交易模型開發平台

㈠ 文華財經怎樣組合交易模型

如果是自編指標的話請選擇指標疊加，其次就是把文華策略開發平台打開，把符合各自的交易模型的條件用IF(條件A and 條件B）執行指令

㈡ 新人學炒股，用哪個模擬炒股軟體好

股票軟體更准確的稱謂應該是證券分析軟體或證券決策系統，它的基股票軟體本功能是信息的實時揭示（包括行情信息和資訊信息），所以早期的股票軟體有時候會被叫做行情軟體。股票軟體的實質是通過對市場信息數據的統計，按照一定的分析模型來給出數（報表）、形（指標圖形）、文（資訊鏈接），用戶則依照一定的技術分析理論，來對這些結論進行解釋，也有一些易用軟體會用專業視角剖析整個股市的走勢，直接給出買賣的建議。
市面上的炒股軟體比較多，建議通過正規渠道進行交易，您也可以直接通過開戶的證券公司交易平台進行操作，如有疑問，請咨詢您的證券公司。
溫馨提示：
①以上解釋僅供參考，不作任何建議。相關產品由對應平台或公司發行與管理，我行不承擔產品的投資、兌付和風險管理等責任；
②入市有風險，投資需謹慎。您在做任何投資之前，應確保自己完全明白該產品的投資性質和所涉及的風險，詳細了解和謹慎評估產品後，再自身判斷是否參與交易。
應答時間：2020-12-28，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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㈢ 期貨開戶 程序化交易 量化投資 交易策略 量化模型 開拓者 金字塔 CTP 交易策略 量化模型

文華

1上手快，簡單易學，通用的腳本語言（類似於傳統的股票軟體指標語言）。提供基本自由度的功能實現。

2可進行歷史數據回測。

3策略可加密。

4期貨市場投資客戶。

5剛開始接觸程序化交易的投資客戶。

6熟悉通用炒股軟體指標編寫的客戶。

·開拓者

7功能強大，編程語言比較專業（類Pascal），可方便的編寫自己的函數。提供高自由度的功能實現。

8可進行歷史數據回測。

9策略可加密。

10期貨市場投資客戶。

11有一定編程能力支持的投資客戶。

12交易策略比較復雜的投資客戶。

·達錢+MC

13源於國外，經久考驗，功能強大。

14全球標準的支持策略語言,EasyLanguage。

15編譯及回測速度效能高，集成優異的策略回測和優化功能，提供詳細、完整的策略績效報告。

16支持自定義任一周期線圖顯示及策略回測

17支持Excel插件、完整數據管理介面(DDE,GlobalServer,……)

18期貨市場投資客戶。

19有一定編程能力支持的投資客戶。

20交易策略比較復雜的投資客戶。

21需要使用Excel軟體輔助程序化交易的客戶。

·東海潛龍

22編程語言專業，實現功能非常靈活。提供完全自由的功能實現。

23可進行歷史數據回測。集群伺服器模式，穩定性高。

24直連交易所，交易速度很快。

25可同時進行股票投資和期貨投資，連接國內股票、期貨六大交易。

26可定製交易界面。提供介面，可連接外部策略軟體。

27股票市場、期貨市場專業投資客戶和機構投資者。

28對速度和穩定性有更高要求的客戶（比如高交易頻率的客戶）。

29交易策略復雜，定製化要求程度高。

·金字塔

30國內獨家支持圖表程式化交易、後台程式化交易、高頻交易、趨勢線預警交易等多種自動交易模式。

31支持一鍵下單，圖表下單等多種手工下單模式。

32程式化交易模型編寫及操作兼容國內主流分析軟體。

33支持套利、多帳戶交易及動態止贏止損功能。

34支持板塊指數、自定義數據等橫向統計功能。

35基於OFFICE架構下的VBA二次開發功能。

㈣ 文藝復興科技用的是什麼模型

文藝復興的模型起源於統計信息理論，是一種從大量噪音中尋找信號，最後做出結論的方法，和最大熵理論和隱含馬爾可夫過程都有關系。語音識別也是同樣的道理:需要從人們所發出的各種因人而異、似是而非的聲音裡面尋找信號，過濾掉各種雜訊。文藝復興技術僱用了很多這方面的專家。這種技術的使用使復興技術能夠更有效地從過去的價格中去除大量雜訊，發現規律。西蒙斯在復興技術的左膀右臂布朗和默瑟都是這方面的專家。
1 .市場過激反應
這個模型是復興技術的創始人之一施特勞斯在2007 年接受采訪時說的，而且他說過去大獎章靠這個模型賺了很多錢。言下之意，這個模型現在已經不賺錢了，所以才說給公眾聽。
如果某個期貨的價格在開盤的時候遠遠高於前一天的收盤價，大獎章會沽空這個期貨;如果開盤價遠低於上一天的收盤價，那麼大獎章就會買人。
這個模型針對的正是市場對於新的消息常常反應過激的現象。離開或者低開，那麼返回原地的可能性要大於扔硬幣出現正面的概率，所以大獎章高開之後拋出，低開之後買人。這個模型在很多的投資書上也有提過，肯定有很多人專門做這樣的交易，所以現在用這個簡單的形式賺錢的可能性已經不太大了，因為在同一個地點采同一種蘑菇的人太多。但是，投資者對消息反應過激的偏差並沒有消除，所以類似的情況肯定會在其他許多地方出現，或者以其他形式出現。
比如說，在整個一天的交易過程中(而不是僅僅看開盤價和收盤價) ，有可能某個匯率的價格突然大跌或者大漲，或者某個股票的價格在公司有新消息公布之後突然大幅波動，這時候它們返回原地的機會就比較高。我們可以想像，使用一些量化模型對這類變動進行分析， 將那些返回原地的情形和沒有返回原地的情形分類，尋找一些能夠區別兩類情形的條件，然後再使用這些條件進行交易。條件是什麼意思呢?我們舉個具體的例子:是不是某種匯率在1 分鍾之內價格變化超過2% 以上回歸的可能性大一些，但是如果變化只是1. 5% 就不一定?另一個例子:是不是同時有多隻股票的價格(標准普爾500指數裡面的250 只股票)移動超過1% 的時候回歸的可能性大一些?又一個例子:在過去30 天中已經出現過一次或者兩次以上價格波動之後又回落的商品期貨.如果再次出現價格波動的時候，回落的可能性是不是會大-些?這類各種各樣的"如果 那麼 " 都可以算是一個個量化投資模型，它們的變化是無窮無盡的，有的可能有一定的道理，有的則很難解釋。
量化研究可以對這些林林總總的模型進行分析、歸納，依照歷史數據進行模擬，可以給出各種模型的歷史回報和風險。但是，數據研究到了一定的程度，最後還是要西蒙斯這樣的人來判斷:通過量化研究找到的那些過去表現很好的模型只是數字上的巧合呢還是有-定的道理?它們未來重復出現的可能性有多大?如果西蒙斯認為它將來再次出現的可能性要比隨機出現的大，那麼他就有可能將這個條件編成程序，放到計算機裡面去。如果未來這個條件再次滿足的話，計算機就可以自動進行交易。
尋找這類機會，計算是否滿足各類條件需要很強的計算能力，因為你可能需要對市場上的各種交易進行連續監控，獲取各類數據，並且在最短的時間要做出響應。我們根據已有的資料分析，這類模型仍然是大獎章使用最多的一類模型:追蹤很短線的市場過激反應，採取相應的買賣手段，
等待市場的回歸。西蒙斯自己也說過:當市場波動性比較高時，大獎章的模型一般表現較好。大獎章使用的這類短線過激反應的模型正適合於市場上下起伏狀況:大家都摸不著北，一會兒要買，一會兒要賣，西蒙斯的電腦模型正好在渾水裡面摸魚。

2. 套利交易
這類模型是西蒙斯自己於2000 年11 月接受采訪時透露過的。
如果美國政府債券長期債券的折價遠遠高於短期債券的折價，那麼購人長期債券，拋出短期債券。
他當時也承認，像這樣的機會現在已經不存在了，因為有很多像長期資本管理這樣的公司專門做這樣的生意。美國政府債券交易市場是交易量非常大、信息流動很迅速的市場，這樣的套利機會的確寥寥無幾，其他西方發達市場的
政府債券也情況類似。所以基本上可以肯定，大獎章現在不做這類交易了。
但是在一些新興市場的國家債券市場上，這樣的機會仍然可能存在，大獎章有沒有在那些市場上交易呢?西蒙斯說過，大獎章只投資流動性比較好的產品，所以我們推測它投資新興市場債券的可能性也比較低.
我們的估計是，大獎章的債券和利率方面的投資方向可能主要是兩塊:
一塊是交易很頻繁的債券期貨、利率期貨，這類交易屬於上面提過的短期過激反應模型的交易范罔;另一塊是流動性比較好，但是在櫃面交易的利率掉期合同，這個我們下面單獨說。
3. 趨勢和聯動性
這個模型也是西蒙斯自己於2000 年提過的。
追蹤商品市場的中、長期趨勢。 但是他也說了這類中長期的趨勢現在已基本上不存在了，即便存在的話能賺到錢的機會也不大，原因也是很多人都在做這類套利，所以機會就沒有了。我們推測，大獎章已經不使用這類比較長線的趨勢模型了，雖說它過去很可能使用過這類模型。
商品期貨的交易現在流動性越來越大， 參與者越來越多，其中包括不少所謂的長線投資者，所以在這個市場進行短線交易的機會應該越來越多，主要是前面所說的過激反應的一類，也包括我們後面要提到的市場微觀結構的一類，大獎章的這兩種模型都應該用在商品期貨市場上。
我們認為西蒙斯的交易模型裡面還有可能包括商品期貨價格和相關股票、匯率價格聯動的交易模型。比如，原油期貨的價格和中石油的股票價格應該有一定的關系， 但是原惱期貨的價格變化可能更快一些，中石油的股票價格可能需要幾秒，或者幾毫秒的時間來反應，如果模型的反應足夠
快、交易速度足夠快的話，這也是-類短線套利模型。這種聯動的關系在各類金融市場裡面有很多:商品價格和股票價格、商品價格和商品出口或者進口同的外匯匯率、外匯匯率和貴重金屬價格、利率和金融類股票的價格、利率和外匯匯率，等等， 雖說我們沒有確鑿的證據證明大獎章的確在從事這類利用相關性的套利操作，但是我們認為這類交易符合它傳統的捕捉過激反應的模式， 而且它能夠快速處理大量數據的優勢也可以在這方面用上， 所以它從事這類交易的可能性是比較高的。

4. 偏門信息源
這是在2004 -2007 年間復興技術訴訟於禧公司以及兩名前雇員自羅波爾斯基和沃爾夫冰的案件之中透露出來的。
使用交易量信息和其他不太常用的信息源。 使用交易量數據來輔佐預測未來的價格變化並不稀罕，很多投資人都會參考過去一段時間某隻股票或者期貨的交易量來進行交易決策。但是這個方法在一些櫃面市場交易的產品上可能做不到，因為沒有公開的交易量數據。另外，交易量數據反映的只是已經成交的交易量，但是從某種角度來講，那些可能成交但是還沒有成交的交易包含更為重要的信息，因為它們還沒有做成，將來做成的可能性仍然存在，做成的話會影響股價未來的走勢。
很少有人會去關心沒有做成的交易。
我們已經知道這個套路了:西蒙斯會。
在沃爾夫冰反訴訟復興技術的文件中，沃爾夫冰聲稱復興技術公司要求他開發一套交易程序，這個程序能夠通過分析"限價買賣指令表數據"而對下一步價格變化進行預測。限價買賣指令是一類比較常用的交易指令，投資人限定在某個價位買人或者沽出一定數量的股票或者其他工具。股票交易所會及時公布這類數據，交易人在下單的時候能夠看到在當前買人賣出價的上下方都有多少買人、賣出的限價指令，這樣他也能夠對價格的下一步變化做出一些判斷。但是對一些交易量很大的股票或者其他工具來說，限價買賣指令表是一個非常龐大的資料庫，而且投資人在不斷增刪或者調整買賣指令，所以指令表還在不停變化，一般的投資人看到的只是這個表格很小的一部分。要想從這個龐大而且是不停變化的"列軍時刻表"上看出風景，同時在最短的時間內發出生殺指令，這不是人腦能夠完成的，也不是一般的量化模型和電腦系統所能夠做到的，而復興技術公司元論在量化模型還是在電腦系統這兩個方面都遠遠領先同行:官所招募的許多專家正是大規模信息處理的行家，它的電腦系統要比一般大學的電腦系統功能強大許多，所以它去看風景有著得天蝕厚的優勢。
通常各個交易所都會公布限價買賣指令表，但是能夠真正在實際操作中使用這些數據的投資手段還不多。我們前面提過的麻省理工學院的量化專家羅聞全教授推測說:假定某隻股票的交易價格是15.05 美元，如果某人通過細篩限價買賣指令表的數據發現在15 美元有一個數額很大的沽空限價
買賣指令，他就可以在1 5 .0 1 美元開始沽空這個股票，如果15 美元的沽空指令被執行的話，股價肯定會受到打壓而大幅下降，這時候他再將沽空的股票買回來，從而獲利。羅聞全說:"如果有很大的沽空指令等在股價下方的時候，股價肯定會受到很大的向下壓力。" 但是也有人不同意羅教授的解釋:股票最後的交易價格是1 5 . 05 美元，如果這時候有-個賣出指令是15美元，那麼這個在市場價格之下的賣出指令會立即被執行， 不可能給誰在15.01 美元潔空的機會，所以那個例子是不合適的。
但是這種在交易價格之下沽空或者在交易價格之上買人的限價買賣指令在櫃面市場是很常見的，它們常常被投資者用來作為止損的手段。所以在櫃國市場上，做市商或者其他人如果能看到投資人的這類限價指令的話就有可能進行"超前交易"，搭順風車。這種做法雖說違反監管規定，但是
在做市商的交易部門是非常常見的，也是做市商利潤的一個重要來源。可是， 復興技術公司不是做市商， 所以不能直接從這個方向獲利。
我們的推測是:復興技術通過某種統計演算法來快速綜合限價買賣指令表裡的各種信息，能夠很快判斷出在不同價位不同數量的限價買賣指令對目前的股價究竟是推還是拉，還能夠判斷出如果股價真是達到了某個或者多個限價買賣指令， 這些交易被執行之後，股價又可能會有什麼樣的連鎖反應。
我們可以拿一個斯諾克檯球桌來比喻:白色球是目前的股票價格，它停在球桌的正中央;許許多多的限價指令像桌上的其他球，數量很多，每個球都有不同的分量，而且都在移動，跟白色球的距離也不同。這些球都對自球有吸引力或者排斥力，所以你可以估算出來如果在沒有桌面阻力的情況下自球會向哪個方向滾動，你還可以進一步計算白球在滾動的過程中會碰到哪些球，反彈之後的方向和速度會如何，等等。有了這個判斷之後，你就可以採取相應的交易策略，如果你的判斷正確，你就可以賺錢。
從純粹物理學的角度來判斷，你可以將白球的軌跡很准確地進行預測，但是我們知道在金融市場上，不斷會有新的消息到來，要麼直接改變白球的軌跡，要麼通過改變其他球的大小、位置、速度和方向來間接改變白球的軌跡，所以你不可能准確預測。但是，如果這些新的信息的到來完全是
隨機的，那麼你把這個實驗重復千萬次的話，那些隨機的效果會相互抵消，剩下的就是准確性相當高的預測了。准確性相當高的預測用另外的話說就是旱澇保收的投資回報。
沃爾夫冰在他的反訴訟中指稱，他認為復興技術的限價指令表模型會觸犯到證券交易法的有關限制條例，所以他拒絕開發這個交易程序。他說在他2003 年離開復興技術公司的時候該公司還沒有使用這個程序。究竟這種演算法有沒有觸犯美國法規我們無從判斷，但是如果用的是公開渠道可以
獲得的信息，進行一些運算而獲得的新的信息，這應該是合法的。復興技術後來有沒有用這個模型我們也不知道，但是可以肯定的一點是，使用別人很少使用的信息來進行分析、判斷和交易的做法肯定也是復興技術長盛不衰的一個重要方面。這類使用限價買賣指令數據來判斷價格走勢的基金
現在已經有幾家，一般都不大，像復興技術這樣技術力量雄厚、能夠在全球多個市場同時操作的公司還比較少.
復興技術使用其他信息糠的另外證據也是來自沃爾夫冰的反訴訟文件。他指稱他在復興技術公司的上司讓他開發一個模型，從一個交易系統的公開數據中推測出交易系統本來要保密的信息，從而獲利。他說的交易系統叫"機構投資組合交易匹配系統"，是美國一家叫投資技術集團的公司提供
的，供機構投資人交易的電子平台。這個平台其實跟普通的股票交易所有些類似，但是所有的參與者都是大的基金，沒有通過券商交易的散戶，也沒有虎視眈眈的做市商。這種繞過大家熟知的交易所進行交易的平台叫"暗池" ， 在過去10 年的發展非常迅速。一方面是因為電子交易技術的發展
和普及.另一方面是許多機構投資人對交易所壟斷地位的不滿，許多國家也都慢慢放開了交易所之間的競爭，允許新的平台提供跟交易所類似的服務。這些平台的交易成本一般比較低，而且保密性可能要比交易所高，因為在這些平台上，限價指令通常是不公開的。在沃爾夫冰的訴狀中他沒有
談及究竟復興技術想要窺視何種投資技術集團不願意透露的信息，但是我們估計很可能也是跟限價買賣指令相關的數據。
沃爾夫冰在訴狀中說， 他當時就告訴了復興技術的老闆這種做法是違反證券交易法規的，所以他拒絕參與這個項目。當然，這是訴狀裡面的一方之詞， 當時的情況究竟如何，復興技術拒絕評論。沃爾夫冰說後來投資技術集團採取了相關的措施，堵住了這個有可能被外界窺視的漏洞，所以復興技術最終沒有採用這個模型。
這兩個指稱都說明復興技術的一些交易策略著重分析那些較少為人所關注的數據來摞。這些數據來源較少被人所關注一般是有原因的，常常是所需要的技術的復雜程度很高。
5. 買賣掉期合同
這也是在2004 -2007 年的訴訟案件中透露出來的。沃爾夫冰指稱復興技術使用掉期合同的交易方法是一個"大騙局"，但是他沒有具體透露是哪一種掉期合同，為什麼是大騙局。他在反訴狀裡面說復興技術的做法違反了美國證交會和全美證券交易商協會有關證券沽空的法規。
在交易工具的選擇上，復興技術一般走的是標准化的道路，選擇買賣流動性高、歷史數據比較齊全、交易成本比較低的各種工具:外匯、商品期貨、利率和債券期貨、藍籌股票都符合這些條件。很多比較復雜的期權因為都是櫃面交易，而且買人賣出價差比較大，所以不太適合大獎章基金
快速買人賣出的交易方式。西蒙斯1998 年才邀請羅聞全到復興技術公司去講授關於布萊克-舒爾斯-默頓的期權復制和標價的理論，但是那時候期權的交易已經非常普遍，我們提過的芝加哥奧康納兄弟早就通過交易期權而盆缽滿盈，由此我們可以推斷復興技術很少使用期權或者其他復雜的產品。事實上，這樣一個非常成功的投資基金很少使用非常復雜的產品， 對普通投資人來說，這也許是個值得思考的問題。
掉期合同在外匯、債券、股票領域都存在，指合同的雙方同意在將來特定的時間按照事先商定的辦法交換一系列現金流。比如外匯掉期，一般有兩個日子，在比較近的那個日子，甲乙雙方交換一筆外匯;到了較遠的那個日子，雙方再換回來， 兩次交換的數目稍有不同，以反映兩種外匯之間利率的不同。按照每日交易量來說，外匯掉期是外匯市場交易量最大的一種合同，而外匯市場又是全球交易量最大的一個市場。利率掉期我們在講長期資本管理的時候提起過，這類合同一般期限比較長，從數年到三四十年不等，雙方在固定的日子裡交換現金流，通常是一方支付固定利率，一方支付浮動利率。按照總存量來說，利率掉期是金融行業存量最多的工具，因為一筆合同的期限通常很辰， 所以總存量很大。外匯或者利率合同都是流動性非常高的工具，所以復興技術把它的短期交易模型用在這兩種工具上不足為奇。另外，這兩種工具其實都是其他一些交易量同樣很大的
簡單工具組合起來而成的，復興技術也有可能通過監控整體和零件之間的價格差別而尋找套利機會。不過這種套利操作是很常規的，所以機會也許是鳳毛麟角。但是利率。掉期和外匯掉期怎麼會觸犯證券沽空的條例呢? 一個可能性是組裝利率掉期的零件之一一一政府債券期貨合同一一的交易要受到一定的限制，美國證交會和全美證券交易商協會有關證券沽空的限制條款包括防止操縱市場的內容，通過交易利率掉期合同，復興技術可以問接潔空相關的美國政府債券期貨。
另外一種可能性是復興技術交易股票掉，期。這類合同的甲方乙方在未來固定的時期交換現金流，一方按照某種利率，另一方則按照某種股票或者股票指數的表現。這種產品的交易量不大，都要通過投資銀行量體裁衣而完成，所以流動性並不高。但是這種產品的基礎一一利率的變動和股票
價格、股票指數的變動一一都是有很多數據可以用來做量化分析的，所以，復興技術通過這種產品來沽空某種直接沽空可能受到限制的股票或者股票指數的可能性也是存在的。但是我們覺得這種可能性比較小，首先，這不太符合復興技術一貫的交易原則; 其次，如果復興技術長年累月買賣這種
交易量不太大的工具，那麼復興技術使用股票掉期合同的消息應該早就傳到市場上了。我們目前沒有看到任何關於該公司交易這類產品的報道。
綜合起來看，復興技術通過交易利率掉期而間接影響政府債券期貨的可能性比較大。
另外，從已經掌握的資料來看，復興技術公司交易范圍的擴大通常不是通過使用比較復雜，或者最時髦的產品來達到的，它最可能採取的多元化策略是將成熟市場已經用過的那些交易方法用到其他比較新的市場中去。它申請印度股市的交易牌照就是一個例子，它在中國股市上進行交易的那一天我想也不會太遠。
模型的新陳代謝
除了上面所說的這五點之外，西蒙斯接受采訪時的另外一席話也是值得思考的。他說"我們起初建立大獎章基金的時候試圖捕捉的那些市場異常到目前仍然存在，不過它們都有些弱化。在這種情況下，你必須加大交易的幅度。你的交易系統必須是一層上面又有一層。每個新的交易策略被提出來之後，我們就在內部討論，這究竟是一個全新的交易策略呢，還是包括在我們已經有的模型裡面了?這時候我們就需要使用統汁測試的方法來判斷這個所謂新的交易策略究竟是不是新的。如果真是新的，我們下一步的工作就是確定給這個新的交易策略多少權重。這就又給我們的模型體
系新加了一層。我們會不斷給我們的模型添加新的內容的。"
這段話值得細究。
第一， 它多少證實了我們上面的第一個猜測，那就是復興技術最主要的策略是利用市場過激反應這個現象，捕捉價格跳動之後回歸的那些機會。
第二，復興技術所使用的杠桿可能有所升高，因為市場信號在弱化。當然復興技術的杠桿不可能達到長期資本管理的水平，從我們已知的信息來看，這家公司所使用的杠桿水平相對其他對沖基金是比較低的。
第三，復興技術在最近十幾年中的交易速度越提越快，這也很可能是西蒙斯說的"加大交易幅度"的一部分。第四，復興技術不斷引進新的模型， 將新的模型和老的模型並行使用。
復制文藝復興技術
我們可以看出大獎章的歷程:
·首先是通過統計信息分析方法來判斷外匯和債券短期的價格變化，尤其關注過激反應的一類。
·在這個基礎上加入了風險控制模型。
·之後又引入了統計套利，開始高速交易大量股票。
·接著義引入了統葉套利的變種，低速交易大量股票。
·繼續引人其他模型，分析像現價交易指令表這樣的不太常用的數據來瀾。
這就是大獎章。
當然，復興技術的上百名專家不是天天坐在那裡看電腦的。他們每天都可能提出新的想法，對已有模型的改進和補充肯定是在不斷進行的。但是提出一個嶄新的模型則需要時間，12 年也不過是兩三個模型而已。
這些基本上就是我已經了解到的關於復興技術公司交易模型的信息了當然，如果你想憑著上面說的一些東西來"復制"復興技術的模型，光靠這些還差很遠。很多銀行和復興技術的競爭對手都想復制它的天書秘籍，復興基金不惜去打官司來捍衛自己的秘密。
我們隨後還將看到，復興技術公司成功的秘密不在一個公式上:它有很多不同的公式，適用於不同的-丁.具和不同的市場條件;它另外還有很多公式，幫助它進行風
險管理(何時入市、何時止損、何時止盈、每種交易公式之間的分配、杠桿的配置等) ;它還有很多公式控制公司的交易成本。
退一萬步，如果西蒙斯把所有的公式都交出來.能把這些公式變成錢的公司和個人在全球仍然是屈指可數。為什麼?答案在公司的名字裡面:一家投資公司，卻叫復興技術。很多人都認為.大獎章賺錢最大的秘密就在它的技術上。這里的技術指的是電腦技術、通信技術。

㈤ 使用c開發資料庫應用系統 第八章怎麼得到商品類型id

插入進去之後，再寫一個查詢語句
查詢最後一次 插入進去的記錄的主鍵值

㈥ 炒外匯用哪個軟體好

很多新手通過一些渠道聽說炒外匯是項不錯的投資，確實外匯投資時版全球公認的最公平的投資方權式，於是就想先用一個模擬炒外匯軟體感受一下。那麼作為一個炒外匯四年的老手，我就分享一下我是用什麼模擬炒外匯軟體的，以及不收傭金的炒外匯軟體？
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我現在都在幫我外匯跟單交易!
滿意請採納。

㈦ 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

㈧ 期貨交易系統怎麼做

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㈨ A股市場個人量化交易者，需要哪些工具

量化交易的前提是量化，而量化就是建立數學模型。數學模型是理解量化交易的前提。數學模型就是把具體事物數字化的過程，比如股票跌漲的統計圖，如果沒有統計圖我們就必須通過研究具體的數字並且通過加減法去了解某隻股票的近期走向，但當某一天有人發明了折線統計圖，只要簡單的把代表某個數字的點畫出來然後連接起這些點，就可以一眼看出跌漲幅度。其實數學模型就是這樣一種抽象現實事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常復雜的，擁有非常多的參數，數據量也非常大，數據分析的過程也十分復雜。這樣做的好處就是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。
量化交易技術盛行於現今多種金融交易機構當中，已經成為了機構交易當中占據重要地位的交易手法，然而散戶如何能夠跨過量化交易的門檻，成為一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通軟體平台進行交易。