大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于tb量化语言有哪些的问题,于是小编就整理了3个相关介绍tb量化软件编程语言有哪些的解答,让我们一起看看吧。
如果策略有效,量化交易员用自己的资金做交易不是可以赚很多钱吗,何必还去私募上班?
这个问题的本意应该是:好的模型自己用赚钱都有花不完的钱何必去上班呢?
地球上任何量化模型都是有一定的生命周期,在不等比例的情况下,越大的资金越能承受大的风险。
量化模型,不管是基于TB,MC,或者自己独立开发的有API接口的交易软件,其本质和一般的交易软件没有多大区别,只是多了很多东西,或者是资金控制(仓位)分配合理性提高了,风险承受能力更高了。
任何相对好的模型的回测都是基于历史数据的,谁都不能保证后面行情的吻合性。
量化的本质是赚取更多的钱,如果有好的量化模型,在时间对等的情况下,越大的资金越能赚更多的钱,自己没有风险,又能赚更多的钱,做的好的话名利双收(反正量化核心东西自己都知道)做的坏了也没有太大损失,做坏了反而能通过平台不断变换优化自己的策略,只是换个地方看电脑而已,这么好的事情何乐而不为呢?
没有一个策略可以在市场上百战百胜的,有些针对行情,有些针对品种。
即使策略有效的前提下,要知道小钱赚大钱,大钱也是小钱。大钱赚小钱,小钱也是大钱。假设你有10万,一年翻两倍,才赚20万。你掌控1000万资金,一年赚20%就有200万了,回报哪个大?何况量化交易一年别说两倍了,一倍恐怕都很难。
再加上市场资金量越大,容错率越大,仓位控制好,错误几次也没关系,而自己的资金小,错几次就很难打回来了。所以交易员还都是在私募公司上班的,如果盈利了名利双收呢
其实这个问题可以延伸一下:如果交易能赚钱,交易员用自己的资金做交易岂不是可以赚很多钱吗?为什么还要上班?为什么还要工作?为什么还要干各种各样的事情?在家里躺着赚钱难道不好吗?
这是很多人的想法,实际上这个想法挺无聊的。
听过科斯定律么?
谁用的好,就归谁。资源总是会流入最擅长使用它的人的手里。
假如一个量化交易员的策略稳定,他的盈利能力很强。但是,他刚开始起步,他只有100万。要知道,所谓的稳定只是相对而言的,再好的量化策略也有不利期,回撤期。而越专业的量化交易者,越注意风险控制。所以,他自己的钱,他可能只会用其中的部分仓位去交易。
专业的交易员不会拿自己全部的身价去满仓梭哈的。
那么,我们假如他年化可以达到40%,他自己在家一年能赚多少?40万而已。还要生活花销,他能剩下多少?
这个时候,有个人说,你做的这么好,我给你1000万,亏了算我的,赚钱我们俩分。他接受么?换成是题主,你接受不?
他本来花5年能赚到200万,现在可以有机会一年完成。
他越做越好,想找他交易的人越来越多,他注册了一家公司,雇几个员工,成立个私募。运作更多的资产。这不比自己猫在家里只会做个交易要好的多么?
是的。假如策略有效,的确是这样的。但任何策略都是有条件的,目前的情况是一些策略或逻辑,在面临市场条件变化的时候,往往缺乏对条件自变量的应变能力,所以业绩表现也经常出现一定的离散回撤或不稳定,这在海外欧美市场,包括华尔街也普遍存在着。
另外,公募类的基金一般都要求保持相当的组合头寸比例,这在市场上是相对吃亏的,同时在中国的资本市场上,无论是个股还是指数,周期性的波动表现特征又是比较强烈的,因此对于不能在主动管理方面表现更自由的基金组合来说,是相对被动的。
当然标题的假设中,还存在另外一个可能,那就是设计这个模型的人,也许真的是没钱了,也缺乏融资能力,因为但凡深究于交易且有所悟的人,往往会经历痛苦的失败,例如客户违约甚至账户爆仓等等,不经历多次的失败是不会造就成功的,同时这类人的性格或个性,也可能存在并不善于营销和交际的能力,因此很有可能会出现,即便是真的有本事,就是没有办法付诸实现的那种残酷现实,所以若有一个类似的平台能提供实验资金和完整规范的投融资体制,让那些真有本事的人能实现价值和理想,也许那不仅仅只是一个创新的尝试,就行业和人生意义来说,应该也是价值不菲和功德无量的。
能简单通俗的解释一下什么是大数据吗?
随着互联网时代的到来,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,人们生活息息相关的事情都会变成网络中的数据,而大数据就是这个高科技时代的产物,所以大数据是非常重要的一个资源。
大数据是每时每刻都在变化变动,是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要,所以我们要把这些数据进行深度的挖掘和分析,扩大他们的价值。
大数据是需要通过大量的统计了解大家的喜好,想要的东西,从而得到他们想要的、想做的,而对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键,比如精准营销,征信分析,消费分析等等。
实践表明,大数据在推动经济转型升级、服务社会民生、促进政府治理体系和治理能力现代化等方面发挥了重要并且越来越明显的作用,大数据之所以成为时代变革力量,在于它通过追随意义而获得智慧,而随着时代发展,科技进步,会有越来越多的高科技时代的产物,大数据只是其中之一。
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“不接触互联网,以后寸步难行!”十年前,在这样的危言耸听下,大家扔掉砖块手机拿起手掌大的智能手机。
好不容易学会了玩微信刷朋友圈,现在中年危机和“大数据”都一起来了。
是不是不接触大数据,也要被时代淘汰?
而现实生活中处处看见大数据,你刷不刷小视频?读不读每日新闻?看不看新剧?
细心的人就会发现,为什么软件这么了解我,知道我喜欢看婆媳伦理视频、知道我喜欢学最新广场舞、知道我喜欢哈哈搞笑段子?
手指不管怎么往下滑,都是我喜欢看的,每次像再刷五分钟就去睡觉,一刷就是两个小时。这样熟悉的场景是不是有感同身受?
什么是大数据及应用?大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中,一草一木,一山一水,人类活动的行为轨迹,都能用数据来表达。如企业的生产运营,商品标准。政府的管理决策,消费者的消费水平,消费习惯。地理环境的一条公路,一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业,行业,社会主体等等数据的集成。形成了概念更大,更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理,企业运营,个人服务的便捷可靠,真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成,要有生产布料的厂家,制衣厂家,制扣厂家,制线厂家,设计方,工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用?更好地服务于人类社会。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。中国战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏回答
用最通俗的语言跟你解释一下。
举个例子,你想要买一双鞋,打开淘宝搜索了半天,感觉不太合适,然后又一想,晚点买也可以,于是退出了淘宝,打开了抖音,开始看某些土味视频。
当你下一次打开淘宝的时候,淘宝一定会给你推荐各种新款式的鞋,并且会给你推送相关的活动。而你每次打开抖音,看到的大部分都是土味视频。
其原因就是因为你在淘宝上用了大部分时间去搜索鞋子,淘宝通过测算觉得你对鞋子感兴趣,于是你每次进淘宝都会给你推荐鞋子。除非你下次用更多的时间去搜索另外一个东西。而抖音觉得你比较喜欢土味视频,因此这种视频便一直出现。
这就是我们所说的大数据,通过对你各种行为分析,为你推荐更符合你口味的东西。
会销售的售货员在卖东西的时候一定不会仅仅去说产品,他肯定会通过各种方法去了解你的信息,等到信息足够后再去为你推荐更加合适的产品,而此时你成交的概率非常大。
所以不妨回忆一下,买东西的时候有没有售货员跟你聊除产品以外的东西?比如家庭?
生活中的大数据有很多,打开歌曲app,每日推荐就是大数据;打开今日头条,推荐你最感兴趣的内容也是大数据;打开视频APP,推荐的视频同样是你最爱看的,这也是大数据。
因此,只要能通过某种途径,了解到你的详细信息或者行为,根据这些信息或者行为进行推荐你所感兴趣的东西,就叫做大数据。
不知道你清楚了没有?
第一,大数据数据体量非常大,传统的单机存储系统,已经无法在存储这么大量的数据,此时需要用到分布式存储技术。
第二,大数据的数据种类非常多,数据的格式也会变得复杂,比如数据种类有视频、文档、图片、消息记录等等。
第三,大数据中潜藏着非常重要的价值,通过数据分析技术,对商业决策做出智能化以及数据化的支持。
大数据最主要的功能,就是为公司上层提供商业化决策支持,让公司能够结合历史数据,往正确的方向发展。大数据技术主要分为两类:大数据计算和大数据存储。
离线计算对于数据的产出会有一定的时延,具体时延可以是15分钟、小时或者天级别的。离线任务一般会对数据进行全局批计算,这一次运行完就运行完了,不会像实时计算那样,除非你自己停止实时任务,否则实时程序会一直运行。
实时计算数据是不断产生的,一般数据产出的延迟会很低,最多是秒级别的。比如我们的数据大屏、实时数据流的加工处理等,这些场景对于数据的产出的时延要求很低。
离线计算的话,一般对于数据的产出时延没有那么高的要求,只要数据最终产出即可,具体使用像现在很多公司离线业务报表。目前大多数公司离线计算引擎使用的是Hive或者Spark,实时计算引擎目前主要是Flink。
在传统的关系型数据库中,当一个表非常大时,会使用分库分表技术,将表分布式的存储在不同的机器上面。分库分表技术可以使用开源工具TDDL。
边缘计算是什么?
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
主要用途
看似“生僻”的边缘计算其实并不“边缘”,而且意义重大。边缘计算和云计算有些类似,都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是,这一次,数据不用再传到遥远的云端,在边缘侧就能解决,更适合实时的数据分析和智能化处理,也更加高效而且安全。
如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行,那么边缘计算就是通过数据分析处理,实现物与物之间传感、交互和控制。它是物联网从概念到应用的一把钥匙,更是制造业从“笨拙”变得“智慧”的重要途径。
工信部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏在会上说,传统制造业向智能化升级的过程中,特别需要通过边缘计算技术,将车间里的生产设备智能连接,提高效率,创新模式。
当前,全球数字化革命正引领新一轮产业变革。物联网也被普遍认为是推动传统产业变革和全球经济发展的又一次浪潮。据统计,到2020年将有超过500亿的终端与设备互联。未来超过50%的数据需要在边缘侧分析、处理和储存。边缘计算应用广阔,机遇无限。
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