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For what I remember, I was always more afraid than anyone else. What happened? Almost nothing - I just had the bout. Are there any spasms of something wrong? Maybe he's afraid he's contagious. And then why are you talking about the devil? Why a prison? I had a piece of bread. It was fresh and fragrant. Yesterday I made him his own 今天学学外汇中的量化交易策略 hand. I have to say that I really did this time. Suddenly my bite began 今天学学外汇中的量化交易策略 to bang in 今天学学外汇中的量化交易策略 my throat. Somewhere 今天学学外汇中的量化交易策略 near the window, he sat down and began to sneak around his changing trills around. He whispers and leaves for a moment where he 今天学学外汇中的量化交易策略 likes. Everywhere he finds something in his beak . I've been trying to be in his place .

量化交易是什麼?最完整的量化交易懶人包

量化交易是什麼

市場先生心得:

我當初大概在投資第2年之後,因為開始寫程式交易,接觸到量化交易的領域。

長期研究下來,我覺得量化交易想要確實執行其實很困難、成本很高 (就說買資料,想認真做量化,一年花上百萬是基本),
但量化的思維方式也帶給我很多成長,讓我養成對各種資訊和數據做驗證的習慣。

我自己目前有1/3的資金是放在完全量化類型的策略上,其他的投資部位,超過一半在做決策之前也都有做過回測與分析,理解它的特性與風險,

我非常認同量化策略的方式,畢竟市場上大多數人都是主觀判斷、甚至不看數據就做決策,這讓做量化的人能擁有很大的優勢。

最後,
我認為做為量化交易者的關鍵競爭力,並不是某天靈機一動做出某一個好策略,
而是能在長期擁有持續做出新策略的能力。

最後市場先生想提醒的是,
做量化的人有時候會陷入對數據的無限上綱,覺得天塌下來也要照數據來執行決策,
這不是壞事,但世上沒有絕對。

無論我有多認同量化分析方式、無論回測績效多漂亮,但我知道量化並不是全能的,它並不能保證在任何情況下都依然有效,
這也是最困難的地方,我們不能輕易打破原則,但卻應該要對原則保有彈性。

我想這就是比較藝術與哲學的地方吧,
畢竟我們是先作為一個投資者、交易者,然後才使用量化的方式做分析,
對做量化的人來說,我認為理解量化的限制非常重要。

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外汇量化交易之高频交易策略

外汇高频交易策略是什么?

高频交易其特点如下:

​​1,它都是由计算机自动完成的程序化交易;

2,它的持仓时间很短暂,日内交易次数很频繁;

3,它每笔收益率很低;

4,它的交易量巨大,大到你无法想象。

任何一个投资者在市场,永远无法抓住市场的最高点和最低点。其实也是夹缝里面求生存。本身高频交易对市场或投资者来说都是弊大于利,为什么小恩这样说呢,继续往下详细了解。

高频算法交易不断使用策略进行大量频繁的交易。一个普通投资者如果尝试用自己的套利策略,就会发现它很难真正带来盈利。

​高频交易的高速执行也带来消极影响,历史真实事件,发生距离至今也不是很久,我相信很多朋友都还记得,2016年10月7日英镑闪崩事件,很多业内人士认为是高频算法交易引发的大规模抛售。当时英镑两分钟内跌幅达6.1%。行业人士认为,这是“流氓”算法交易引发的大规模抛售……当时很多新闻网站和社交媒体上不断唱衰英国脱欧,电脑算法将这当成了卖出英镑的信号。一旦英镑有走低的趋势,更多高频交易者就会加入,强化了这种趋势,最终形成短时间内强势的卖空压力。

那么外汇高频交易有哪些策略

1、做市交易策略

2、收报机交易策略

3、统计套利策略

4、新闻事件交易策略

5、低延迟策略

外汇高频交易对外汇交易者有什么样的影响?

最后来自小恩的总结:作为一名普通投资者并不具备从超短线外汇高频交易中获利的能力,一方面缺少运算能力超强的计算机,另一方面也缺少顶级分析师,所以这种赚钱方式只适合大型投资机构,炒外汇小恩并不推荐进行外汇高频交易,而是应该选择其他的外汇交易策略。以上就是小恩对外汇交易里面的高频交易策略的一些个人见解,希望对你有所帮助。

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知乎专栏/华尔街见闻/扑克大宗/凤凰金融: Dorian君/灰岩金融科技/灰岩国际咨询 精通领域:利率衍生品/期权/期货/股票/期货/外汇/FICC 创建多家海外对冲基金,熟悉各类套利/交易策略 海外官网:ravenrock.weebly.com 宏观交易员,前投行交易员。

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说句实话,没有一个比投资自己学习能力以及金融知识体系更好的投资。长期积累的能力以及知识你将得以应用一辈子。最终受益者也只是自己。这些知识是谁都无法偷走的。

干货方面老铁可以阅读干货前文:

而现阶段的全球algo trading 过剩,在HFT上由于巨大的预期回报,各家Firm 也纷纷鸟枪换炮。而HFT高频交易对硬件上的极高要求以及交易信号以及线路的问题,导致个人无法参与高频交易, 但中低频交易对硬件要求就会低很多。

炒过外汇FX的都知道,毛子的著名产品MT4 ~ MetaTrade4 (mt4) 交易客户端. 以及他们针对EA以及开放借口优化的MT5可供运行算法策略交易。

Mt4客户端提供一整套交易策略开发框架平台。支持MQL4语言(语法与C语言类似) ,而且提供了非常丰富的指标,扩展函数。可以很方便地开发交易策略和进行回归测试。在零售外汇领域很多个人交易者或者专业的交易者都使用MT4做自动化交易。MT4有相当活跃的社区,国外有很多论坛讨论和分享MT4 EA程序。但是令人遗憾的是 Mt4 客户端必须配合Meta Qutes服务器使用。所以Mt4 一般只限制在外汇行业使用,而这类并不包括其他的资产标的。。

开设证券账户 >开发环境搭建->数据准备 ->交易策略开发->回归测试->模拟交易-> 实盘交易

1开设证券账户

期货:商品期货开户门槛比低。股指期货要至少50万资本。期货这一块主要是CTP协议。网上都可以找到java,和python的封装。对开发者真友好。

债券:可转债, 开户资金有要求。

外汇:开户门槛比较低一般50美元起,那么这些交易的合同本身都属于差价合约CFD(contract of difference),并非spot fx contract。但需要选择信誉比较好的券商。一般这类FX broker都有A book 和B book, 很多交易都是内部对冲掉。有一些比较知名的券商比如Oanda 会有提供HTTP api 接口。如家交易者资金有比较大,可以直接到LP 提供商如果,lmax,cfh开户。LP提供会提供FIX交易接口。FIX接口非常适合程序化交易。

美股,期货,期权:IB(interactive broker)账户有提供程序化交易接口,账户最低余额需要1万美元。其它美股券商,如史考特,或者国内的老虎证券,富途对资金没有要求,但都没提供API。功能性来讲,如果交易期权options的话,盈透,thinkorswim以及charles schwab都提供比较强大的Volatility lab 以及API借口等进阶功能。

比特币:可以选选择coinbase, bitstamp. 这两个公司总部都是在美国,各方面监管比较严格,所以开户周期比较长。都提供有API.

2开发环境搭建

Python :目前应该是最普遍的个人量化技术。相关的开源框架相当丰富。比如Panda ,Scipy, numpy, Zipline (Backtest framework ) 。

R:高级算法比较方便,社区比较活跃。

Java ,C++:没有的时间序列操作框架,自己写比较麻烦。

MatLab:算法库比较成熟,但处理大量数据比较麻烦。

建议阅读量化入门书籍:

1. 打开量化投资的黑箱

这本书的作者里什·纳兰(Rishi K. Narang)是华尔街顶级数量金融专家,资深对冲基金经理,自1996年开始,他就开始从事对冲基金事业,专注于量化交易策略。目前是特勒西斯资本有限责任公司(Telesis Capital LLC)的主要合伙人。在书中他站在一个非纯粹技术的视角介绍了量化交易策略,用生动的文笔带领读者游历整个“黑箱”。

2. 量化投资策略:如何实现超额收益Alpha

本书作者Richard Tortoriello是任职于S&P 标准普尔公司的证券分析师,他的日常工作就是建立一系列的数量选股模型。书中的模型类型覆盖面广,可以说作者是在对所有能够获得超额收益的策略进行了地毯式的搜索,并且提供了超过20种常胜投资idea的详细回测情况,充分展示了经验丰富的Quant是如何通过自己的想法来改进模型的。顺便提一句,本书的译者们也都是浸淫证券市场多年的大咖,其中陈工孟更是深圳国泰君安的董事长和上海交通大学金融工程研究中心的执行主任。值得一看。

3. 解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事

4. 利用Python进行数据分析

如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。由于作者Wes McKinney是Python pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。