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自动化交易
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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。
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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
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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
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