最简单量化交易方法(量化交易手续费问题)

量化交易手续费问题

题主是否想询问“量化交易手续费问题怎么收取”？方法如下：1、期货量化交易的手续费是跟期货交易品种的基础手续费是一样的，但因为量化交易量比较大。2、固定值是按照一手固定的价钱收取的。3、比例值是按照成交额一手总资金收取的。4、另外量化期货交易的手续费是可以通过以下的方法进行降低的。

如何设置量化交易？

要设置量化交易，您可以按照以下步骤进行操作：1. 确定交易策略：首先，您需要确定一个详细的交易策略。这包括定义交易规则、入场和出场条件、风险管理等。2. 收集和整理数据：要进行量化交易，您需要获取并整理相关的市场数据。这可能包括历史价格、成交量、技术指标等。3. 编写程序代码：使用编程语言（如Python、R等），编写程序代码来执行您的交易策略。这些代码可以包括数据分析、模型构建、回测和实盘交易等部分。4. 回测和优化：使用历史数据对策略进行回测，评估其表现。根据回测结果进行策略的优化，以改进交易策略的表现。5. 实施实盘交易：在通过回测优化后，可以将策略应用于实际交易。这可能涉及与交易所或经纪商进行对接，并设置自动交易系统。6. 监控和调整：一旦启动了实盘交易，及时监控和评估策略的表现，并根据市场变化和策略的实际表现进行调整和改进。值得注意的是，量化交易需要一定的技术和编程知识，以及对金融市场和交易的理解。如果您是初学者，建议先学习相关知识，并测试和验证您的策略，以确保其稳定性和可靠性。同时，量化交易涉及一定的风险，投资者应该根据自身风险承受能力和实际情况进行决策。

如何获取策略灵感——《量化交易》速读二

可能与大家平时的认识不同，在量化交易中，获取策略灵感并非是最难的部分。可以通过很多公开的渠道获取到，比如投资书籍、报纸、主流媒体及公开的学术文章。也可能很多人认为，复杂的学术文章才能构建出优秀的量化交易策略，但事实并非如此。许多学术文章中提出的量化策略，过于复杂与过时，需要昂贵的外部数据支撑回测，而且很多策略只针对小盘股。小盘股实际中的流动性要远比文章中的假设更差。但这并不是说，就无法从公开信息获取价值。就我个人而言，就发现许多交易这论坛或博客中，有一些原理简单的量化策略，它们同样盈利情况很好。大家心中一直都有这个疑问，“这些人将自己的量化策略公诸于众，会不会影响到自己的策略的营利性？”这个怀疑是有道理的，这些公开的策略，大部分都没有经过严格的回测。它们往往只能在一段时间、一些特定的股票下才有效，而且很多并没有考虑交易成本。但是，这里的一个trick就是:作者就构建了一个量化交易主题的个人博客，他发现将自己“秘密”的量化策略想法公开后，反而从他的读者渠道源源不断的得到很多有效的想法。你自认为秘密的策略，可能对于读者来说却稀疏平常。一个策略成功与否，往往在于策略的修改及变化。而且如果你的策略存在问题，读者往往会很快给予反馈，从而避免时间、精力、金钱上的进一步损失。所以量化策略的真正难点在于这里有一个常见的误区。在平时很多人反复的告诉我们，希望获得长期的最大资本利得。最好的策略是——买入持有。而这个观点在数学上是完全错误的。在现实当中。获取长期最大收益的方法是，取最高的夏普比率（只要你能够方便的融资，从而提高杠杆）。接下来，假设你已经找到了一些满足你各种条件的策略，同时它们都有进行回测，并且回测结果证明他们可以获取很不错的历史收益。在进一步研究实现这些策略前，有一些简单快速的方法来检查他们是否会浪费你的时间金钱？而夏普比率，是实际上是一种特殊的信息比率。对于货币中性策略时适用。所以这里的基准，一直是无风险利率。而在现实当中，大部分交易者。即使他们使用的是方向性策略，也同样使用夏普比率。因为夏普比率在不同的策略之间进行比较，非常方便。通常来说，一个夏普比率低于1的策略，不适合单独作为一个策略执行。本文就到这里，感谢阅读，欢迎订阅~

一个最简单的量化交易策略应该包含哪些内容

交易策略看似高大上，实际上就和我早先写过文章投资sop没啥本质区别，交易策略实际上就是股票操作过程的高大上叫法。

首先策略的第一步就是设置股票池，很多人之所以不知道量化投资该怎么开始，就是被a股将近5000只股票吓到，复杂的策略当然需要扫描整个a股，从而找到更多的机会，然而对我们个人投资者来说，你的资金决定了你并不需要那么机会，因为不可能都买，所以我们个人投资者的第一步就是精简样本，最简单当然就是一次只做一只股票，当然你也可以根据一些指标筛选出10只股票或更多，但最好不要超过20只，因为你没精力管理太多。

设置好股票池之后，你的策略就只对股票池进行操作。

实用的策略下面我们来看一个真正实用的策略在这个策略里，我们会根据历史价格做出判断:​1.如果上一时间点价格高出五天平均价1%，则全仓买入2.如果上一时间点价格低于五天平均价，则空仓卖出

这就是一个最简单的交易策略，怎么样并不复杂吧。

难者不会，会者不难，之所以很多时候我们觉得一个东西很难，有这么两个原因，第一个就是这东西可能真的很难，那么这些东西你就要费些功夫学习，另一个原因则是有人故意宣传这东西的难，量化投资就是后者，那些从业者总是吹出这玩意的高科技，好让客户掏腰包，但是当你自己真正深入去尝试时，你会发现一切不过如此。

即使加入人工智能算法，这东西也没有那么玄妙，只是需要多下一些功夫而已。

我之所以叫持续行动者，就是想告诉读者持续行动会让你从量变到质变，而我自己就是一个实验体，你能够看到我对投资的理解也是在不断变化，这也符合投资的底层逻辑（唯一不变的就是变化）

所以当你知道最简单策略怎么写，剩下的就是往里面加入自己的理念了，股票池你要怎么选，进入退出你要看什么指标，这些都是你要做的，但思路都有了，这些还那么难吗？

量化交易规则及技巧？

量化交易是利用数学模型和统计分析来制定交易规则的方法。一些常见的量化交易规则包括均值回归、趋势跟踪和统计套利等。技巧包括选择合适的数据源、建立有效的模型、设置适当的止损和止盈点、进行风险管理和资金管理等。此外，量化交易者还需要不断优化和调整策略，保持纪律和耐心，并且进行严格的回测和实盘测试。

知乎个人交易账户怎么做量化交易

券商不给个人投资者提供接口，但是你可以采用曲线救国的方式来实现程序化交易。大多数券商的官网上都有网上交易，也就是通过web页面交易，这就意味着你可以模拟登录，通过http请求发送委托单。如果你没有分析接口的能力，那也不用担心，有现成的交易框架，去github上搜一下easytrader看看~我自己用了用感觉还不错！当然啦，如果你所在的券商没有web交易服务，理论上来讲也是可以通过分析手机app/交易软件的接口，模拟登录实现程序化交易的，不过这个可能就稍微麻烦一些了

干货分享-自己如何做量化交易 - 知乎

两种方式：1.包办一切的方式（全部自己动手）–安装好相应的编程环境，或者安装好相应的软件；–下载所需要的各种数据–制定一个简单的量化策略–写代码做实验–然后开盘测试

我所说的动手体验，指的就是上面的第二种。原因很简单：对于绝大部分的人来说，装个python，然后下载数据，都未必能搞定。

我补充一下吧，Quantopian国外的，最成熟了吧。其它几个是国内的。除了上面这些其实还有其他的，譬如说况客，据说是用R语言的，在工程界比较冷门，就不推荐了。

更多海量的量化知识和行业动态，请多多关注lina(秀秀）

专访干货！净利润近800万，最大回撤-3.92%！盘宗“轮回”：交易策略要简单粗暴！-期货频道-和讯网

大盘手网“MOM之星”期货实盘争霸赛中隐匿着一众期市高手，其中就有这样一个神秘账户，参赛9个月累计净利润近800万，最大回撤仅-3.92%。对利润和风险的把控都异常精准，在兼顾大资金规模的同时，净值曲线那叫一个稳。

近日，主办方有幸联系到参赛账户“轮回”的操盘人——W先生和T先生，一起畅聊多年来期货交易心得和技术干货，经两位受访者同意现分享给各位期友~

（注：为保护参赛者隐私，受访者名称用“W”和“T”代替）

参加大盘手网“MOM之星”期货实盘争霸赛以来，参赛账户“轮回”累计净利润753.28万元，累计收益率31.83%，最大回撤仅-3.92%。

成交结构显示，该账户主要成交三个金融期货和黑色以及金属等多个领域，基本覆盖期货市场主流品种。

品种盈亏方面，“轮回”在IF、沪银、棕榈油等品种上获利颇丰。

1、交易策略要简单粗暴，一定要有普适性。

2、如果别人没有回撤，而我们在回撤，就要抓紧找原因。

3、即使非常看好某个品种，认为100%会赚钱，也不要重仓交易。

大盘手网1：您平时的交易模式方便给大家做一个简单分享吗？

轮回：我们目前做的是中短线纯量化，交易40个品种左右。账户比较多，人工下单是来不及的，我们现在基本依赖程序化下单。

主要以商品期货的中线趋势为主，还有大级别的趋势和小级别的日内，以及一些股指的短线交易。

大盘手网2：为什么会选择短周期策略？有考虑其他交易周期吗？

轮回：一般来说，短周期策略创新高的等待期比较短，如果是大周期，可能在去年和今年收益会比较好，但在17、18、19年可能都比较难做。

如果财务自由的话，做自己的账户也许会坚持下去。但如果着急用钱或者是客户的账户，那是坚持不了的。

对于小周期，我们会抓一些小波段的趋势，可以从中获得一部分利润，不会让客户或是自有资金等待时间太长。

大盘手网3：您的持仓周期一般是多久呢？

轮回：如果做错了，可能进场就要止损，这种可能半天之内就砍掉了。如果做对了，持有一个星期算是时间比较长了，平均起来可能一两天。胜率基本在40%左右。

大盘手网4：请问您的策略中，逻辑类型和统计类型大概能占到什么比例？

轮回：我们做不到像小周期，比如说高频，在某些点位卡的很死，那是强逻辑。很多突破策略进场的位置，可能也是强逻辑的。

我们算是浅逻辑，逻辑大概只占到30%，统计可能要占到70%左右。

大盘手网5：会不会主动过滤一些不适应的行情呢？

轮回：会有过滤的。均线就是一种过滤，我觉得就是一种趋势过滤。比如说，通道类的策略，通道的上下宽度也是一种过滤。

大盘手网6：股指期货和商品期货，你们会有偏好吗？

轮回：我们比较喜欢做商品期货，股指期货能够和商品期货形成互补，会把曲线做的更加平滑。

在参赛账户中，股指期货的成交额占比较大，主要是因为我们股指做的是日内，所以成交量比较大，但在利润占比上并不高，商品做的是隔夜的，所以看起来成交量小一些。

股指期货的成交额占近70%，其他商品才有30%。成交额是因为当天要锁仓，比如说短线的话，一天要平三次，交易三次，那就要锁三次，这样股指期货的成交额就比较高。

大盘手网7：会有比较偏好的品种吗？

轮回：没有。前几年刚做交易时，资金量比较小，当时会存在偏好某个品种的情况，比如说焦炭。

但是很多时候，如果重仓一个品种，可能会成也是它败也是它。所以，现在基本上不重仓一个品种，永远不重仓。

我们不会在主观上调品种，比如说，白银前两年不符合一些形态的时候，不符合我们的一些指标，它可能开一次就10手、20手。但去年上半年，白银的行情起来之后，它筑成一个平台，然后再往上突破，那一波盈利比较大。

会尽量把所有品种平均分配，因为很难预测到未来的行情。比如说白银，前几年行情不好，但2020年白银行情又很好，如果按照历史经验的话，可能白银的仓位就会降下去。一般不去预测行情，尽量把仓位平均分配。

大盘手网8：春节或者五一节这种长假期，您的账户会减仓吗？

轮回：提前一周就要减仓，要减一半。最近两年都在吃亏，去年是因为新冠肺炎，今年春节回来又是涨停开盘，后面仓位都进不去。

虽然可以不减仓，但还要考虑到，最坏的情况能否接受，要把回撤控制住。

大盘手网9：开仓品种的权重分配是如何考虑的呢？

轮回：在开仓时，我们会根据信号的强弱来分析，信号越强，开仓的手数越重。

比如，在做多的条件下，均线之上判断信号为强，均线之下判断信号为弱。可能波动率高的时候信号强，波动率低的时候信号弱。会综合几个方面来评估信号的强弱。

一般情况下，我们还会设置最大开仓手数，比如说，不能超过总仓位的5%。

大盘手网10：请问您的进场条件一般会参考哪些？

轮回：其实策略很简单，我们的理念是“策略一定要简单粗暴”。

开仓基本上都以突破为主，突破无非就是海龟的突破和通道的突破。商品期货主要看的是5分钟、15分钟为一组，股指期货是1分钟。

大盘手网11：一般会用什么方式出场呢？

轮回：我们一般亏个0.4%—0.5%就会走了。比如说，螺纹钢现在是5000，0.5%可能就是25个点，是一个硬止损。

我们对每一个品种的硬止损幅度是一样的，因为会要求参数具有普适性。也会根据最近的波动率来止损的。

另外，跟踪止盈的出场方式会比较多。如果已经止损，再突破，还会进去的，但有时一天之内会限制次数，比如说止损几次就不做了。会根据大概率进行历史回测。

大盘手网12：您的参赛账户回撤很小，请问是如何进行止损的？

轮回：止损其实有分几种，我们是有多策略的，有的策略有硬止损。还有一些情况，如果不满足开仓条件的话就平仓，平仓有可能是盈利止盈的，也有可能是止损的。

我们的周期都特别小，不管是哪种方式出场，它的止损金额都非常小。我们开仓的时候，也会有手数控制，会根据仓位的风险度来做调节和平衡风险暴露。

比如说，一段行情波动比较大，我们的风险比较大，开仓的手数就会相对低一些，如果波动比较小，开仓手数就会高一些，每次开仓的固定亏损金额会控制在一定范围之内。

大盘手网13：一些趋势不太好的品种，会减少权重吗？

轮回：我们没有做焦煤，我们的策略回测焦煤就很难看。主观上会定一个权重，根据品种的回测进行参考。

比如说，螺纹钢的权重是2,铝的权重可能只有1。我们会分成三个等级，会综合考虑品种的回测，流动性和成交量。

也有一种情况，有的品种之前表现不好，但最近变得活跃起来，流动性更好，趋势更明显了，我们可能会增加一点权重。

大盘手网14：会对账户进行整体风险把控吗？

轮回：会有的。刚开始如果都是本金的话，仓位会放的比较轻。先打一个安全垫，打完安全垫后，会根据客户的风险程度，以及我们自身能够承担的风险程度，来适当调整仓位。

我们有一个配置表，比如说是一个2000万的标准账户，会根据配置表算下来历史最大回撤，比如说3个点或5个点。然后根据客户的风险承受能力进行配置，设置一个停盘线，再预留出来一些，不能真的打到停盘线上。

大盘手网15：请问您们是如何接触到期货的？彼此之前就认识吗？

轮回：（T）我在2008年毕业，毕业后一直在做IT，就是程序员。做了两年工作后，一直想自己折腾些什么，尝试过互联网教育之类的，但做的都不成功。

2013年，北京有个同学说，要不要尝试做量化交易。当时觉得这个想法很新颖，那时做量化交易的人比较少，包括去网上搜索信息也比较少。之后，我就辞职跑到北京去了，开始做量化交易。

刚开始并不顺利，2013年至2015年，基本都在交学费，并没有找到合适的方法，直到2015年下半年，我的中短线策略才比较成型。这套系统从2016年一直跑到现在，每年的业绩都差不多，每年也都在优化修改。

（W）我接触期货比较早，2009年，有个朋友在做期货交易，当时第一次听说，并不确定这种方式能不能赚钱。在2011年，我在文华上用单品种跑了一年，大概挣了30%，最大回撤将近40%。

我们很关心一个评价指标，并不是取得多少利润，而是在取得利润基础上所承担的风险。（

这不就是我们常说的夏普比和卡玛比）所以这样算下来，风险收益比并不高，不划算，后来就没有做了。

在2015年，我看到股指期货的行情太好了，暴涨暴跌，就重新进入期货市场。当时做股指期货，随便一个趋势策略，就和在市场上捡钱一样，就尝到这个甜头。后来开始做商品期货，只是用股指期货的策略改了一下。

那时候我俩还不认识，我的策略并不成熟，其实运气比较好，当时股指和商品波动都很大，是单边下跌，走的流畅性比较好，2016年又是黑色系的单边上涨行情。

2017年，虽然行情不太好，但我的策略已经逐步开始完善了，艰难的时候也都过来了，虽然不好做，但当年还是盈利的。

2018年，我们两个人认识的，真是挺有缘分的。西安的期货氛围不是很浓，能遇到一个做交易做的好，而且交易理念比较相似的朋友很难得。我们都是做中短线，所擅长的领域能够相对互补，交易目标也大致相同，这是一个非常好的缘分。

合作之后，我们彼此的策略公开，这其中有很多地方可以取长补短。相互优化后，就形成一个1+1>2的效应。

两个人合作能否更具优势，关键要看是否能力互补

大盘手网16：您觉得两个人合作，最关键的因素是什么？

轮回：两个人合作能否更具优势，关键要看是否能力互补。写代码方面，我是半路出家，不是特别擅长，我们现在会用Python，用TB平台做一些回测。

如果代码可以实盘的话，我们就编译到自己写的交易系统里，这个工作基本上都是T在做，毕竟科班出身，代码方面写的很好很快。一些对外交流的工作，可能我稍微多做一些，虽然说分工没有一个明显的界限，但还是有侧重点。

我们之前都是做中小周期的商品期货策略，但做法其实挺不一样，所以组合在一起之后效果还可以。我们会把策略组合在一起形成对冲，然后对彼此的策略做出一些自己的改进建议。两个人加在一起，比一个人做的效果好些。

大盘手网17：您之前有做过主观交易吗，还是一直都在做量化交易？

轮回：（W）我之前做过主观交易，是巨亏的，之后就不再主观交易了。我觉得主观对交易者的要求更高，不只是要做好策略，还要会执行，对综合能力要求更高。

交易很多时候是反人性的，比如一个标的涨得很高，如果想要主观做多，其实是下不了手的。

大盘手网18：您对刚进入期货市场的新人有什么建议吗？

轮回：我们身边有一些做期货的朋友，这个要看情况，如果有专职工作的话，想要在期货里面挣快钱，我们一般建议他不要进入期货市场。

如果是全职已经进入期货市场的话，我觉得还要因人而异。主观交易我们不太懂，很难给出好的建议。

量化要比主观有一些天然优势。我觉得量化能克服人性的恐惧和贪婪，可以利用历史数据进行回测。一些简单的第三方平台用起来也不困难，可以尝试。

如果想要做主观交易的话，可以向这方面做得好的大神多学习，尽量把操作规则化。

大盘手网19：在期货市场中，有没有让您记忆比较深刻的事情？

轮回：其实是没有的。因为我们做的比较谨慎，一般每天的亏损都不会超过1%，所以都是比较平稳的。

之前有一天赚的比较多，在2018年3月11日，那天特朗普开始打贸易战，晚上行情收窄后是一个下跌趋势，收窄之后突然开始跌，那对我们来说是一个很好的形态，当天赚了10%，基本上完成了半年的任务。这是很难得的，基本上不可能有这种收益。

大盘手网20：在您从业的时间里，期货市场有发生哪些变化吗？

轮回：我们其实主要看到的是行情变化，可能整个市场的结构，包括参与者的变化还是挺大的。

感觉做交易没有原来那么流畅，现在毛刺变多了。其实没有一个实证的东西，凭感觉的话，我觉得可能市场上的聪明钱越来越多了。

大盘手网21：在期货交易的这些年里，您的交易思想或方法会有变化吗？

轮回：主要的思想和理念是不会变化的。需要变化的可能是，根据市场行情变化，来不停优化策略。但是主要的交易框架不会变，比如说小额分散，多品种、多策略、多周期，永远不要重仓一个品种。

我们的策略都有一些逻辑基础，比如经济学和行为上的原理，或者是大家都认可的期货市场本质规律。我们的理念都是依靠这些东西来的，这些是不会变的。

除了市场的规律化内容外，我们可能会不停的进行优化，通过和朋友交流，做出一些改进。

大盘手网22：您的策略在资金容量上会有限制吗？

轮回：这个会有的。所有的策略都会有资金容量的限制。这个上限其实不好估量，但是现在还没达到上限，我们也是不停的观察，通过成交和滑点进行观察。

如果抢不到的单子，未成交就不要了，我们也会统计跟踪未成交的单子。一般半小时至一个小时，没成交的单子就不做了，有时候是占便宜的，有时候也会吃亏。

如果别人没有回撤，而我们在回撤，就要抓紧找原因

大盘手网23：您平时有关注大盘手网的比赛吗？

轮回：我们经常都在看，电脑端看的比较多。会看看大家的交易情况怎么样，尤其在我们困难的时候，出现回撤的时候，看看高手们是不是也在回撤。

如果大家都在回撤，那可能是市场原因造成的，我们还能放心一些。如果别人没有回撤，而我们在回撤，就要抓紧时间找自己的原因了。

我们有在用“七尾狐”交易分析神器，现在管理的账户比较多，有的时候可能会忘记某个账户的净值、图形，或者不清楚它靠什么赚到钱，可能会有这种情况。但是“七尾狐”的多账户分析功能可以很好的解决这个问题，还可以把各个账户之间进行组合。

“七尾狐”还有一个单品种分析功能也很好用。比如说，可以组合起来看IH、IF、IC这三个，把金融组组合起来，还可以把所有品种全部组合起来，看看哪个品种赚钱，哪个品种走得好，这个功能非常好用。

大盘手网24：您未来在交易上有什么规划吗？

轮回：不停的优化策略，永远也不能停止优化。

我觉得写出来一套好策略以后，可以管很长时间，而且你要想在上面进行优化，好像很难。因为它的逻辑本来就是这样，要把它进行优化，就会改变它的逻辑，所以还不能过度优化。

做一套普适性好的策略，可能需要三个月到半年，越到后面越难做。因为大部分做完了，还剩下一些你没发现的，再去做，就会发现效率越来越低。因为市场就是这个样子的，如果做个三五套，再想搞100套出来，不管怎么做都是相关性很高的。

大盘手网25：您会如何优化已有的策略呢？

轮回：要打磨细节。比如说，滑点、发单、对手价、进出场，这些细节都要优化。调整品种权重并没有确定的时间，一般是微调。比如说30个品种，一次可能就调一个品种，单品种会调20%~30%左右，不是大量的调整，也不是大幅度的调整。

即使非常看好某个品种，认为100%会赚钱，也不要重仓交易

大盘手网26：您在量化交易方面做的比较好，对大家有哪些建议呢？

轮回：首先，我觉得交易理念一定要正确。比如说，策略里面一定要有逻辑，不能完全是一堆数据拟合，一定要重逻辑、轻参数。

其次，策略要简单粗暴，一定要有普适性，拉通十年来看要有20多个品种盈利。

最后，一定要做好细节，要抠每一个策略的细节，发单的每一个细节也要抠。

还有一点非常重要，即使非常看好某个品种，认为100%会赚钱，也永远不要重仓一个品种。哪怕一次重仓失败，都可能带来无法弥补的损失。

宁愿多吃小仓位，慢慢赚就可以，如果一次重仓成功了，下次还会想要重仓，总有一次会失败的。这是一个很重要的理念。

（风险提示：入市有风险，本文内容仅供参考。）

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股票量化交易策略之选股、模拟交易过程_黑马程序员的技术博客_51CTO博客

在多因子策略当中，选股通过因子选择，那么怎么结合筛选出来的多个因子来去选择某些股票

多因子选股最常用的方法就是打分法和回归法，但是至于这两种哪个效果更好需要进行实际的模拟交易或者实盘交易之后才能确定。通常模拟交易测试结果来说，打分法效果更好。

这两种方法都是在确定因子的权重来选择固定的股票。什么是确定权重再去选股呢？

因子数据：横截面数据拼接，添加日期数据、去除空值收益率计算:所有样本的收益率计算

数据处理：去除收益为0(价格数据不存在)、去极值、标准化处理

一键部署、云端永久运行，微信号通知，支持一键跟单。

这步的目的就是检查策略的bug，如果在每日回测的时候，策略表现较好。但是分钟测试效果不好，就需要去检查策略。

原因：

分钟测试没有问题之后，模拟交易按钮就可以使用了

当然我们可以看到成交记录，以及最新的持仓，这里我们演示的是一个月调一次仓，所以会在每月月初进行一次买卖交易

从上面可以看出我们这个策略表现还可以，所持仓的每只股票基本都是收益当中。

我们进行策略编写完或者进行因子挖掘之后，那么交易的话一般不是我们进行或者可以有专门的人进行手动交易。因为多因子策略的调仓周期比较长，所以可以手动根据策略的交易结果来去手动下单

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​​B站配套视频教程观看​​双均线策略股票实战模拟这里我们利用整节课所有的知识，来进行实盘模拟交易，你可以选择真实交易，可以使用你注册的券商进行实际交易，但是对于刚开始上手量化的同学，提醒大家还是用模拟账户，这样你可以等整个程序都跑顺了之后，再去用真金白银去交易。一、实战创建一个python文件，用于跑策略：importsys,osBASE_DIR=os.path.dirname(os.p

股票量化交易策略最基本有两种形式，趋势交易(技术分析)和市场中性(基本面分析)，经常使用的方法为。

在量化投资中，每个交易者总有很多选股的原因，有的着重看财务指标，有的则喜欢依赖于技术分析，而实际上，量化选股的本质=因子+算法，因子就是交易者觉得影响股价变动的一个或多个原因，算法就是交易者心中遵循的那个原则。　　关于量化选股的方法，雷尔量化交易系统整理了以下交易者较常用的几种，并进行了分享。　　1.多因子模型　　多因子选股是最经典的选股方法，采用一系列的“因子”作为选股标准，这些因子可以是一

无趣吧？收入不能太低吧？学历不能太差吧？……看起来，确实各个都是很一般般的要.

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在完成指标计算之后，我们就可以写程序遍历所有股票数据，来筛选出满足条件股票了。在笔记（14）中，我们看到在几组回测实验中，选取5日线及60日线的金叉买入、死叉卖出策略，最终能获取最高（仅限于几组实验数据）的资产。本文将尝试选取出前一日5日线金叉60日线的股票。实验数据截止至2020年3月20日，即我们的策略要选取截止至2020年3月20日，最新的两根K线出现5日线金叉60日线的股票，相关代码为：#

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参考书目:深入浅出Python量化交易实战海龟策略也是经典中的经典。其核心要点是：在股价超过过去的N天交易日的最高点时是买入信号，跌破过去的N天交易日的最低点时是卖出信号。最高点和最低点的通道被称为唐奇安通道。这也是很多交易者会使用的策略，本文简化计算，下面进行Python实现和验证回测。获取数据和生成交易信号#导入必要的库importtushareastsimportpa

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官方来讲，Java股票交易接口是指一些列的股票方法说明，还是股票交易方法的合集。相信大家也是看得云里雾里的，小编通俗地解释一下，股票交易接口是解决Java无法使用多继承的一种手段，但是接口在实际中更多的作用是制定标准的，它需要叠加股票数据使用，总的来说是解决炒股投资的一种方法。我们知道，如果某个设备需要向电脑中读取或者写入某些东西，这些设备一般都是采用USB方式与电脑连接的，我们发现，只要带有US

我们将在本文中衡量交易策略的表现。并将开发一个简单的动量交易策略，它将使用四种资产类别:债券、股票和房地产。这些资产类别的相关性很低，这使得它们成为了极佳的风险平衡选择。动量交易策略这个策略是基于动量的的，因为交易者和投资者早就意识到动量的影响，这可以在广泛的市场和时间框架中看到。所以我们称之为动量策略。趋势跟踪或时间序列动量(TSM)是在单一工具上使用这些策略的另一个名称。我们将创建一个基本

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在日常工作中常常需要重复填写某些表单，如果人工完成，费时费力，而且网络延迟令人十分崩溃。如果能够用程序实现自动填表，效率可以提高一倍以上，并且能够移植到多台计算机，进一步提高工作效率。webdriver是python的selenium库中的一个自动化测试工具，它能完全模拟浏览器的操作，无需处理复杂的request、post，对爬虫初学者十分友好。一、环境配置python3.6+selenium库+

用最简单的量化交易赚钱

来源| 中国银河证券研究

编辑 | 扑克百家研究院，转载请注明出处

本文仅为作者个人观点，不代表扑克百家研究院立场

说到量化交易，很多人应该会想到文艺复兴科技公司的“大奖章”基金，根据彭博社的报道，从1988年到2015年，“大奖章”基金每年的平均净回报高达40%左右。而复兴科技公司的创始人和掌舵者就是詹姆斯西蒙斯。这里简单介绍一下詹姆斯西蒙斯，他有很多头衔，比如“华尔街最赚钱的数学家”，“全球最赚钱的基金经理”，“量化交易之父”等等。他创建的文艺复兴科技公司，旗下的第一支基金就是“大奖章基金”。

文艺复兴科技公司的特点就是：擅长通过数学模型捕捉市场机会，由电脑做出交易决策。为了建立这些程序模型，复兴公司雇佣了大量的非金融背景的专业人士，包括数学家，物理学家，社会学家和统计学家。在公司位于东锡托基特的办公室里，有三分之一的雇员都拥有博士学位。

公开渠道上，大家对这家公司和这家公司的产品知道的很少，他们的产品对于投资者来说，仿佛就像一个黑盒子一样，例如：“大奖章”是一个典型的量化“黑盒子”基金，其交易策略都是基于复杂的电脑程序和算法，外人无从知道它的交易规则。仿佛蒙上了一层神秘的面纱，确是大家趋之若鹜的对象。

这里大家应该能看出量化交易是当今投资界里面“卷”的不能再“卷”交易模式了，作为普通投资者的我们能用上嘛？这个还真可以有，网格交易就是我们能看到能用到的最简单的量化交易。而我今天介绍的网格交易法就是由文艺复兴科技公司的创始人詹姆斯西蒙斯发明的。下面我来给大家介绍一下。

简介

什么是网格交易

网格交易法是利用行情震荡进行获利的策略。当证券价格相对设置的基准价每下跌X元（或Y%）就自动买入一份，每上涨X元（或Y%）就自动卖出一份，赚取波动差价。网格交易条件单是一种在震荡行情下低吸高抛的组合交易工具。提前设置好初始基准价、涨跌比例、单笔委托数量等，无需盯盘，自动买卖。

优势和特点

网格交易具有以下六大优势:

自动买卖：在app设置好网格交易条件单，跌了自动买，涨了自动卖，交易即可不盯盘。

高抛低吸：接受客户委托设置，低买高卖，捕捉波动差价。

增厚投资收益：使用网格交易条件单，设置好持仓区间，可提高交易效率，收益积少成多。

力争减少投资损失：网格交易可以“小步快跑”,客户自行设置持仓区间，学会风险控制，即使在下跌行情，也可赚取波动差价，不局限于赚取

成交驱动，快人一步：根据客户设置自动触发委托，提高交易效率，减少无效委托。

一次创建半年有效：网格交易条件单可自由设置有效期，短至五天长达半年。

什么样的标的适合进行网格交易？

即使网格交易能够获得较为稳定的收益，但也存在一定的风险。如果行情呈现大涨或大跌趋势，会导致不断开仓，增加风险敞口。这就决定了，网格交易更适用震荡行情，不适合趋势性行情。

网格交易是如何帮我们实现盈利的？

假设一个品种初始价格为10元，每上升0.5元就卖出一份额，每下跌0.5元就买入一份额，当把这个区间划分成一个个网格，不断来回出动网格就会产生收益。

如图示，根据基准价自动触发2笔方向不同的委托，并在一方触发成交后，自动撤销另一方委托，并生成新的网格委托单，实现自动交易，每一对买卖交易可获利500元。

网格交易设计要素

标的选择——波动性大、交易成本低、成交量足够

网格交易挑选的标的最好是价格变化较大，交易较为活跃。

由于网格交易是基于行情震荡进行获利的策略，如果标的不活跃，价格波动不大，则很难触发交易。

网格交易作为一种策略适用于市场上所有的项目，不过普遍认为还是应该挑选安全边际高不会退市、且交易成本低的ETF、可转债等等。

选出网格的压力位和阻力位

确定适当的压力位和阻力位，使价格大部分时间能够在压力位和阻力位之间波动。如果压力位和阻力位设置范围过大，会导致难以触发交易；如果压力位和阻力位设置范围过下，则会频繁触发交易。

设置网格的宽度和数量

设定多少网格以及网格的宽度可根据投资者自身喜好自行确定。

网格交易操作方法

A．选择证券：支持多种证券类型，沪深A股（科创版除外）、场内交易型基金和可转债

B．确定初始基准价格：初始基准价是网格交易第一次运行的参照价格。系统会根据设置的初始基准价，计算第一次买入和卖出的委托价格。

C．设置涨跌比例：设置每一笔交易的涨跌比例，系统根据差价或比例，自动计算每一笔触发的买入和卖出的委托价格。支持合并或分开设置。

D．设置买卖委托价格：触发买入或卖出委托时，系统根据设置的买卖委托价格，自动提交一笔买入或卖出委托。支持合并或分开设置委托价格。

E．设置单笔委托数量：系统根据设置的每笔委托数量，自动提交每一笔买入卖出委托。

F．（选填）高级设置：

a有效价格区间：选择设置价格区间，网格条件单将在区间范围内运行；若单边委托价格超出区间，则该方向委托不再执行，直至该方向委托价格回到区间内，另一方委托则正常执行；若双边委托价格都超出区间，则网格条件单失效。

价格设置规则：0

当您判断股票正处于上升期时，可以控制最高价的设置，避免出现单边上涨行情后大量卖出；当您判断股票正处于下降期时，您可以控制最低价的设置，避免出现单边下跌行情后大量买入。

b.持仓控制：可以选择设置持仓上下限，锁定交易成本，网格条件单将在区间范围内运行；若单边超出持仓控制范围，则该方向委托不再执行，直至回到范围内，另一方委托正常执行；若双边超出持仓控制范围，则网格条件单失效。

持仓设置规则：0≤最小底仓≤最大持仓

当看好的股票仍处于下跌期，可以利用这个时期进行分批买入（分批建仓/分批加仓）：

假设初始基准价为18元，单笔委托数量为200股，涨跌比例为2%，最小底仓600股。

当您持有的一只股票出现了持续上涨，想要收益落袋为安，在这个时期您可以进行分批减仓：假设初始基准价为20元，单笔委托数量为200股，涨跌比例为2%，最大持仓0股。

c.倍数委托：可以选择设置开启倍数委托，开启后每笔委托下单时的委托数量，将会根据行情波动幅度与条件单设定的涨跌幅，成倍数关系委托下单。

G．选择有效期：

网格条件单在有效期范围内自动执行。过期前，可以自动进行延期操作。

H．设定范围内自动触发委托：

根据网格设置，当达到上方或下方网格价时自动触发买入或卖出委托。在触发委托后上移或下移一个网格线，生成新的网格价，开启新一轮的网格监控，实现自动买卖交易。

此外，银河证券的软件内设置两种网格条件单方式——到价触发型和成交驱动型。

到价触发型

成交驱动型

触发条件

达到上下网格价自动触发委托

每日自动触发委托

占用资金情况

不预先占用资金

预先占用资金

到价触发型为条件单创建成功后，自动监控价格直到触发设定好的价格则自动发出委托（预先不占用资金），成交驱动型为预埋买卖委托（需占用资金），每个交易日9：15开始，预埋买卖委托，当某一方向的委托全部成交后，系统自动撤销另一方委托，更新基准价格，并根据最新基准价格计算买卖价格，再次自动提交委托，执行下一轮网格条件单，直至15：00结束。

其中，到价触发型是我们平时最常接触的网格交易，在此基础上，成交驱动型扩大了网格的优势，提前埋单，在行情波动大的情况下，它的成交效率更高。

总结，所谓的网格交易，就是利用资本市场涨跌的无序性，低买高卖，抓住市场波动的机会去提高投资的收益率，这样比较比较省时省力，减少人为的干预。

看到这里不知道各位看官是不是都摩拳擦掌了，可能已经有很多人已经在用这个交易策略，但是肯定还有不少朋友不是很了解这个策略，或者用的不够娴熟。银河证券还为大家准备更多的智能交易工具，欢迎大家入群讨论。

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