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      個人量化交易操作詳細流程

      2020-08-12 17:38
      摘要
      隨著量化投資在國內的興起,市面上出現了各種量化平臺,但投資市場終究是普通投資者為主,苦于門檻的限制,這個市場便一直處于發展上升期。

      個人量化交易操作詳細流程

      隨著量化投資在國內的興起,市面上出現了各種量化平臺,但投資市場終究是普通投資者為主,苦于門檻的限制,這個市場便一直處于發展上升期,因此一批以雷爾量化交易為首的智能量化交易平臺開始嶄露頭角,其獨特的量化簡易交易迅速吸引了一批早已觀望量化交易已久的普通投資者。這些平臺降低了量化投資的門檻,使得對量化有興趣的投資者不需要專門購買數據和量化工具,只需要在自己家的電腦上就可以完成所有環節,將自己的想法轉換成投資策略。那么這些平臺究竟做到了哪些區別于傳統量化交易平臺的地方呢?

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      1、減少對編程語言的依賴。例如,目前大部分量化平臺只支持Python;米筐和京東量化除了Python外,還支持Java。也就是說,投資者如果想使用這些量化平臺,就得先學習Python或Java。對于零基礎的交易者來說,不可能花一萬個小時再入行。所以你必須有一把梯子。relquant雷爾量化簡易交易就是一把快速入門的梯子,為普及大眾,降低量化交易編程門檻,大幅提高交易效率。

      雷爾的量化簡易交易則非常適合個人交易者,在這一模式中,雷爾通過金融分析團隊總結的海量數據,利用計算機將股票、外匯、期貨等投資產品簡化,為交易者提供現成的金融數據以及開發工具,一方面降低量化投資者進入該領域的數據和工程門檻,另一方面不斷優化前端用戶體驗,降低用戶使用門檻,因此交易者在進行量化簡易交易時,不需要懂得代碼程序,只需要進行漲跌判斷,用最簡單的操作與最低的成本即可獲得可觀的收益。

      2、加深定制化程度。例如,策略所使用的數據只能限定在平臺提供的數據,數據種類的增加依賴于量化平臺;較難對平臺代碼的運行速度進行深入優化;對中間結果的輸出有一定的限制導致較難糾錯等。這使得量化平臺的客戶群始終是介于一般散戶和機構投資者之間的一群投資者。一般散戶不會編程,所以不會去用量化平臺;機構投資者對定制化有更加深入的要求,因此也不會去用。只有那些具有一定編程技能,但又不想花錢的技術型散戶才會用這些平臺。

      這些技術型散戶又大致分成兩類:一類是學校里的大學生,他們大都是畢業后想從事量化相關工作的,因此一旦真正進入了量化的工作崗位,由于對定制化的更高要求,便不會再去使用這些平臺,可以用"鐵打的平臺,流水的大學生"來形容;另一類是平時從事技術工作,只利用業余時間炒股的用戶,這類用戶才是這些量化平臺的長期用戶,但數量較少。解決方案,其實和第一點是一樣的,即只提供計算平臺,由用戶自由選擇工具。

      這些量化平臺的出現,極大地起到了普及量化和降低門檻的作用,對量化愛好者來說,是一種非常理想的入門工具。

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