量化交易機器人系統開發（說明功能）丨量化交易機器人開發成品案例原始碼平臺

　　量化交易至少應該包括五個方面的要素:

　　(1)買入和賣出的訊號系統。

　　(2)牛市還是熊市的方向指引，比如用200天移動平均線分辨熊市中系統風險的規避。

　　(3)頭寸管理以及資金管理。

　　(4)風險控制，運用訊號源來確定止損位置，利用資產曲線和權益曲線來加以判定和管理。

　　(5)投資組合，不一樣的投資品種、不同的交易系統(不同功能和引數，有快有慢)以及不相同時間週期組合、分散組合，讓交易賬戶波動更加穩定。

　　什麼是量化交易？

　　量化交易是一種市場策略，它依靠數學和統計模型來識別並執行機會。這些模型由定量分析驅動，這就是該策略的名稱。它通常也被稱為“定量交易”，有時也稱為“定價”。

　　量化分析研究和測量將行為的複雜模式分解為數值。它忽略了定性分析，該定性分析基於諸如管理專業知識或品牌實力之類的主觀因素來評估機會。

　　量化交易通常需要大量的計算能力，因此傳統上一直由大型機構投資者和對衝基金專門使用。但是，近年來，新技術也使越來越多的個體交易者也參與其中。

　　量化交易如何運作？

　　量化交易通過使用基於資料的模型來確定特定結果發生的可能性。與其他形式的交易不同，它完全依靠統計方法和程式設計來完成此操作。

　　例如，您可能會發現蘋果股票的數量飆升之後，價格便迅速波動。因此，您構建了一個程式來尋找蘋果整個市場歷史中的這種模式。

　　如果它發現該模式導致過去95％的時間向上移動，則您的模型將預測在未來發生類似模式的可能性為95％。

　　量化交易與演算法交易

　　演算法交易者使用自動系統來分析圖表模式，然後代表他們開立和關閉頭寸。量化交易者使用統計方法來識別但不一定執行機會。儘管它們彼此重疊，但是這是兩種不應該混淆的獨立技術。

　　兩者之間有一些重要區別：

　　演算法系統將始終代表您執行。一些量化交易者使用模型來識別機會，然後手動開啟頭寸

　　量化交易使用高階數學方法。演算法傾向於依賴更傳統的技術分析

　　演算法交易僅使用圖表分析和來自交易所的資料來尋找新頭寸。量化交易者使用許多不同的資料集

　　瞭解有關演算法交易的更多資訊，或建立一個帳戶以立即開始使用。

　　量化交易者可以檢視哪些資料？

　　量化交易者檢查的兩個最常見的資料點是價格和數量。但是，任何可以提煉成數值的引數都可以納入策略中。例如，某些交易員可能會構建工具來監控社交媒體上的投資者情緒。

　　量化交易者可以使用許多公開可用的資料庫來告知和建立其統計模型。這些替代資料集用於識別傳統財務來源（例如基本面）之外的模式。

　　量化交易系統

　　量化交易者開發系統以識別新的機會，並經常執行這些機會。儘管每個系統都是唯一的，但它們通常包含相同的元件：

　　策略

　　回測

　　執行

　　風險管理

　　下面是每一個的詳細介紹：

　　1.策略

　　在建立系統之前，Quants將研究他們希望其遵循的策略。通常，這採取假設的形式。例如，上面的示例使用了這樣的假設：例如，FTSE傾向於在每天的特定時間進行某些操作。

　　採用適當的策略後，下一個任務是將其轉換為數學模型，然後對其進行完善以增加回報並降低風險。

　　這也是量化指標將決定系統交易頻率的關鍵點。高頻系統每天都會開啟和關閉許多倉位，而低頻系統則旨在發現長期機會。

　　2.回測

　　回測涉及將策略應用於歷史資料，以瞭解其在實時市場上的表現。Quants經常會使用此元件來進一步優化其系統，以嘗試消除任何問題。

　　回測是任何自動化交易系統的重要組成部分，但是成功執行並不能保證模型生效時的利潤。完全經過重新測試的策略仍然會失敗的原因有多種：包括不正確的歷史資料或不可預測的市場動向。

　　回溯測試的一個常見問題是確定系統在產生回報時將看到多少波動。如果交易者僅檢視策略的年化收益，就無法瞭解完整的情況。

　　3.執行

　　每個系統都將包含一個執行元件，範圍從全自動到完全手動。自動化策略通常使用API來快速開啟和關閉頭寸，而無需人工輸入。一本手冊可能需要交易員召集經紀人進行交易。

　　HFT系統本質上是完全自動化的–人類交易員無法足夠快地開啟和關閉倉位以取得成功。

　　執行的關鍵部分是使交易成本最小化，其中可能包括佣金，稅金，延誤和利差。複雜的演算法可用來降低每筆交易的成本–畢竟，如果每個倉位的開倉和平倉成本太高，那麼即使是成功的計劃也可能會失敗。

　　4.風險管理

　　任何形式的交易都需要風險管理，而數量也一樣。風險是指可能干擾策略成功的任何因素。

　　資本分配是風險管理的重要領域，涵蓋每筆交易的規模–如果量化工具使用多個系統，則每種模型需要投入多少資本。這是一個複雜的領域，尤其是在處理利用槓桿的策略時。

　　完全自動化的策略應不受人為偏見的影響，但前提是它的建立者不予理會。對於零售貿易商而言，讓系統執行而不會進行過多修補可能是管理風險的主要部分。

　　量化交易策略

　　量化交易者可以採用多種策略，從簡單到難以置信的複雜。這是您可能會遇到的六個常見示例：

　　均值迴歸

　　趨勢追蹤

　　統計tao.利

　　均值迴歸

　　許多量化策略都屬於均值迴歸的一般範圍。均值迴歸是一種金融理論，它假定價格和回報具有長期趨勢。任何偏差最終都應恢復到該趨勢。

　　Quants將編寫具有長期平均值的市場程式碼，並在其偏離時突出顯示程式碼。如果差異較大，系統將計算獲利空頭交易的概率。如果它發散，則它會在多頭頭寸上做同樣的事情。

　　均值迴歸不一定適用於單個市場的價格。例如，兩個相關資產的點差可能具有長期趨勢。

　　趨勢追蹤

　　量化策略的另一大類是趨勢跟蹤，通常稱為動量交易。趨勢跟蹤是最直接的策略之一，它僅在開始時識別重大的市場運動並一直持續到結束。

　　有很多不同的方法可以通過定量分析發現新興趨勢。例如，您可以監控大型公司交易者的情緒，以建立模型來預測機構投資者何時可能大量購買或出售股票。另外，您可以在波動突破和新趨勢之間找到一種模式。

　　統計tao.利

　　統計tao.利建立在均值迴歸理論的基礎上。它的工作原理是，一組相似的股票在市場上的表現應相似。如果該組中的任何股票跑贏或低於平均水平，那麼它們代表了獲利的機會。

　　統計tao.利策略將找到一組具有相似特徵的股票。例如，美國汽車公司的股票均在同一交易所，同一部門，且受相同市場條件約束。然後，該模型將計算每隻股票的平均“公平價格”。

　　然後，您將賣空該組中任何超出該公平價格的公司，並買入所有該公司而未達到其合理價格的公司。當股票恢復到平均價格時，兩個頭寸均平倉以獲利。

　　純粹的統計tao.利具有一定程度的風險：首先，它忽略了可應用於單個資產但不會影響該組其他部分的因素。這些可能會導致長期偏差，而長期偏差不會恢復為均值。為了消除這種風險，許多量化交易者使用HFT演算法來利用極短期的市場低效率而不是巨大的差異。