如何打造自己的量化交易系统 做量化交易一般用什么软件

如何打造自己的量化交易系统

语言用python比较方便，搭建一个回测框架，接入JQData量化金融数据，一个简单的投研平台就做好了。再根据各种需求去完善，比如模拟交易、归因分析等等。
或者聚宽金融终端会方便一些，可以接入本地数据库，链接IDE编辑，接入python库等等

做量化交易一般用什么软件？

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。

国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，难度是非常大的，因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科，多领域去挖掘数据的规律，然后利用得出的规律进行交易。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。

如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C 、SQL等语言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等软件。不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，其中最重要的东西是数学能力。

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

A股市场个人量化交易者，需要哪些工具

量化交易的前提是量化，而量化就是建立数学模型。数学模型是理解量化交易的前提。数学模型就是把具体事物数字化的过程，比如股票跌涨的统计图，如果没有统计图我们就必须通过研究具体的数字并且通过加减法去了解某只股票的近期走向，但当某一天有人发明了折线统计图，只要简单的把代表某个数字的点画出来然后连接起这些点，就可以一眼看出跌涨幅度。其实数学模型就是这样一种抽象现实事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常复杂的，拥有非常多的参数，数据量也非常大，数据分析的过程也十分复杂。这样做的好处就是数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易技术盛行于现今多种金融交易机构当中，已经成为了机构交易当中占据重要地位的交易手法，然而散户如何能够跨过量化交易的门槛，成为一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通软件平台进行交易。

散户如何做股票自动化交易？

很难，如果你不追求赚钱，玩玩的，没事，资金不大的，如果要求高的，稳定盈利的，人家的机构的，开发一个自动化交易系统，一个团队的，都弄了十多年了，花费超过几百万，人家外国的，开发这套系统的，包括摩根大通，汇丰哪些投行的，人家都要去调研，收集情报和信息，然后人工录入系统，你想啊，人家哪些都是精英，一个精英年薪十多万以上，软件工程也是，人家多少人，成本估计1年都最少过几百万，加上各种成本，估计过几千万成本，先不说赚还是亏。能做下来，中国没，外国有，不多。
比如，西蒙斯就是自动化交易的鼻祖。人家可是数学家，你是吗？
而我自己的，本身也是软件工程师，也熟悉金融，都耗费了估计最少20多年时间研究，还没弄出来，可想而知。从1990年开始。
你想啊，哪怕当一个软件工程师的收入，我每天耗费估计超过10小时以上的，1年多少日，这么多年耗费多少青春和时间，只是爱好，你说多难，所以，时间也是钱，人工成本多高？如果你想快点的，请人才的，你想啊，人才的，多少钱一个月，提供什么环境，你要有多少资金，多大实力，怎样才能招到人才，也是一个问题。
而哪些所谓平台，老实说，我都用过了，没什么鸟用，因为所有系统，都无法实现，永久的稳定盈利，甚至，能让你从10万赚到5000万，都不可能，如果可能，为什么，哪些平台哪些高手，上不了富豪榜，如果有这样能力，是钱找他们，不是他们找钱了，大把资金找他们。所以千万不要信XX老师XX培训机构，XX权威学院派哪些所谓XX经济学家忽悠，他们自己都做不到。真的。包括高校的老师。
其实，甚至很多基金经理自己，真心，精通金融的同时，精通程序开发，我几乎没见过这样的人。深入了解，不是，会金融，就不会开发，会开发，就不会金融，哪怕西蒙斯本人，他也不会开发，你看看他的故事就知道，他也是花大把大把的钱请会开发的高手做的。后来甚至有个开发的高手出卖他，然后把那套程序卖给对手，哈哈哈，反正他的故事本身就是传奇！包括用自己的女来色诱人家。
而且，你散户，第一，你有没这样的时间，第二，有没这样的技术，达到专业级，类似架构师这样的能力，类似阿里巴巴的多隆这样的牛人，一人可以顶一个团队的！因为，你没这样的技术，是开发不出来，难度太大了，毕竟对钱的。所以，为什么，很多机构，都出现过乌龙指的问题，就是因为，有可能，程序或者人为的错误导致的。人，总是有错的。人无完人。
第三个，如果是读书太多的人，实践经验太小的，所以，中国是出不了这样的人才，哪怕出了，也很少，估计就1，2个。最多。
第四个，中国环境是不允许，也很难的。毕竟是政策市。除非，牛人。

如何建立量化交易模型

量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
　　量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
　　量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
　　统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
　　用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统