㈠ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
㈡ 國內量化交易軟體排行榜
隨著TPS交易系統體系概念的興起，很多人會好奇量化交易系統，到底有什麼「魔力」。今天就一起來看看，TPS量化交易系統，有哪些新亮點、新玩法。
新亮點
勝率高達92.58%
勝率這個問題，基本是新手第一關心內容，有經驗的投資者關心的更多風控和盈虧比。目前，TPS量化交易系統的勝率在92.58%左右。勝率這里我們希望大家別太過於看中，因為交易非定量，不像拋硬幣不是正面就是反面，交易存在漲、跌、盤整、還有額外的交易點差手續費。不是高勝率就是好信號，理論上誰都能做出高勝率，甚至100%勝率。只需要下單時盈利一小點的單子平倉，錯誤的單子嚴格止盈止損。
盈利率較高
相對於傳統人工做法，TPS量化交易系統擁有較高盈利率優勢：
1.每個月預期40.28%的盈利率
2.按照10萬美金5%的倉位，每月預計盈利5萬美金左右。
交易系統穩定
無論是平台還是交易軟體，投資者最看重的就是穩定性，一個穩定的交易系統對於投資者來說是很有優勢的，很多投資者在剛開始都沒有意識到穩定性對他們的重要性，直到在交易中使用了一個不穩定的交易系統，才發現交易過程狀況百出，最後，交易結果也和他們的交易表現不成正比。而TPS量化交易系統擁有數據更新及時、可靠的交易數據等優勢，不會出現扛單，甚至是大虧大賺的情況，這對於投資者在參與交易時，是非常有利的。
㈢ 股票軟體怎麼開發股票軟體開發需要注意哪些
股票軟體開發開發過程包括以下五個階段：
一、股票軟體開發定製分析
然後把它用軟體工程開發語言（形式功能規約，軟體需求分析就是回答做什麼的問題。一個對用戶的需求進行去粗取精、去偽存真、正確理解。即需求規格說明書）表達進去的過程。本階段的基本任務是和用戶一起確定要解決的問題，建立軟體的邏輯模型，編寫需求規格說明書文檔並最終得到用戶的認可。需求分析的主要方法有結構化分析方法、數據流程圖和數據字典等方法。本階段的工作是根據需求說明書的要求，設計建立相應的軟體系統的體系結構，並將整個系統分解成若干個子系統或模塊，定義子系統或模塊間的介面關系，對各子系統進行具體設計定義，編寫軟體概要設計和詳細設計說明書，資料庫或數據結構設計說明書，組裝測試計劃。
二、股票軟體開發設計
也可以是可組合、可分解和可更換的功能單元。模塊，股票軟體設計可以分為概要設計和詳細設計兩個階段。實際上軟體設計的主要任務就是將軟體分解成模塊是指能實現某個功能的數據和程序說明、可執行程序的順序單元。可以是一個函數、過程、子程序、一段帶有順序說明的獨立的順序和數據。然後進行模塊設計。概要設計就是結構設計，其主要目標就是給出軟體的模塊結構，用軟體結構圖表示。詳細設計的首要任務就是設計模塊的順序流程、演算法和數據結構，主要任務就是設計資料庫，常用方法還是結構化順序設計方法。
三、股票軟體開發定製編碼
即寫成以某一順序設計語言表示的"源程序清單"充沛了解軟體開發語言、工具的特性和編程風格，軟體編碼是指把軟體設計轉換成計算機可以接受的順序。有助於開發工具的選擇以及保證軟體產品的開發質量。
四、股票軟體開發測試
關鍵在於理解測試方法。不同的測試方法有不同的測試用例設計方法。兩種常用的測試方法是白盒法測試對象是源程序，股票軟體測試的目的以較小的代價發現盡可能多的錯誤。要實現這個目標的關鍵在於設計一套出色的測試用例（測試數據和預期的輸出結果組成了測試用例）如何才幹設計出一套出色的測試用例。依據的順序內部的邏輯結構來發現軟體的編程錯誤、結構錯誤和數據錯誤。結構錯誤包括邏輯、數據流、初始化等錯誤。用例設計的關鍵是以較少的用例覆蓋盡可能多的內部順序邏輯結果。白盒法和黑盒法依據的軟體的功能或軟體行為描述，發現軟體的介面、功能和結構錯誤。其中介面錯誤包括內部/外部介面、資源管理、集成化以及系統錯誤。
五、股票軟體開發與維護
對軟體產品所進行的一些軟體工程的活動。即根據軟體運行的情況，維護是指在已完成對軟體的研製（分析、設計、編碼和測試）工作並交付使用以後。對軟體進行適當修改，以適應新的要求，以及糾正運行中發現的錯誤。編寫軟體問題演講、軟體修改演講。
㈣ 國內有沒有好的量化炒股的軟體，可以用作學習或者參考來操盤
據我所知有些小型公司開發了些軟體，像什麼選股寶、開盤啦等等，都是以手機APP模式開發的，或許一個時期或功能可以用來參考，但有點鑽空子留後台的感覺，不太讓人放心。建議還是購買同花順、通信達等軟體的Level-2，購買手機版1年280塊，裡面就多了很多量化的指標可供參考，當然很多公司開戶就可以送1年使用。
㈤ 量化交易軟體哪個好用可以自動交易的
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。市面上的股票量化交易軟體較多，建議通過正規渠道進行交易。
溫馨提示：入市有風險，投資需謹慎。
應答時間：2021-06-21，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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㈥ 有人可以推薦一些好用的量化炒股軟體嗎
天字壹號目前沒有收費，挺好用的，我自己都有在用，值得推薦給您
㈦ 對於量化新手需要自己開發交易軟體嗎
我正在用，還不錯的，主要看中他的核心是量化交易，原來我做價值投資的，但08年開始找不到股票了，上市公司業績全下來了，技術分析搞了一段時間，虧錢，今年我是看到一些券商的報道，說都准備開發量化交易系統，所以上網找了，找到了博爾，去過他們公司，公司很大，專業機構的感覺，於是就買了。裡面的多空概率很好用。
㈧ 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。
㈨ 有哪些靠譜的量化交易系統軟體
期貨的量化交易軟體：金字塔、開拓者等
既然支持期貨也支持股票市場：掘金量化、聚寬、米筐、優礦等
㈩ 做了很久股票，才發現量化交易系統的重要性，請問怎麼樣才能建立這個系統
做了很久的股票才發現量化交易系統的重要性，建立這個系統首先要了解公司的基本層面，這樣才可以進一步深化。