币圈量化交易程序编写 币圈交易流程

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如何用程序实现量化交易

首先，你得会交易，有一套自己能赚钱的交易策略。其次，你能够进行编程，能够编写代码策略。最后，你需要一个软件，能够进行编程-回测+运行的券商交易软件。

期货量化交易编程怎么弄

1、CTP，从程序化接入CTP同时支持四大交易所，并且性能优越。

2、穿透式监管，所谓穿透式监管是对比之前的非穿透式监管，所有的接口都要采用新的标准，即官方公布的穿透式监管API。

3、登陆网址。

4、软件。

拓展资料

1、期货，它与现货完全不同。现货实际上是可交易货物(商品)。期货主要不是商品，而是基于一些流行产品(如棉花、大豆、石油)和股票、债券等金融资产的标准化交易合约。因此，标的可以是一种商品(如黄金、原油、农产品)或一种金融工具。期货交割日期可以推迟一周、一个月、三个月甚至一年。买卖期货的合同或协议称为期货合同。期货交易的场所叫做期货市场。投资者可以投资或投机期货。

2、期货市场最早出现在欧洲。早在古希腊和古罗马，就有了中心交易场所、大宗易货交易和具有期货贸易性质的交易活动。最初的期货交易是从现货远期交易发展而来的。第一个现代期货交易所于1848年在美国芝加哥建立，并于1865年建立了标准合约模式。20世纪90年代，中国现代期货交易所应运而生。中国现有四个期货交易所:上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所和中国金融期货交易所。上市期货产品的价格变动对国内外相关行业产生了深刻的影响。

3、即期远期交易最初是双方在一定时间内交付一定数量货物的口头承诺。后来，随着交易范围的扩大，口头承诺逐渐被买卖合同所取代。这种合同行为变得越来越复杂，需要一个中间人的保证，以监督买卖双方按期交货和付款。因此，1571年在伦敦开设的世界上第一家商品期货交易所——皇家交易所应运而生。为了适应商品经济的不断发展，改善运输和仓储条件，为会员提供信息，1848年，82名商人创办了芝加哥期货交易所(CBOT);1851年，芝加哥期货交易所引入了远期合约;1865年，芝加哥谷物交易所引入了一种名为“期货合约”的标准化协议，取代了原来的远期合约。这种标准化的合同使得合同可以易手买卖，并逐步完善了保证金制度，形成了专门从事标准化合同买卖的期货市场，期货成为投资者的投资理财工具。1882年，交易所允许通过套期保值免除履约责任，增加了期货交易的流动性。

什么是量化交易，未来前景如何？知道的讲讲。

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。在国外的期货交易市场，程序化渐渐地成为主流，国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。

量化交易到底有何种魅力?

所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略

在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，量化从业人士张威告诉人民创投(ID：renminct)，在国外七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。

过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。

传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯，其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间，年平均收益率达到了惊人的46%，即使是2007年次贷危机席卷美国，量化基金遭遇滑铁卢的时代，大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。

量化投资中常用的策略，包括阿尔法策略，CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合，挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势，追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异，空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子，它们是量化公司的量化投资的核心竞争力，其他外部人无法知道其中的秘密。

旱涝保收，坐收渔利，这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历：“两年前，炒币的朋友经常24小时看行情，搞得精神疲惫，问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。他们提供了一个比较简单初级的模型，希望我在它的基础上扩展改造，增加风险管理模块。”

现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似，可也玩出了新的花样，搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”，是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利方法，由于政策原因，同股异地搬砖并不常见，但在数字货币市场，大大小小的交易所数不胜数，不同交易所之间的价格也常有差异，利用价格差低买高卖，就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。

量化交易的优势

1. 严格的纪律性

量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。

2. 完备的系统性

完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。

3. 妥善运用套利的思想

量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。

4. 靠概率取胜

这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。

量化交易的风险性

首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。

一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是通过购买一揽子票，按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额，然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反，是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。

由于股价的变动，ETF套利级差转瞬即逝，因此纷繁复杂的计算过程，目前业内由计算机完成，交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易，后者便称之为程序化交易。

又因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此套利交易为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则投资将出现亏损，这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险，券商一般提倡自动化交易，方向由计算机把握，交易员输入交易数量即可。

第二种风险是交易员操作失误，比如光大这次的乌龙指事件，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险，系统软件风险，每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。

这个平台犹如币圈的一个缩影，每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下，聆听骰子撞击的声音，殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”，张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制，但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家，否则就只有被收割的命运。

量化作为工具，或许无可厚非，但许多数字货币基金以“量化”为名，公开募集资金，行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为，金融行业和其他行业不同，参与金融活动，动用的是别人的钱，发生风险，别人会有损失，因此政府需要更加严格地监管。

量化交易一念天堂，一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘，以身试法，否则等待你的将是法律的制裁

【币圈金马奖 笔记】：量化交易也不是想量化就可以量化

量化交易这个词我是很讨厌的币圈量化交易程序编写，但是金马的这个课程我还是认真听完币圈量化交易程序编写了币圈量化交易程序编写，因为很多事情在你不了解的时候，很容易自以为是，等我听完这节课，我发现真的还有点儿自以为是了。

我想好多人跟我一样，认为量化交易就是用很高级的软件，高频的，套取利差。实际上并非如此，量化交易本质上就是通过以往的经验建立起一个简洁的数学模型，然后使用少量资金测试，测试通过后（是程序就需要测试），才能用比较大的资金进行实盘操作。

下面的是最关键的:数学模型可以复杂，也可以简单.这就好比投资者各有各的盈利思路，把思路整理成模型，有的很简单，有的很复杂。这里的重点是用的是数学模型，而不是人脑的想象。

关于交易可以是自动的，也可以是手动的，其实这个不是重点，手动的也是量化交易。

量化交易，和人的交易最大的区别就是，量化交易，只要设定好程序，可以24小时运行。而人有的时候要睡觉，要娱乐，可能错过交易的黄金时间，这是交易最大的优势。

凡是有价格曲线的品种都能进行量化交易，不光是股票，期货，和区块链，比如说房地产，只不过周期可能有点长而已，所以各种差别很大的资产，提升到数学高度，本质上都是一样的，就是波动的曲线，而曲线有时候会有部分的重复。

学完这节课，我有几个比较大的收获。

第一，即使我们不使用量化交易，我们选择的交易所，一定也是世界排名前三前五的，因为主流交易所，更能撑到最后，不会跑路。主流交易所更容易交易，因为它有足够好的深度。

第二，量化交易要有足够多的经验，同时很多训练，而且一定不要使用杠杆。

第三，量化交易也是需要足够多的经验和数据才能总结出来一套算法，而且不同的币种会差别很大，其实量化量化交易是一种思路，不一定非要用，多么高级的计算机和模型，平时自己就可以做很多的总结，只要这个总结行之有效，这就是自己的量化交易公式或模型。

量化交易程序开发是做什么的

量化交易是利用计算机程序语言编写程序来实现币圈量化交易程序编写，分析行情走势，分析公司基本面，分析经济数据，也可以实现自动化交易，举个简单例子，以前币圈量化交易程序编写的价值投资者投资股票调研，币圈量化交易程序编写你需要实地考察，现在很简单，我投资某上市公司，想调用它币圈量化交易程序编写的产品，我只需要检测跟这产品有关的活跃论坛，群，几大网络销售平台的销量评价，就能获得一手调用数据币圈量化交易程序编写了。量化交易比普通际交易者的优势就在于，他的分析效率高，你问一个主观交易者MACD指标在三千多只股票里哪只收益最高，那只收益最差，最优参数是多少，主观交易者会告诉你指标不能信那东西都是主力骗人的。因为他不可能知道人工回测三千多只股票的MACD指标一个金叉一个死叉的算还没优化参数呢，人都得累死。但你问量化交易者他几行代码，计算机跑一会，三千多只股票就回策完了。并告诉你历史上那些参数是最优的哪些是最差的。

量化交易还有很多优势，但量化交易本质上和主观交易没区别，只是效率大大提高，交易的策略还是以人的思维为主导地位的。目前机器学习还不能自己独立交易，计算机都是按照人设计好的策略，来执行交易指令的。

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