大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于量化语言 Java的问题,于是小编就整理了4个相关介绍量化语言 Java的解答,让我们一起看看吧。
怎么设置量化交易?
量化交易是一种通过计算机程序执行预先设定好的交易策略和规则的交易方式。要设置量化交易,您需要进行以下步骤:1.确定交易策略:首先,您需要确定要执行的交易策略。这可以是基于技术分析、基本面分析或其他分析方法的策略。
2.学习编程语言:为了编写交易程序,您需要学习一种编程语言,如 Python、C++ 或 Java 等。
3.选择交易平台:您需要选择一个支持量化交易的交易平台,如 MetaTrader、NinjaTrader 或 TradingView 等。
4.编写交易程序:根据您选择的交易平台和编程语言,编写交易程序,将您的交易策略转化为计算机程序。
5.回测和优化:在实际使用交易程序之前,您需要对其进行回测,以检验其效果。回测完成后,您可能需要对策略进行优化,以提高其绩效。
6.实盘交易:当您对交易程序满意后,可以开始实盘交易。将交易程序与交易平台连接,开始自动执行交易。
7.监控和调整:在实盘交易过程中,您需要密切关注程序的表现,并根据需要进行调整。以上就是设置量化交易的基本步骤。
需要注意的是,量化交易需要较高的编程技能和交易经验,因此在开始量化交易之前,您需要充分准备和学习。
要设置量化交易,首先需要选择一个适合的交易平台,然后编写或使用现有的交易策略。
接下来,需要使用编程语言(如Python)编写代码来执行交易策略,并与交易平台的API进行交互。代码应包括数据获取、信号生成、订单执行和风险管理等功能。最后,需要进行回测和优化,以确保策略的有效性和盈利能力。量化交易需要不断学习和改进,同时要注意风险控制和资金管理。
量化交易是一种基于数学模型和统计分析的交易策略,旨在通过计算机程序自动化执行买卖操作。要设置量化交易,需要先确定交易目标、选择合适的交易策略和编写程序实现自动交易。具体步骤包括:选取数据源、建立数学模型、制定交易策略、编写程序自动化执行交易、优化交易系统并不断调整和更新。同时,还需要进行市场监测和风险管理,以确保交易系统的效率和稳定性。
学习量化交易,应该如何入门?
提问者的编程能力应该没有太大的问题吧。
其中开发和回测直接做,多做,达到自己满意的效果就好。
期权是我轮动交易体系,创始人对这个问题的看法如下。从三个层次来说。
第一,就是量化交易它还是一个交易,那么这样的话,首先你要对交易系统的一个初步的构造交易系统的性能胜率等等因素,都要比较了解才行,所以这个地方是交易是一个基础。
第二,你做量化交易,关键还是在人,这个思想跟策略是决定你这个量化的一个根本,所以这个地方你要做出好的量化交易来,必须要有好的策略,这是第一位的,如果没有好的策略,那你不可能啊写出好的量化程序来,这是第二个层次的问题。
第三个层次的问题就是一个用程序来实现这个量化交易的问题,以及测试以及它的一个实战,那这个地方,这样你有了交易的系统的理念,有了好的策略和思路,最后的层次就是我们怎么样把它用计算机来实现,实现的过程中包括了你写代码,包括了你测试,包括你实盘,包括你后面的一些修正等等因素,所以他是分为这三个步骤,这样的话把这么三个路径搞通了那么我们这个量化就能做。
所以这个量化交易要做好,首先要把交易做好,交易做好的基础上,然后你可以学习一些量化的一些知识,或者如果
有一定的资本条件的话,可以请人来实现,这个量化的条件,就是这样啊。
书不在多,看这几本就行:
系统学习1:Barra USE3 handbook
系统学习2:Quantitative Equity Portfolio Management(QEPM), Ludwig Chincarini 偏学术风格。
系统学习3:Active Portfolio Management(APM), Grinold & Kahn 偏业界风格。
系统学习4:Quantitative Equity Portfolio Management(QEPM), Qian & Hua & Sorensen APM的补充
值得总结的是数学、计算机、分析等工具都只是量化投资的形,优质投资想法才是灵魂。所以在修炼上述量化投资的基本功的同时,请不要忘记向有洞察力、有独立思考的其它派系的投资专家学习,无论他/她是价值投资、成长投资、涨停板敢死队、技术分析、主题投资、逆向投资、各类套利。将你自己想出的或者从别人那里习得的投资想法,用量化框架验证、改进、去伪存真,并最终上实盘创造价值。
量化投资的门槛还挺高的,从知识储备来说,计算机Python和金融学知识至少都是要了解的,可以选懂一样再学另一样。而真正做量化的时候就涉及到数据,回测框架和策略研究,建议最好先用一个平台,因为自己一个人买数据做框架不现实,我自己用的是聚宽的平台,好处是常规的财务数据,行情数据和技术指标基本都有,入门是够用了。谈到升级,难度就大很多,比如多因子策略,需要用到的回测框架就复杂很多,要做IC回归,T检验,分层测试,这时候就要再补习统计学的东西,真的都弄了一遍发现常规的因子赚不到什么钱,要要开始因子挖掘,量化也是条不归路,且行且珍惜吧。
1. 坚持。坚持是一种习惯的最佳培养方式,到点必须执行某种动作,长期坚持。我就坚持看出,到点就执行,哪怕打开书我就犯困,走神,也要坚持执行,而且坚持看30分及以上。
2. 训练速读速记的能力。这个技能是自学者的必备技能,因为他可以帮你充分利用碎片时间。这个技能经常会给我带来惊喜,长期大量的碎片信息记忆积累,会在不经意的某天链接成知识块,也为我进行系统学习时提供充足的素材、提高学习效率。最重要的一点是,它是灵感的重要来源。
3. 建立学习正反馈机制。为什么人喜欢玩游戏,尤其是电子游戏,有人专门分析过这个问题,那就是游戏有及时的反馈,然玩家随时获得成就感,所以就会不断的投入注意力。我也为自己在学习问题上建立了很多正反馈机制,例如,如果一周内我的学习时间达到10小时,我就会去吃点好吃的。如果超过15小时,我就会去买点自己想要的。如果超过20小时,我就会在周日给自己放一个小假。再例如,激发自己的好奇心和欲望,让自己能够想要去知道结果,或者急切的渴望达成。再再例如,让自己中二一点,给这件事情赋予一个神圣的意义,让整个事情充满仪式感。。。。
4. 与自己的终极目标相结合。这个其实是第三条的超级加强版,其实很多人都论述过这个观点,那就是把一件辛苦的事情和自己的终极目标相结合,那么这件事情会变得非常有乐趣,谁劝都没用。
5. 丰富的学习手段。这个主要是看个人的爱好了,我的做法是把记笔记变成一种乐趣,我纸质笔记和电子笔记都用,还买了彩色笔丰富笔记颜色。总之就是弄一些让自己能够愉悦的学习工具来使用。
谁了解量化交易,去哪做比较好?
本人做了十几年交易还是不相信所谓的量化交易。行情千变万化,有些东西确实需要人工来剔除,如果量化系统真能赚钱的话,还会有人顾得上给你推销吗?人家都忙着用量化系统顾赚钱。
我的操作就是人工量化投资,自选股有800个,当大盘走出上扬时,买入50个左右有补涨潜力的,始终如此拱滚动操作,就是人比较累,一般上涨能跑赢指数20%,下跌跌幅小于大盘。
最近在研究AI量化,用机器学习做量化,让机器挖掘分析海量历史数据,探寻其中潜在规律,生成模型对未来进行预测。
感谢邀请
我是曲辰,在股市操作大概也有七八年了,有许多自己的心得和战术策略。
仁者见仁,智者见智,不同的角度会有不同的看法。
量化交易有量化的优势,但有时候过于对细节的精算会忽视对本质常识的认知。
交易本质是博弈,一旦有一项技术在市场中占优,那么市场很快就会出现反制的措施。
A股的本质从诞生的那一天起就不是投资市场,而是国家的提款机。
量化投资在国外已经很成熟了,但最近几年才传到中国,在中国流行起来。
量化投资是可以通过一些策略进行程序化交易这投资方式。与传统投资相比,传统投资就像古代的飞鸽传书,而量化投资就像现代的电脑发信息一样。
微量网量化投资,微量网是量化投资平台,是专业提供股票策略、期货策略的策略超市。
如何设计量化交易策略?
策略有很多种,自然也分优劣。孙子曰“上兵伐谋,其次伐交,其次伐兵,其下攻城”,这里用谋略达到不战而屈人之兵的目的,视为上策;挫败敌人的外交、军队而取胜,视为中策;攻陷敌人的城池取胜,视为下策;而像杀敌一千自损八百的情况,更是不入流了。因此好的策略一定是以上策为目标的。在交易当中的上策,一定是行情对我有利时,我大赚,行情对我不利时,我不损失或者是损失极少。
这里就牵扯到了“道”和“术”的问题。“道”是方向,只有对与错之分,没有概率问题,以“道”作为制定策略的基础,那么这就是上策。举个最简单的例子——正确的方向多加仓,这就是绝对正确的,不存在概率。而“术”则是方法,它是存在概率的,当前的量化交易策略绝大多数都是以因子等去追求“大概率”的时间,比如KDJ的金叉、死叉等等。不知道大家有没有算过一笔账,一个90%成功率的因子,这个概率已经是非常非常高了,而当三个这样90%成功率的因子组合在一起的时候,那么成功率就下降到了70%了,以此类推下去,结果是非常可悲的。相信有很多投资者用这些类似的因子策略做过交易,是深有体会的。所以“术”是不长久的、不稳定的,并非策略中的最优。
因此,量化交易的策略制定是需要大家一起去交流探讨的,虽然不易,但确实是投资者通往成功的一条光明大道。
您好,您只需要以下几步:
1.选择一个量化交易平台,科班的可以选择自己搭建CTP ,高频建议用C ++,中低频用Java 或Python ;非科班的,建议使用中低端商业平台比如TB, mc, 金字塔等。我比较喜欢TB
2.一个期货量化交易策略应该由以下几部分组成:
(1)原始信号进场+过滤机制,过滤即减少在震荡时期亏损次数或金额。过滤有跨周期过滤,ATR 通道过滤等等。
(2)资金管理,这个模块不能随便用,最好是在一手做好了再添加资金管理模块。资金管理模块分为:凯利公式,固定百分比,安全f 值,最优f 值,固定金额,
(3)出场,由原始信号出场+止盈止损出场。进场反信号离场,采用跟踪止盈止损、回撤百分比止损止盈、ATR 吊灯止盈止损等等。
(4)出场后再进场,如果过早得出场结束交易很可能会损失一部分利润,那么就需要再进场模块。比如突破前止盈区域最高价或者±一定的幅度再进场,±幅度是为了减少假突破!
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阅书呈品:取其精华,去其糟粕!
到此,以上就是小编对于量化语言 Java的问题就介绍到这了,希望介绍关于量化语言 Java的4点解答对大家有用。