基金-欧度南栖

步不停，心自由

累计撰写 14 篇文章
累计创建 15 个标签
累计收到 0 条评论

目录CONTENT

以下是基金相关的文章

2026-01-08
自建量化平台：架构规划详解在自建量化交易系统中，架构规划是系统能否稳定运行的核心。一个清晰、模块化、可扩展的架构能让策略回测、数据管理、风险控制和实盘执行顺利衔接。本文将对量化系统的架构规划进行系统性详解，从模块划分、功能职责到设计原则全面覆盖。一、系统架构的总体思路量化交易系统本质上是一个数据驱动 + 规则执行 +
- 2026-01-08
- 14
- 0
- 0
- 量化
2026-01-08
自建量化平台：指南篇自建量化交易平台，以私有化的方式，实现策略自动化和纪律化交易，保证数据安全和策略安全一、明确目标与策略定位在搭建系统前，首先要明确两件事：交易目标是做长期投资还是中短期交易？是追求收益最大化，还是以风险控制为核心？是偏低频策略还是高频策略？策略类型
- 2026-01-08
- 7
- 0
- 0
- 量化
2026-01-08
量化入门：五、量化交易常用工具与技术详解量化交易不仅仅是策略，更是一个由工具、技术和数据构成的完整生态。掌握工具与技术，能够让策略落地，更安全、高效地执行。一、编程语言：量化交易的基础量化交易的核心在于规则和逻辑的可实现性，而编程语言就是实现的工具。 1. Python：入门首选优势：语法简单，容易上手
- 2026-01-08
- 3
- 0
- 0
- 量化
2026-01-08
量化入门：四、量化交易的基本流程详解量化交易不是随机下单，而是一套从想法到执行再到验证的闭环流程。理解流程，才能系统化地搭建策略、管理风险和持续优化。量化交易的基本流程通常包括以下五个环节：提出交易假设数据准备策略实现回测与评估实盘与优化下面逐步详细说明。一、提出交易假设：量化交易的起点
- 2026-01-08
- 3
- 0
- 0
- 量化
2026-01-08
量化入门：三、量化交易常见策略类型详解（全景版）量化交易策略，是通过明确规则指导买卖行为的系统化方法。根据策略逻辑和应用场景，常见策略可以大致分为以下几类：趋势跟随策略均值回归策略因子选股策略事件驱动策略套利与统计套利策略高频与微结构策略组合与多策略策略下面用表格方式进行详细分类与分析。一、趋势跟随策略（Trend Foll
- 2026-01-08
- 26
- 0
- 0
- 量化
2026-01-08
量化入门：二、量化交易的核心组成 —— 一套完整系统是如何运转的量化交易从来不是“写一个策略就完事了”。真正能长期运行的量化交易，一定是一套结构完整、模块清晰、相互制约的系统。通常，一个完整的量化交易系统，由以下五个核心模块构成：交易策略数据系统回测系统执行系统风险控制系统下面逐一展开说明。一、交易策略：量化系统的“灵魂”
- 2026-01-08
- 2
- 0
- 0
- 量化
2026-01-08
量化入门：一、什么是量化交易 —— 从本质到边界的全面理解一、量化交易并不是“让机器预测市场” 很多人第一次听到量化交易，会下意识理解为：用计算机算法预测股价走势这是一个常见但严重的误解。量化交易的核心，并不是预测未来的价格点位，而是通过对历史数据的统计分析，找出在长期内具备概率优势的交易行为，并用程序严格执行这些行为。换句话说，量化交易关注的是：
- 2026-01-08
- 3
- 0
- 0
- 量化
2026-01-08
量化入门：基础一、什么是量化交易量化交易，是指以数学模型和计算机程序为核心，根据历史数据与统计规律，自动或半自动地执行交易决策的一种投资方式。与主观交易不同，量化交易强调：用规则代替情绪用数据驱动决策用程序自动执行本质上，量化交易不是“让机器预测未来”，而是用纪律去执行一个有统计优势的策略。
- 2026-01-08
- 8
- 0
- 0
- 量化
2026-01-08
证券数据分析入门一、什么是证券数据分析证券数据分析，是指通过对证券市场相关数据进行收集、整理、统计和建模分析，从中发现规律，辅助投资决策的一种分析方法。它结合了金融知识、统计方法以及一定的数据分析或编程能力，是现代量化投资和理性投资的重要基础。简单来说，证券数据分析的目标不是“预测市场一定会怎么走”，而是提高决
- 2026-01-08
- 8
- 0
- 0
- 量化
2026-01-08
证券基础知识一、什么是证券证券，是指用来证明持有人享有某种特定权益的法律凭证，具有可交易性、收益性和风险性。广义的证券包括股票、债券、基金、金融衍生品等；狭义上通常指在证券市场上公开发行并可交易的金融工具。证券的本质，是一种权益或债权的凭证，它将资金供给者与资金需求者连接起来，是现代金融体系的重要组成部分。
- 2026-01-08
- 3
- 0
- 0
- 量化