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期货程序化python库(期货量化python)

时间:2023-12-17 12:25:56 阅读:316576 作者:OEBP

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如何系统地学习量化交易?

有TB和matlab就基本足够了,实现的话c++比较好。当然要看自身的知识背景和技术水平。

我的理解其实做量化交易很难有一个所谓的系统学习的过程,量化只是手段,交易的逻辑是多元化的,你可以通过形态描述、追踪市场不合理价差等手段切入,也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中,你可以做的是K线结构上的策略,也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略。

所有的一切目的就是为了获利,所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

你可以通过各种手段了解做量化时注意的细节,比如如何避免使用未来函数、如何理解每一条数据的意义、测试与实盘之间的差异、不同测试软件的优缺点等等。但你没法去“学习”量化交易,因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来,如何赚钱必须自己去挖掘

首先从高频交易分类来说,您研究的期现套利只是其中一种,股指期货刚推出的时候和现货的期现套利收益率还不错,近两年低到有时甚至不到无风险收益率。国债期货和现货套利空间在推出后很快就消失了。以后推出了期权,可能会有一定机会,但应该风险很高。其实从国外来看,高频交易最大的用处是做市商交易,快进快出提供市场流动性,这种策略在中国订单驱动市场显然很难。然后就是后面答案中提到的趋势交易,利用KDJ,SAR,海龟法,割头皮法之类的策略判断市场方向进行交易,这也是国内期货公司和大部分量化私募的方向。不得不说,这种策略参数选择基于过去,可能会过度优化参数或者加入拍脑袋主观想法,有时候赚很多倍有时候很快赔光。一般的策略都回撤太高不适合投资。最后有一种,是目前我所了解的比较先进的方法, 隐含马尔可夫模型(HMM),这也是西蒙斯的文艺复兴在做的方法。具体策略我学识有限了解不深,这是一种随机过程的方法,《数学之美》里介绍过利用HMM来语音识别。因此,我建议题主如果真的有志于高频交易应该首先读一个数学或者计算物理的博士,编程能力并不是高频交易的核心竞争力,数学理论才是。当然,本人阅历能力有限,仅了解皮毛,随口一说,欢迎拍砖

如何用python进行期货程序化交易

、程序化交易系统目前主要是通过计算机程序实现的,其实就是把交易者决策的过程用计算机语言描述出来,然后由计算机给出交易建议或直接发送交易指令到期货公司的交易系统中去,完成一笔交易。

国内哪个期货程序化交易软件最好?

1.先说国内的期货交易软件,包括Kingstar、恒生、Vertex、文华、博一大师闪电手、快期、易盛、先锋、MC、TB;国外期货交易软件需要在香港签约。

2.具体介绍:

1)国内最早使用的期货交易软件,其实有三种:-Kingstar,-Hang Seng,-Peak。所以这三种软件其实都差不多,每一种的渗透率都很高。Vertex很少使用,因为它主要提供证券的柜台系统。目前使用它作为期货交易客户端的公司只有两家,东海和新纪元。顶点的稳定性还是很好的。这是国内三个市场使用较早的软件。

2)文华软件的一大特点是在软件行情的界面中嵌入了所有与之合作的期货公司的名称,客户查找起来非常方便。而且它有一些半自动交易的条件,比如交叉交易。

3)博一大师闪电下单的界面更像股票下单界面,所以很多从股票转来的朋友更喜欢用博一的闪电下单。

4)快速期,有两个版本,V2和V3。V2版尤其像老医生的版本,其特点是界面设置快速指南,帮助您快速设置您想要的界面和功能。V2还有一个“报告”功能,可以生成一段时间的交易报告,投资者可以随时查看自己的交易情况。V3有一个交易品种报价系统,在这里可以看到交易品种的报价。他的界面可以更加个性化。因为连接CTP平台,速度还可以,但是稳定性比较差。V3可以交易期权,V2不能。

5)但是现在90%以上用的是文华财经和博一的期货交易软件,是程序化的,用易盛和先锋的人更多。另外,文华财经的随身银行的app开始收费了,每手开银行0.2元,关银行0.2元。所以期货交易app建议用期货公司自己的app,基本都是博一大师公司开发的,功能齐全。操作界面和文华财经的随身银行很像,关键是完全免费。所以,最后总结一下,如果是手动交易的普通散户,使用文华财经电脑版+期货公司app的交易软件组合;如果从事期货编程交易,可以用易盛或者先锋。

6)国外期货交易软件。我问期货公司,只有去落地签,香港,或者有香港护照,才有可能开一个真实的对外账户。国内开的对外账户都是假的。任何时候跑了,校长就再也回不来了。

只为了自己遍自己用的炒期货软件,学Python还是C#?

这两个都没用,期货和股票之类的需要借助于第三方平台,象TradeBlazer,你所做的编程和开发也是需要用它提供的语言来进行,与C#什么的没有任何关系。

期货程序化交易系统是如何实现的,用的是什么编程语言

、程序化交易系统目前主要是通过计算机程序实现的,其实就是把交易者决策的过程用计算机语言描述出来,然后由计算机给出交易建议或直接发送交易指令到期货公司的交易系统中去,完成一笔交易。

比如我们用自然语言思考某个品种是否应该买入卖出时:“如果大豆0901价格跌破3000元,则开仓卖出三分之一......”用计算机语言描述时可能就是:

“IF A0901=3000 THEN SELL......”

当然实际上的程序编写是比较复杂的,因为要做大量的逻辑判断和公式计算。

2、 理论上来讲,用什么语言都可以完成这样的任务,但因为涉及到大量的数据读写和网络存取,所以最好用自带数据库功能的编程语言,比如Delphi,不但数据 库功能很强,而且可直接读写SQL-Server、Oracle、Sybase等证券期货行业普遍采用的数据库,相应的网络控件也齐全。

3、此类交易系统适合所有的交易市场,证券、期货、外汇都已经有了类似的交易系统,但各自的模型基础不一样,因为这些软件都是根据交易者的经验来建立交易模型并编写的,而不同的交易者思路是不完全相同的。

4、在证券市场和期货市场上,如果个人要建立一个计算机程序化交易系统的话,首先要做的当然是建立交易模型,也就是把自然语言描述的交易决策过程转换成计算机语言。

其次是建立交易接口,这里有两个接口问题要解决,一是你的交易程序要读取行情软件的数据,以便系统根据行情数据作出交易决策并发出交易指令;二是你的交易程序发出的指令要下到证券公司(期货公司)的交易服务器上去,就像你自己敲单一样。

接口问题涉及到TCP/UDP端口的读写,证券(期货)公司和交易所的通信都是通过TCP/UDP进行的,他们不对最终客户开放接口,这就需要你自己破解数据格式了。

所以要建立一套有效的程序化交易系统,不但要求程序的编写者有成功的、长期有效的交易经验,还要懂得将这些经验用计算机语言描述出来,这不是一个很简单的过程。

使用python做量化交易策略测试和回验,有哪些比较成熟一些的库

量化交易大多用在股票交易上,量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化,在更具各家机构自己的量化公式进行选择,量化交易只是选择,并不涉及交易

程序化交易也是一种量化交易,但是是更具已有的数据进行,比如各种行情指标,MACD KDJ等,无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化,程序化交易更侧重交易的自动进行,没有认为干预,且模型编写简单,个人用户也可以进行!

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