略必然不会适宜于所有的股票，所以能够双击某个股票查看该策略交易点，以进一步剖析能够以对策略进行改良。 比方点击收益率，股票列表将会按收益率从高到低排序，此时收益率最高的股票为长城汽车，收益率近500%，双击进入该股票的详情页以查看详情。 选中“在K线图上显示信号”，即可在K线上显示红绿箭头的交易信号，联合下方在不同日期的买平、卖平记录即可进行详细分析。