量化策略go语言 go 量化

光子量化的智能投资策略是怎样实现的？

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AI量化策略构建流程

类比挑瓜过程，我们可以对AI量化策略流程进行分解：

第一步：确定数据(如股票池)，划分训练集、测试集

首先我们应明确我们构建何种AI量化策略，如A股、港股还是期货等，确定数据后，接着我们把历史数据按时间顺序切分为两部分，类比于分瓜任务中的两堆瓜。

训练集： 第一部分的数据用来训练模型，类比第一堆瓜；

验证集： 第二部分的数据用来验证模型效果，类比第二堆瓜；

第二步：定目标：数据标注

其次我们要明确我们模型的训练目标，是预测股票收益率高低还是波动率高低，就好比是预测西瓜好坏还是年份；

在样例模板中，我们用5日收益率高低来定义股票的走势好坏等级，并将每只对应等级标记在每只股票上，类比于上述切瓜后记录每个瓜的好坏。

AI量化策略的目标(Label)：人为定义的模型预测目标，例如未来N日收益率、未来N日波动率、未来N日的收益率排序等统计量,平台AI量化策略默认使用股票收益率作为目标。

AI量化策略的标注： 我们计算训练集数据所在时间阶段的每日目标值，比如按每日的未来N日收益率高低来定义股票的走势好坏等级，计算出每只股票未来N日收益率的好坏等级并标记在每只股票上。

第三步：找因子

选择构建可能影响目标的特征（量化策略中可称为因子），如模板策略中的return_5(5日收益)、return_10(10日收益)等，类比于瓜的产地、大小等特征。

AI量化策略的特征(features)： 反映事物在某方面的表现或性质的事项，在AI量化策略中，特征可以是换手率、市盈率、KDJ技术指标等等

第四步：数据连接+缺失数据处理

将上述每只股票的标注数据与特征数据注意链接，以便下一步模型的学习与使用，类比于上述将每个西瓜特征与好坏一一对应；

第五步：模型训练+股票预测

我们通过“好坏等级”对股票进行标注，贴上标签，连同其所对应的特征值一起来构建训练模型，类比于上述我们获取每个瓜的特征与其对应的好坏结果，通过归纳总结找到瓜的好坏与瓜的属性之间的关联，总结出瓜的分类经验；

用验证集数据来检验训练前面构建好的模型，即检验模型根据验证集的特征数据预测出的目标值（股票走势好坏等级）是否准确。这步类比于鉴瓜任务中根据第一堆瓜总结的鉴瓜经验用第二堆西瓜的大小、颜色等特征数据来判断预测瓜的好坏。

第六步：回测

将验证集的预测结果放入历史真实数据中检测，类比于鉴瓜过程中根据第二堆瓜预测出瓜的好坏最后进行切瓜验证。

什么是量化策略

什么是策略?

策略，可以实现目标的方案集合；在证券交易中，策略是 指当预先设定的事件或信号发生时，就采取相应的交易动作 。

什么是量化策略？

量化策略是指使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。

量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。

一个完整的量化策略包含哪些内容？

一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出；策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。

选股

量化选股就是 用量化的方法选择确定的投资组合 ，期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。常用的选股方法有多因子选股、行业轮动选股、趋势跟踪选股等。

1 多因子选股

多因子选股是最经典的选股方法，该方法采用一系列的因子（比如市盈率、市净率、市销率等）作为选股标准，满足这些因子的股票被买入，不满足的被卖出。比如巴菲特这样的价值投资者就会买入低PE的股票，在PE回归时卖出股票。

2 风格轮动选股

风格轮动选股是利用市场风格特征进行投资，市场在某个时刻偏好大盘股，某个时刻偏好小盘股，如果发现市场切换偏好的规律，并在风格转换的初期介入，就可能获得较大的收益。

3 行业轮动选股

行业轮动选股是由于经济周期的的原因，有些行业启动后会有其他行业跟随启动，通过发现这些跟随规律，我们可以在前者启动后买入后者获得更高的收益，不同的宏观经济阶段和货币政策下，都可能产生不同特征的行业轮动特点。

4 资金流选股

资金流选股是利用资金的流向来判断股票走势。巴菲特说过，股市短期是投票机，长期看一定是称重机。短期投资者的交易，就是一种投票行为，而所谓的票，就是资金。如果资金流入，股票应该会上涨，如果资金流出，股票应该下跌。所以根据资金流向就可以构建相应的投资策略。

5 动量反转选股

动量反转选股方法是利用投资者投资行为特点而构建的投资组合。索罗斯所谓的反身性理论强调了价格上涨的正反馈作用会导致投资者继续买入，这就是动量选股的基本根据。动量效应就是前一段强势的股票在未来一段时间继续保持强势。在正反馈到达无法持续的阶段，价格就会崩溃回归，在这样的环境下就会出现反转特征，就是前一段时间弱势的股票，未来一段时间会变强。

6 趋势跟踪策略

当股价在出现上涨趋势的时候进行买入，而在出现下降趋势的时候进行卖出，本质上是一种追涨杀跌的策略，很多市场由于羊群效用存在较多的趋势，如果可以控制好亏损时的额度，坚持住对趋势的捕捉，长期下来是可以获得额外收益的。

择时

量化择时是指采用量化的方式判断买入卖出点。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸。

常用的择时方法有：趋势量化择时、市场情绪量化择时、有效资金量化择时、SVM量化择时等。

仓位管理

仓位管理就是在你决定投资某个股票组合时，决定如何分批入场，又如何止盈止损离场的技术。

常用的仓位管理方法有：漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等

止盈止损

止盈，顾名思义，在获得收益的时候及时卖出，获得盈利；止损，在股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。

及时的止盈止损是获取稳定收益的有效方式。

一个策略往往会经历产生想法、实现策略、检验策略、运行策略、策略失效几个阶段。

产生想法

任何人任何时间都可能产生一个策略想法，可以根据自己的投资经验，也可以根据他人的成功经验。

实现策略

产生想法到实现策略是最大的跨越，实现策略可以参照上文提到的“一个完整的量化策略包含哪些内容？”

检验策略

策略实现之后，需要通过历史数据的回测和模拟交易的检验，这也是实盘前的关键环节，筛选优质的策略，淘汰劣质的策略。

实盘交易

投入资金，通过市场检验策略的有效性，承担风险，赚取收益。

策略失效

市场是千变万化的，需要实时监控策略的有效性，一旦策略失效，需要及时停止策略或进一步优化策略。

如何成为Python全栈工程师 一般要学哪些内容

1、Python基础与Linux数据库

技能达标要求：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容。知识点包括Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、Python常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等

2、WEB全栈

技能达标要求：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django。涉及的知识点有HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、数据库操作、Flask配置等。

3、数据分析+人工智能

技能达标要求：掌握爬虫、数据采集、数据机构与算法，掌握人工智能技术。涉及的知识点有数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等。

4、高级进阶

技能达标要求：掌握自动化运维与区块链开发技术，具备自动化运维项目以及区块链项目经验。涉及的知识点有项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等。

量化交易策略有哪些？

一、交易策略

一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。

按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。

二、主观策略

主观策略主要依靠投资者的主观判断。

期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。

类似的，股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。

另外，无论是股票市场还是期货市场，大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。

三、量化策略

量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。

投资者将初步的交易逻辑输入计算机，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、扬弃，以形成可接受的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件就已经确定，实盘中按照既定的程序执行。

对比而言，部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势，可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策，可以处理大量的数据，因此在广度上有优势。另外，量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响，因而执行更为严格和精确。

四、常见策略

常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略，趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。

常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等，著名的网格交易法更多的是一种交易方法，可以用在不同类型的策略中。

下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍，想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。

(1) 双均线策略

双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。

(2) 布林带策略

布林带由三条线构成，其中的中线是一根移动平均线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。

(3) 海归交易法

海归交易法由商品投机家理查德·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场，资金和仓位管理的各各方面，是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚，详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书，特别是后面的附录。

(4) 多因子选股

多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子，在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程，最后是根据因子选择要交易的股票，确定出入场时机。

(5) 统计套利

统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质，在价差或价比偏离均衡位置时进场，在价差或价比回到均衡位置时出场。

(6) Alpha对冲策略

Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时，持有股指期货空头，该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。

(7) 网格交易法

网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明，目前螺纹价格3000，我们建立初始仓位，比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴，50点是网格宽度。该策略的收益波动很大

期货量化交易编程怎么弄

方法：1、前提是你必须有自己的期货交易账户，每个期货公司都可以开，现在不用出门就可以用手机在线开户。

2、其次，要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是最好编程的，很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。

3、剩下的就是如何用编程语言编写策略，并将其输入交易软件。编程其实并不难。在程序化交易中，程序化只占程序化交易的30%。好的编程可以简化代码，提高运行速度，增加交易策略的多样性和完整性，实现一些复杂的策略。

4、如果没有这方面的编程能力，可以参加期货交易的相关培训课程。另外70%主要是策略、仓位设置、交易品种选择、程序化交易心态控制、网络设置等的组合管理。

拓展资料：

1、 战略的确定。一个成功的量化交易系统的开发过程必须是恰当的。如何找到一个成功的量化交易策略，是构建量化交易体系的基础。无论是基本面还是技术面，都可以用量化的方法进行分析，进而得出量化的交易策略。比如，从根本上说，GDP的增长和货币流通量的增加可以用定量的方法来分析和描述。技术上，移动平均线和指数smma是物理和化学策略思想的来源。

2、 经典理论。很多量化投资策略思路来源于传统经典投资理论，比如经典商品期货技术分析主要包括技术分析的理论基础、道指理论、图表介绍、趋势基本概念、主要反转形态、持续形态、交易量和仓位兴趣、长期图表和商品指数、移动平均线、摆动指数和相反意见、盘中点图、三点转向和优化点图、艾略特波浪理论、时间周期等等。这些经典理论有的有具体的指标和具体的应用理论，有的只有理论，需要根据理论生成具体的应用指标来完成策略的测试。因此，经典投资理论可以通过量化思维将理论中的具体逻辑量化为指标或事件形成交易信号，通过信号优化检验实现经典理论的投资思路。这种方式可以有效实现经典理论，同时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资方法，是量化策略发展初期的主流模式。

3、 逻辑推理。逻辑学的战略思维大多来源于宏观基础信息，其量化战略思维是通过对宏观信息的量化处理，梳理出符合宏观基础信息的量化模型。典型的量化策略包括行业轮动量化策略、市场情绪轮动量化策略、上下游供需量化策略等。这种策略思路来源非常广泛，数据一般不规范，很难形成标准。目前，许多对冲基金都有类似的想法来生成量化策略产品。

4、 总结经验。经验总结是量化战略思想的另一个主要来源。在使用量化策略交易之前，市场上有大量经验丰富的投资者，其中许多人在长期稳定回报方面表现突出。因此，他们对市场的看法和交易思路成为了量化策略开发者的模仿对象，有经验的交易者也愿意量化一些他们觉得相对固化、能够获得稳定回报的交易策略，最终可以用机器自动交易，只监控交易。这可以大大减少交易中消耗的能量。在这个前提下，出现了一个与经验丰富的交易者合作的量化策略团队。

操作环境：iPad第九代15.1 交易开拓者4.5.2

量化投资用什么编程语言研发策略好呢？

么以下我就以程序语言的角度来回答

当然如果已经会了某些语言,那你可以使用熟悉的语言去找网上的学习资源会比较快

如果没有特别熟悉的语言,或者是愿意多学一种非常好用的语言

我的建议是学习Python

我从以下几点来分别说明

平台资源

国内外使用Python做云端回测以及运算的免费平台相当的多,例如有 宽客在线，发明者量化，优矿, 等等不胜枚举,可以使用平台的支持以及社区的互相帮助来学习

容易学习

在编程领域里面有些名言例如: Python是可执行的伪代码; 人生苦短,我用python.都是在说明python的容易上手程度

机器学习

Google的开源深度学习框架 TensorFlow

在现有的资料课学领域里面支援Python的库跟资源也是最丰富的,等于可以让机器学习的几万行代码轻松在你的交易策略里面调用

国内资源

VNPY:可以提供下单,套利,跨平台套利,跨市场套利等等

有Tushare可以轻松的下载数据资料

综合以上所说,"目前的环境底下" 我推荐Python. （推荐直接下载 Anaconda的集成开发环境）