[厦门港务集团有限公司]合约量化交易[合约量化交易搭建]

合约量化买卖可能是相关工作人士都值得重视的常识，在此对合约量化买卖树立进行具体的介绍，并拓宽一些相关的常识共享给咱们，期望可以为您带来协助！

什么是量化买卖？安全吗？ 咱们都知道金融资本买卖商场是瞬息万变的，很有可能会一夜暴富，也有可能会一夜归零，量化买卖其实便是凭借现代计算学和数字的办法运用计算机技能来进行买卖的证券和期货的出资办法，可是咱们需求留意的是，无论是人工买卖仍是计算机买卖，都是存在着必定的危险的，因此咱们在选择的时分必定要擦亮眼睛才行，没有100%的盈余。

这是需求每个人都知道的一件事，一起量化买卖起源于上世纪70年代的股票商场之后迅速发展和遍及，尤其是在期货买卖商场之中，城市化买卖也逐步成为干流，特别是关于国内来说归于刚刚起步，量化买卖也是存在着十分大的优势的，因为咱们都知道量化买卖是有着严厉的纪律性的机器操作，也就可以战胜人道的弱点了，贪婪惊骇，侥幸心理都是可以根绝的。

一起咱们需求留意的是量化战略。应该纯熟于心，只要这样才可以有比较好的容错机制，一起量化功率，相关于传统人工做法来说是功率提高百倍的优化，虽然说可能会付出必定的手续费，可是关于咱们的工业安全来说仍是有着很好的确保的量化买卖，也是有着捕捉商场机遇的长处，当咱们设置好一个战略逻辑之后，机遇合约价格趋势一旦满意这个条件，量化买卖就会主动操作了，这也就防止了人工操作，不能第一时间发现买入机遇的缺陷。

可是咱们都应该知道出资有危险，入市需谨慎，咱们在日常日子中也必定要学会操控好自己的金钱资金流向才行，只要这样才可以将咱们的粉丝降到最低，要知道一句话，那便是人们永久无法赚到自己认知之外的金钱。

量化买卖的四大技能痛点都是什么？ 要看你是量化买卖的开发者，仍是量化买卖的运用者。

一，关于量化买卖的开发者，

1，程序的开发才能，编程才能

2，没有完善的买卖体系

3，懂程序的人不明白买卖，懂买卖的人又不明白编程，假设两人协作开发，因为怕技能外泄的原因，两边都有所保存，致使协作难以达到好的境地，

4，完好的数据，量化买卖的程序开发，有赖于 前史 数据的测验，可商场里不是每一种种类都有满足的数据可以供给来测验，例如新上市的股票或许期货合约，

二，关于量化买卖的运用者

1，大多运用者都是用他人开发的作用，导致没有满足的信赖和决心，挣钱还好，亏钱就难以坚持

2，量化买卖程序化买卖往往都依靠于许多数据参数，运用者很难掌握好参数的设置

3，不同的等级会有不同的作用，运用者很难选择最佳等级

4，商场的参加主体不断在发生演化进化，导致商场也跟跟着演化，固化的量化买卖程序，不必定能习惯不断向前走的商场

以上期望可以帮到你

痛点1：好的量化买卖投研东西

现在商场上好的量化买卖渠道不多，大多数仅仅作为投研学习用得渠道，真实能确保 安全和实盘的诚心不多，现国内高端的量化买卖渠道可以完成高质量的清洗数据、战略开发、回测、仿真以及可以实盘仅有少量。

痛点2：依据 前史 数据回测

因为量化战略是依据 前史 数据剖析的，根底的量化模型在规划之初都是经过至少三年以上的 前史 走势追溯，即构建量化模型的出资周期都是长线的。量化因子的相互作用及平衡也是依据长时间的，短期商场的动摇虽然会对量化因子发生影响，但短期影响并不会在长时间出资中发生决定性要素。一旦当时商场体现和曩昔呈现较大不同，那么，基金成绩体现必定就会欠好。

痛点3：战略同质化现象严峻

当时的公募商场上，很难见到精妙的、具有共同竞争力的量化战略，不少战略趋同，许多相似量化战略的登堂入室，让其收益回归均匀乃至难以达到均匀水平。

一些基金为了防止呈现持仓过于会集在中小创的状况，它们会把大盘股强制配进去，做成一个中性战略，该做法可有用下降单一危险，使得在风格切换中，防止净值大幅回撤，但价值当然也是全体预期收益下降，比方在中小创风口来暂时，选用这种办法的基金成绩就会差劲许多。

当然，在战略匮乏的商场环境中也有量化基金守正出奇，闯出了一片新天地，上投摩根阿尔法便是典型代表。在本年风格突变的行情中，该基金以近 19% 的收益率领跑主动型量化基金，其诀窍就在于：选用了哑铃式出资技能，同步以 " 生长 " 与 " 价值 " 两层量化目标进行股票选择。这样一来，就战胜了单一风格出资所带来的局限性。

哑铃式出资技能 ( Barbell approach ) 是现在世界商场上较为老练的一种出资办法，其根本操作思维在于一起出资于两类风格差异较大的产品，构建的出资组合具有两种产品的某些长处，一起可以逃避某些商场动摇带来的丢失。

当时，不少基金公司现已意识到，变则通，不少安排正在动态调整量化战略。拓宽战略的延展性、修正量化因子等，现已成为不少量化产品的选择。

痛点4：受战略局限性的限制

现在，商场上的公募量化基金遍及选用的是阿尔法战略，有用的套利、做空等多战略都不能灵敏运用，这导致量化基金战略倾向于做多。而私募量化基金，因其战略的多样性，使其更简略习惯商场改变。

此前，股指期货 " 松绑 " 所传递出的信号，从中长时间看，对量化基金来说肯定是利好。而跟着资本商场未来上市更多的金融衍生品，将有用处理股市单边市的问题，量化战略可装备的种类也将越来越丰厚，到时量化出资或将大有可为。

作为商场相对老练的美国，导致近期量化战略，尤其是 CTA 战略 " 失效 " 的主因终究又是什么？对冲基金 Quest Partners LLC 的联合创始人兼首席出资官 Nigol Koulajian 给出了答案。他表明：" 现已习惯了这个商场环境的 CTA 在越来越倾向于长时间买卖，它们的持仓规划在增大，而且许多出资者运用的是相同的战略，一旦呈现趋势反转，对商场的影响将是巨大的。"

合约量化跟合约跟单不同是什么？ 合约量化本质上是一段代码，是一个体系，是一段程序。是计算机在得到钱银往期一切价格的时分，重复运算得出来的一套算法，这一套算法便是商场上量化机器人的中心。这一套算法可以猜测未来的商场价格。

以数据来做决议计划，摒弃买卖者的心情化决议计划。便是用数据说话。

合约跟单是新手们依据本身的喜爱、投入资金和买卖偏好选择要跟从的优异买卖者战略。可主动仿制跟从选定的优异买卖员进行下单、平仓、止盈止损等等操作；当买卖员的订单发生盈余平仓时，用户的订单也会同步平仓并确认盈余。简略来说便是跟着大佬操作，大佬怎样操作我就怎样操作。

合约量化与合约跟单的差异就在于中心就纷歧样，一个是直接来猜测下一波商场价格，另一个则是跟从其他买卖者战略的操作。而且合约跟单通常是在合约买卖所就可以进行操作，可是合约量化通常是独自的软件。想要知道更多可以去牛币普拉斯社区。

合约量化交 易软件哪个好？ 合约量化交 易软件：tradestation，metastock，ninjatrader，TradersStudio，MultiCharts，wealth-lab，RightEdge，openquant等几种最多的渠道，以及国内的买卖开拓者、文华财经、易盛和韩国的yestrader。

Tradestation和Metastock都有许多的现成代码，运用人较多(其间有许多资格很老或许是工作trader)，其编程言语相对简略，强项在于开发各种目标很便利，但做Backtesting的功用就比其他弱一些。

其他几种渠道都有相对较强的Backtesting功用，各有所长。

OpenQuant, Wealth-Lab 5, NinjaTrader, RightEdge都依据.NET, 运用C#言语

Wealth-Lab 4选用类Pascal言语

MultiCharts选用和Traderstation的EZ Language相兼容的Power Language

TradersStudio运用类Basic言语

Amibroker和MetaStock比较相似，选用依据数列的formula language，Amibroker的言语介于C和Basic之间，似MT4

相关于这些渠道AmiBroker有如下这些我比较喜爱的优势：

运转速度快。我屡次看到的一些用户说AB是他们运用的软件中速度最快的，尤其是做Backtesting时的功用，是一切软件中最快的。我在VM中装了NinjaTrader和AB，其间NT装入的速度显着慢许多，而且现已有几回半途没有响应的状况。AB的装入速度十分快。

数据源极端灵敏。这也是我十分喜爱的，现在现已试验了用FXCM，QuoteTracker, IB作为数据源，作用都不错。运用AmiQuote下载EOD也十分便利。从前一度犹疑是否要运用NinjaTrader，可是看到NT的数据源太不灵敏了。至少是没有像AmiQuote这样便利的数据。不能运用DDE数据源，所以FXCM或许其他的数据源也就不太可能。

作为快速开发和测验环境。因为AFL依据数列，所以操作起来比依据.NET的那些言语便利方便许多。NinjaTrader和Amibroker比较就杂乱许多。

注：AmiBroker好像是在EOD测验上比较强，不太清楚运用日内数据做测验的状况。更新：V5.2乃至可以在Tick上做backtesting和scanning。

集成接口很便利。往后假设要运用AB生成买卖单的话，可以有许多种办法。是否能发邮件却是没有留意。

关于剖析和测验渠道的一些考虑

在网上看了一些其他东西的点评：

NinjaTrader (NT) 从其运营的形式看仍是和买卖商的联络比较亲近，数据源不敞开是很大的缺陷。有人谈论说NT的方向是做买卖渠道，而在开发和测验方面，依据.Net的NT5太消耗资源了。这也是我运用NT5的感觉，每次装入都很慢。NinjaTrader不必考虑。

Wealth-Lab和RightEdge都是依据.Net和C#的，但Wealth-Lab首要是做测验和试验用，并不是一个完好的买卖渠道，数据源，Brokerage，主动买卖接口都不是built-in的。而且最近Wealth-Lab的美国部分商场被Felity收买。WL4和WL5的不同也较大。从这个视点来说，Wealth-Lab是不必考虑的。

RightEdge依据点评说是还没有OpenQuant那么全面，所以也暂不考虑。

OpenQuant是QuantHouse(针对安排) Quant Developer的一个零售版(原来是SmartQuant Technology 被Quant House收买了)。也是依据.NET和C#的，我看了一下其文档，发现结构安排很好。而且OpenQuant供给头寸，资金操控等方面的功用，而且有Brokage的接口，可以做主动买卖。

一个运用Amibroker的Trader说他用Amibroker做快速开发和测验，然后在OpenQuant上面做更详尽的剖析，布置及买卖。看到一些 代码，个人感觉代码工作量仍是很大的。另附一个人的谈论(Pasted from)：

AmiBroker对编程的要求仍是比tradestation和metastock要高一些，究竟功用强了不少。不过比较那些依据.NET, c#的渠道来说是简练太多了。

比MT4也简练许多。用MT4就开发了一套结构，可是试验不同的战略时仍是不行方便。

AmiBroker，这个软件数据处理十分快，数据接口完全，用的人也比较多。仅有的缺陷，是在全主动买卖部分。假设经过IBC与IB互连，进行下单的操控那代码量就比较大。而且比较困难，非要下点苦功。

QD：面向是骨灰玩家级用户。有两种用法：一种直接在QD的界面下面写买卖体系，另一种是运用QD的API自己开发归于自己的买卖软件。即便是不必QD的人也可以安装下QD，看下QD的协助文档，关于开发买卖体系都大有协助。缺陷在于，QD的没有后续的服务(假设你用D版，一般个人都用不起正版。)，当Broker的API更改，需求修正相关程序的时分就比较麻烦了。QD可以支撑IB的参谋账户，但现在还有些问题。

OQ:关于IB独自账户跑现已成形的买卖体系，是再好不过的了。得益于运用事情的处理机制。和QD比较，OQ没有QD灵敏，QD功用更强壮。

量化买卖战略有哪些？ 一、买卖战略

一个完好的买卖战略一般包含买卖标的的选择，进进场机遇的选择，仓位和资金办理等几个方面。

依照人的片面决断和计算机算法履行在战略各方面的决议计划中的参加程度的不同，可以将买卖战略分为片面战略和量化战略。

二、片面战略

片面战略首要依托出资者的片面判别。

期货商场的出资者经过对工业上中下游、供需、宏观经济预期等的查询做出自己的判别。

相似的，股票商场的片面出资者经过深化研讨工作的各个方面，查询工作内的上市公司，构成买卖决议计划。

别的，无论是股票商场仍是期货商场，许多的片面出资者是依靠技能剖析做出决议计划的。

三、量化战略

量化战略首要依靠于计算机算法进行买卖。

出资者将开始的买卖逻辑输入计算机，并运用许多的前史数据做计算和回测，在此根底上做出恰当的修正、扬弃，以构成可接受的买卖战略。战略在构成后，往往各个决议计划条件就现已确认，实盘中依照既定的程序履行。

比照而言，部分片面战略在对单个标的的研讨深度上有优势，可以经过深度研讨供给专家级的定见。而量化战略因为运用计算机决议计划，可以处理许多的数据，因此在广度上有优势。别的，量化战略在履行中不会受人的状况、心情等不确认性的影响，因此履行更为严厉和准确。

四、常见战略

常见的量化买卖战略可以大致分为趋势战略和商场中性战略，趋势战略常见的有双均线战略、布林带战略、海归买卖法和多因子选股战略等。

常见的商场中性战略包含计算套利战略、Alpha对冲战略等，出名的网格买卖法更多的是一种买卖办法，可以用在不同类型的战略中。

下面咱们对这几个常见战略做一个简略介绍，想深化了解某个战略的读者可以凭借互联网取得更多材料。

(1) 双均线战略

双均线战略在趋势买卖中有广泛的运用。该战略依据长短两根不同周期的移动均匀线的金叉和死叉来买卖。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线体系可以进一步扩大为多均线体系。

(2) 布林带战略

布林带由三条线构成，其间的中线是一根移动均匀线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。

(3) 海归买卖法

海归买卖法由产品投机家理查德·丹尼斯的推行而出名。该规律包含买卖的进进场，资金和仓位办理的各各方面，是一套完好的买卖体系。关于该战略的具体买卖形式几个字不简略说清楚，具体的了解咱们可以参阅《海归买卖规律》这本书，特别是后边的附录。

(4) 多因子选股

多因子选股模型是股票买卖中常见的战略。树立进程包含选取候选因子，在前史数据查验的根底上选择有用因子并除掉冗余因子等几个进程，最终是依据因子选择要买卖的股票，确认出进场机遇。

(5) 计算套利

计算套利可以用于期货商场的跨种类和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是运用相关性高的标的之间的价差或许价比回归的性质，在价差或价比违背均衡方位时进场，在价差或价比回到均衡方位时进场。

(6) Alpha对冲战略

Alpha对冲战略一起持有方向相反的两种头寸对冲Beta危险。在国内商场常见的是持有股票多头的一起，持有股指期货空头，该战略是否可以取得超量收益依靠于选取的股票是否具有高的Alpha正值。

(7) 网格买卖法

网格买卖法的中心是网格距离和中轴线的确认。咱们以螺纹钢期货合约为例阐明，现在螺纹价格3000，咱们树立初始仓位，比方50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这儿的3000便是中轴，50点是网格宽度。该战略的收益动摇很大

合约量化买卖软件引荐？ 灰度量化买卖体系我是一直在运用，我之前花钱试了其他好几个，操作杂乱的很…

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