量化投资是指以获取稳定收益为目的,通过量化方法和计算机程序发出指令的交易方式。它主要是通过数学模型把投资理念表达出来,然后由计算机生成交易策略。量化投资是多种技术的结合。在策略制定过程中,通常利用数学、几何、心理学甚至仿生学的知识来实现择时交易、统计套利和风险规避。量化交易在一定程度上克服了人性的弱点,使人更加理性。越来越多的学者认为,量化交易将是未来处理金融市场最重要的方式。
量化交易作为科学与机器的结合的产物, 正在改变着现代金融市场的格局。 目前,中国的量化投资领域仍处于起步阶段。目前,在欧美等发达经济体资本市场,机构量化交易占比已达70%左右。而在境内市场上,量化交易的行业规模已超万亿元,有研究认为,量化交易在A股市场的成交占比达两成左右。麦肯锡公司于2021年估计,以个人金融资产计算,中国已成为全球第二大财富管理市场,作为全球增长最快的资产管理市场,中国的量化交易机构市场有很大的成长空间。
作为个体投资者而言,“量化交易” 是高端大气、 一夜暴富的代名词。量化交易最大的引力在于“躺着赚钱”,通过设定好的程序语言和服务器,构建出“完美无缺” 的交易策略,实现财富的复合增长,这无疑是广大量化入门爱好者终极梦想。然而,在一定程度上,量化交易已经被神话了。如果小伙伴们不想被“量化的镰刀”割到,不妨从今天开始,做一个“量化人儿”,也许没有你想象的那么难!
期货作为相对于股票和债券的风险最大的金融产品,其收益率呈现最高水平。期货合约由于其特殊的 T+0 交易机制、杠杆交易、较强的流动性、卖空交易等特点,受到投资者的追捧,将其广泛用于投机、套利和对冲交易之中。近年来,中国期货市场的规模迅速扩大扩张中。期货市场目前发展至72个品种,投资者也在逐渐壮大,对投资的要求逐渐提高。
在期货市场中,绝大部分散户投资者目前仍采用以自身经验或基本面分析为主的主观逻辑上的人工手动交易,随着判断层面因素的复杂程度和数量繁多,宏观经济走势、热点新闻、 K 线趋势、个人经验等各方面因素都影响着投资者的价值判断,甚至无法摆脱人性的弱点,这种人工操作的情绪化问题使得投资者不能在重大损失面前理性出逃,也不能在重大利好之际见好就收。
量化交易在这个信息迅速发展的时代对人性的情绪管理、机器学习和相关因素设计等方面独具有绝对的优势。量化研究是在大数据的背景之下,通过对历史数据的归纳和分析,利用统计建模等方法不断优化改进,寻求期货市场长期可盈利的交易模式,相信这是每一位Quanter的挑战目标。
量化投资是一门复合型学问,涉及到数学、统计、金融、编程等多方面知识,其中编程能力是量化的门槛。因为量化是个很大的领域,不同方向有着不同的编程要求,所以不能一概而论。但最基本的需要在matlab,python,r里面至少会一门。如果要做高频方面的话,还要会C++。然而,这些语言需要极大的学习成本和时间成本,不少初入门者因此劝退。
然而,量化的门槛真的是高不可攀吗?非也非也,正如懒惰是人类第一的生产力,我们金融弄潮儿也有自己的跃龙门方式,下面将为大家介绍量化入门的重磅利器:Pine语言和优宽量化平台。
Pine语言,起源于TradingView平台。TradingView作为国外最热门的一个金融平台,是一个价格图表分析网站,这里有股票,外汇,数字货币等等,很多数字货币交易所都内嵌了它的图表。TradingView有一个很好的语言载体:Pine脚本,它允许任何人开发自己的量化策略应用到金融产品中并进行收益的回测展示。
Pine语言,作为一门专门为交易而生的语言,它对很多指标函数都进行了封装。相对于Python语言的复杂(代码量大)和My语言的死板(不能进行复杂的策略),它更加的简洁和灵活。所以在实现轻量化代码的过程中,降低了普通交易者的量化门槛。
Tradingview作为一个国外的交易平台,通常需要我们“跋山涉水”去使用它;在同时,Tradingview上的开源策略数量数目繁多且更新很快,很多优秀的策略、思路、指标不能实盘着实令人遗憾。
作为致力于把量化交易技术普及给众多交易者的优宽平台,目前已支持Pine语言编写策略,支持回测、实盘运行Pine语言策略,兼容Pine语言的较低版本。优宽不仅支持了Pine语言,同时也支持Pine语言强大的画图功能。优宽平台上的各项功能、丰富实用的工具、高效便捷的管理,也进一步增强了Pine策略(脚本)的实用性。优宽基于对Pine语言的兼容,同时也对Pine语言进行了一定程度的扩展、优化、裁剪。
优宽量化工具(https://youquant.com)对小白友好, 即便你是零基础, 也可以根据里面的工具体验量化的魅力。 该工具是面向高频交易设计, 在性能和安全上有严苛的要求。 支持高频策略、 套利策略、 趋势策略。 并且它集成了策略开发、 测试、 优化、 模拟、 实盘交易的完整流程。 在优宽量化交易平台,在初期你可以模拟、围观、回测大佬的成熟策略,在后期可以学习、编写、分享、买卖自己的量化策略,实现从量化模仿小白到市场实操大佬的转变。
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