㈠ 股票量化交易有用嗎哪一家做的比較好
現在市面上的量化交易APP大多是分析軟體，真正能夠直接參與交易的很少。相對於人性操作來說，量化交易刨除人性，做計劃之內的事情。真正意義上實現價值投資，比純人為的追漲殺跌要好很多。
我用過的殼子量化這個軟體還是不錯的，他裡面有多個模型，可以自己選擇。針對新人，裡面支持模擬，可以先使用模擬盤體驗一下量化交易帶來的不同。
㈡ 做量化交易一般用什麼軟體
需要懂一些數學模型，比如統計分析、人工智慧演算法之類的，他的本質是利用數學模型分析數據潛在的規律尋找交易機會，並利用計算機程序來搜尋交易時機以及完成自動化交易。並沒有現成的軟體可以做這個，因為它需要一個搭建一個專業的平台，這不是一個人可以完成的。
國內有一些軟體，比如大智慧提供數量分析，還有一些軟體提供股票、期貨的程序化交易。但是實際上這並不是真正意義上的量化交易。事實上，做一款純粹的適合個人投資者的量化投資軟體，難度是非常大的，因為量化策略並不想傳統的基本面、技術面那樣存在已有既定的必然規律。他需要跨越多學科，多領域去挖掘數據的規律，然後利用得出的規律進行交易。但是不同時間、空間的數據的潛在規律並不一致，所以對量化過程進行標准化是一件很難完成的事情。
如果是計算機或者數學專業的人士，可以考慮使用C、C++、SQL等語言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等軟體。不管是哪一種軟體，要實現量化交易，肯定是需要一定的建模基礎和編程基礎的，其中最重要的東西是數學能力。
㈢ 股票量化交易系統和期貨量化交易系統是一樣的嗎
簡單講講期貨與股票的區別，美股研究社提供:
1、期貨市場的交易費用低，一次買賣的費用為交易額的千分之一左右，且期貨盈利暫不收取所得稅；股票市場的交易費用高，一次買賣的費用為交易額的百分之一左右。
2、期市的交易品種較少，基本面資料相對也少，而且均可以在公開的媒體上查閱；股市的股票數量較多，且每隻股票的資料均需要研究，還要配合綜合指數，常出現「賺了指數賠了錢」的情況。
3、以整體價格波動幅度看，大豆十年來基本上在 1700-4000 之間波動，銅在 13000-33000 之間波動，即最高價僅是最低價的 2－3 倍，期貨價格的高低和現貨息息相關；而股票價格高低難以有一個統一的衡量基準。
4、期貨市場的操作可以當天進出買賣，即 T＋0 交易，發現操作失誤可以馬上平倉離場；股票市場的操作是當天買進，第二天才可以賣出，即 T＋1 交易，盤中即使發現操作失誤也只能眼巴巴的看到收盤，而無能為力。
5、期貨市場始終是一半人賺錢，一半人虧損；股票市場的交易結果是「共贏同賠」，且股市的系統性風險目前無法規避。
6、以單日價格波動幅度看；期貨一般僅為 3% ；股票是 10％
7、從風險監控角度看，期貨市場交易的品種多是大宗農產品或工業原料，事關國計民生，價格的波動受到交易所、證監會乃至國務院有關部委的監控；而股票由於上市公司眾多，目前已經 1500 多家，股票價格的形成受多種因素支配，對價格的合理波動范圍認定十分困難，難以實施有效的監管，市場上價格操縱現象屢禁不止。
8、從定價基礎和價格秩序看，期貨市場商品的價格以價值為基礎，隨供求關系而波動，還有現貨作參考，多空雙方地位平等，任何一方都不敢脫離現貨價格胡作非為，並且市場操作公開、透明，每日成交、持倉情況均對外公布，內幕交易少，大戶操縱較難；；而股票市場操作的詳細資料很難獲取，內幕交易多。由於股票的可流通股份是相對有限的，股票的「莊家」可以通過自己的信息、資金優勢提前暗地介入，收集大部分籌碼，可以相對掌握股價的「定價權」，坐莊者和跟庄者地位嚴重不平等，往往出現價格和價值嚴重脫節。
9、期貨市場的保證金交易制度使投資者可以「以小搏大」，以一當十，也就是說你有一萬款錢在期貨市場上就可以買到十萬元的商品，期貨交易由於其保證金的杠桿原理，可以放大收益，四兩撥千斤。期貨只需付出合約總值的10%以下的本錢；股票則必須100%投入資金，所以只要操作得當，就可以獲取高額回報；但如果操作失誤，損失也大，關鍵看你怎麼把握．
10、期貨市場的操作是「雙程道」，可以先買後賣，也可以先賣後買；股票市場的操作是「單程道」，只能是「先買後賣」。
11、期貨市場的操作需要注意時間因素，現有期貨合約的「壽命」均在一年半之內，到期必須平倉或者實物交割；股票市場操作的時間性不強．
12、期貨市場中的持倉總量是變動的，資金流入，持倉總量增加；資金流出，持倉總量減少；股票市場的單只股票的可流通股本是固定的，總的份額不會變化。
13、期貨市場交易手段豐富，既可以單純買賣交易，也可以跨期套利、跨市套利、跨品種套利等；股票市場交易手段單一。
14、期貨市場的研究重點在於期貨品種的供求關系、經濟波動周期、政府政策、季節性因素等；股票市場的研究重點是宏觀經濟環境和個股企業的生產、經營情況。
㈣ 量化交易可以實現高頻嗎
你好
量化交易和高頻交易有什麼區別？
很多人對於量化交易和高頻交易分不清，經常混淆，簡單地介紹他們的區別。
量化交易是指投資者利用計算機技術、金融工程建模等手段將自己的金融操作方式，用很明確的方式去定義和描述，用以協助投資者進行投資決策，並且嚴格的按照所設定的規則去執行交易策略（買、賣）的交易方式。簡而言之，量化交易是以定量化方法進行投資的各種技術綜合。而在現實的應用中，量化交易往往與基本面投資、技術分析有機結合，幫助投資者制定決策、減少執行成本、進行套利、風險對沖和幫助做市商實現報價的功能。按照數學模型的理念和對計算機技術的利用方式，量化交易方式可以進一步細分為自動化交易（Automatic Trading）、數量化投資（Quantitative Investment）、程序化交易（Program Trading）、演算法交易（Algorithm Trading）、以及高頻交易（High Frequency Trading）。這五種量化交易方式側重點各有不同，是量化交易技術發展到不同程度的產物。但是在實際應用中，五種量化交易方式的名詞經常被交叉使用。
自動化交易自動化交易，是指將技術分析投資方式固化成計算機可以理解的模型、技術指標，計算機程序根據市場變化自動生成投資決策並付諸執行的交易方式。簡而言之，自動化交易是技術分析投資方式的自動化。自動化交易可以避免投資人的心理變化和情緒波動，嚴格執行既定策略，是最基本的量化交易方式，在外匯交易和期貨交易領域應用很廣。數量化投資數量化投資，是指利用計算機分析宏觀經濟、行業、以及公司的基本面數據，選擇投資組合的資產配置，並通過數學模型預測組合未來變化的數量化交易方式。簡而言之，數量化投資是基本面分析投資的自動化。數量化投資可以幫助投資人在越來越多的信息中選擇實質性關鍵信息，並轉化成投資決策，在股票投資領域應用廣泛。量子復利的框架體系內的不同風格的量化策略，便屬於數量化投資這個范疇，即平時常說的量化投資（Quantitative Investment）。演算法交易演算法交易，是指把一個指定交易量的買入或者賣出指令輸入到計算機模型，由計算機模型根據特定目標自動產生執行指令的時機和方式。訂單執行的目標基於價格、時間或者某個基準。為降低沖擊成本，避免驚動市場，演算法交易採用一些計算機模型，將一個大額交易拆分成若干個小額交易，以此來減少對市場價格造成沖擊。演算法交易有時被稱為黑箱交易。演算法交易的概念是交易執行精細化發展的結果，演算法交易側重於投資策略的執行，而自動化交易和數量化投資的概念著重於投資決策。因此演算法交易可以與自動化交易和數量化投資配合使用。近年來，除了信息技術是的交易速度不斷加快之外，交易平台日趨多元化也使得高頻交易成為可能。與高頻交易相伴隨的是閃電交易（Flash Trading），閃電交易是美國市場上交易所為高頻交易商提供的一種特殊服務，是指股票交易傳達到公眾的約三十毫秒前，先顯示給訂用有關服務的交易員。三十毫秒的時間，對於手動交易者而言相差不大，但是對於高頻交易而言，三十毫秒的時間足以完成一筆交易行為。2009年9月，美國證監會因為閃電交易明顯有失公平，停止了所有交易所的閃電交易服務。
㈤ 什麼是股票量化交易
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
㈥ 職業散戶可以使用量化交易技術嗎
其實量化交易初級部分就是程序化交易，這個沒什麼神秘的，也沒什麼高難度的技術，就是程序控制檢測行情，發現機會，下單操作。就這么簡單，甚至還有不用寫代碼的，直接拖動模塊拼接邏輯的，就能形成一個程序化交易策略，用於實盤交易。
在網路上搜索「不用敲代碼就可以量化交易」就能找到一大堆答案，前幾個就很不錯。
㈦ 股票量化交易系統有用嗎
股市是一門經濟學，哲學，概率學，心理學的綜合體，想要成功，需要不斷去感悟去總結每一次的失敗，這樣才能走的更好更遠。
第一個理念：
順勢而為
股市的大趨勢決定個股的走勢，當指數大漲時個股更容易爆發，這個時候適合重倉介入，當然要注意獲利就出;當市場處於弱勢時，就要考慮輕倉介入，不盲目追漲。
第二個理念：
選定有價值的公司
在投資中，選定有價值的公司很重要，因為這些公司有很強的上漲潛力，一旦市場有好的信號，或者公司有大利好時，股價就會飛速上漲，所以這樣的公司更容易讓普通股民賺到錢。
第三個理念：
分批建倉 堅持到底
在投資中，投資者要住的是要做好投資策略，一般的策略就是分批建倉，在市場下跌時以倒金字塔形態建倉，在市場上漲時，以金字塔形態減倉。如果股票短期被套，市場情況還可以的話，則要選擇堅持持倉。
天字一號量化交易系統通過設定不同的各種指標條件，一旦市場交易情況滿足這些條件時就自動彈出一些操作指示；設定值達到開倉條件，系統會彈出買入信號、設定值達到減倉條件賣出一半或者全部賣出等。
㈧ 量化交易的應用
量化投資技術包括多種具體方法，在投資品種選擇、投資時機選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利和演算法交易等領域得到廣泛應用。在此，以統計套利和演算法交易為例進行闡述。
1、統計套利。
統計套利是利用資產價格的歷史統計規律進行的套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在
未來一段時間內是否繼續存在。
統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種，再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協
整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉，買進被相對低估的品種、
賣空被相對高估的品種，等價差回歸均衡後獲利了結。
股指期貨對沖是統計套利較長採用的一種操作策略，即利用不同國家、地區或行業的指數相關性，同時
買入、賣出一對指數期貨進行交易。在經濟全球化條件下，各個國家、地區和行業股票指數的關聯性越來越
強，從而容易導致股指系統性風險的產生，因此，對指數間的統計套利進行對沖是一種低風險、高收益的交
易方式。
2、演算法交易。
演算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機器交易，是指通過設計演算法，利用計算機程序發出交易指令的方
法。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至包括最後需要成交的資產數
量。
演算法交易的主要類型有: (1) 被動型演算法交易，也稱結構型演算法交易。該交易演算法除利用歷史數據估計交
易模型的關鍵參數外，不會根據市場的狀況主動選擇交易時機和交易的數量，而是按照一個既定的交易方針
進行交易。該策略的的核心是減少滑價（目標價與實際成交均價的差）。被動型演算法交易最成熟，使用也最
為廣泛，如在國際市場上使用最多的成交加權平均價格（VWAP）、時間加權平均價格（TWAP）等都屬於被
動型演算法交易。 (2) 主動型演算法交易，也稱機會型演算法交易。這類交易演算法根據市場的狀況作出實時的決
策，判斷是否交易、交易的數量、交易的價格等。主動型交易演算法除了努力減少滑價以外，把關注的重點逐
漸轉向了價格趨勢預測上。 (3) 綜合型演算法交易，該交易是前兩者的結合。這類演算法常見的方式是先把交易
指令拆開，分布到若干個時間段內，每個時間段內具體如何交易由主動型交易演算法進行判斷。兩者結合可達
到單純一種演算法無法達到的效果。
演算法交易的交易策略有三：一是降低交易費用。大單指令通常被拆分為若干個小單指令漸次進入市場。
這個策略的成功程度可以通過比較同一時期的平均購買價格與成交量加權平均價來衡量。二是套利。典型的
套利策略通常包含三四個金融資產，如根據外匯市場利率平價理論，國內債券的價格、以外幣標價的債券價
格、匯率現貨及匯率遠期合約價格之間將產生一定的關聯，如果市場價格與該理論隱含的價格偏差較大，且
超過其交易成本，則可以用四筆交易來確保無風險利潤。股指期貨的期限套利也可以用演算法交易來完成。三
是做市。做市包括在當前市場價格之上掛一個限價賣單或在當前價格之下掛一個限價買單，以便從買賣差價
中獲利。此外，還有更復雜的策略，如「基準點「演算法被交易員用來模擬指數收益，而」嗅探器「演算法被用來發現
最動盪或最不穩定的市場。任何類型的模式識別或者預測模型都能用來啟動演算法交易。
㈨ 有人可以推薦一些好用的股票量化交易系統嗎
股票量化交易系統需要跟證券公司聯系，使用他們的軟體，他們可以幫你接通量化交易
㈩ python的量化代碼怎麼用到股市中
2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析
在開始各行業的量化分析之前，我們需要先弄清楚兩個問題：
第一，A股市場上都有哪些行業；
第二，各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現如何？
第一個問題
很好回答，我們使用JQData提供的獲取行業成分股的方法，輸入get_instries(name='sw_l1')
得到申萬一級行業分類結果如下：它們分別是：【農林牧漁、採掘、化工、鋼鐵、有色金屬、電子、家用電器、食品飲料、紡織服裝、輕工製造、醫葯生物、公用事業、交通運輸、房地產、商業貿易、休閑服務、綜合、建築材料、建築裝飾、電器設備、國防軍工、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、汽車、機械設備】共計28個行業。
第二個問題
要知道各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現，我們首先需要知道各行業在各個年度都有哪些成分股，然後加總該行業在該年度各成分股的總營收和凈利潤，就能得到整個行業在該年度的總營收和總利潤了。這部分數據JQData也為我們提供了方便的介面：通過調用get_instry_stocks(instry_code=『行業編碼』, date=『統計日期』)，獲取申萬一級行業指定日期下的行業成分股列表，然後再調用查詢財務的數據介面：get_fundamentals(query_object=『query_object』, statDate=year)來獲取各個成分股在對應年度的總營收和凈利潤，最後通過加總得到整個行業的總營收和總利潤。這里為了避免非經常性損益的影響，我們對凈利潤指標最終選取的扣除非經常性損益的凈利潤數據。
我們已經獲取到想要的行業數據了。接下來，我們需要進一步分析，這些行業都有什麼樣的增長特徵。
我們發現，在28個申萬一級行業中，有18個行業自2010年以來在總營收方面保持了持續穩定的增長。它們分別是：【農林牧漁，電子，食品飲料，紡織服裝，輕工製造，醫葯生物，公用事業，交通運輸，房地產，休閑服務，建築裝飾，電氣設備，國防軍工，計算機，傳媒，通信，銀行，汽車】；其他行業在該時間范圍內出現了不同程度的負增長。
那麼，自2010年以來凈利潤保持持續增長的行業又會是哪些呢？結果是只有5個行業保持了基業長青，他們分別是醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車。（註：由於申萬行業在2014年發生過一次大的調整，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車實際從2014年才開始統計。）
從上面的分析結果可以看到，真正能夠保持持續穩定增長的行業並不多，如果以扣非凈利潤為標准，那麼只有醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車這五個行業可以稱之為優質行業，實際投資中，就可以只從這幾個行業中去投資。這樣做的目的是，一方面，能夠從行業大格局層面避免行業下行的風險，繞開一個可能出現負增長的的行業，從而降低投資的風險；另一方面，也大大縮短了我們的投資范圍，讓投資者能夠專注於從真正好的行業去挑選公司進行投資。
「2010-2017」投資於優質行業龍頭的收益表現
選好行業之後，下面進入選公司環節。我們知道，即便是一個好的行業也仍然存在表現不好的公司，那麼什麼是好的公司呢，本文試圖從營業收入規模和利潤規模和來考察以上五個基業長青的行業，從它們中去篩選公司作為投資標的。
3.1按營業收入規模構建的行業龍頭投資組合
首先，我們按照營業收入規模，篩選出以上5個行業【醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車】從2010年至今的行業龍頭如下表所示：
結論
通過以上行業分析和投資組合的歷史回測可以看到：
先選行業，再選公司，即使是從2015年股災期間開始投資，至2018年5月1號，仍然能夠獲得相對理想的收益，可以說，紅杉資本的賽道投資法則對於一般投資者還是比較靠譜的。
在構建行業龍頭投資組合時，凈利潤指標顯著優於營業收入指標，獲得的投資收益能夠更大的跑贏全市場收益率
市場是不斷波動的，如果一個投資者從股災期間開始投資，那麼即使他買入了上述優質行業的龍頭組合，在近3年也只能獲得12%左右的累計收益；而如果從2016年5月3日開始投資，那麼至2018年5月2日，2年時間就能獲得超過50%以上的收益了。所以，在投資過程中選擇時機也非常重要。
出自：JoinQuant 聚寬數據 JQData