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      當(dāng)前 : 第一黃金網(wǎng) > 大咖論道 > 雷爾量化
      • 一般說起量化交易,很多人想到的就是編程、金融、計算機(jī),有金融背景的投資者需要補充計算機(jī)編程的知識,而懂得編程的投資者則要在金融方面多下功夫,除此之外呢?

        2020-08-19 16:24 366
      • 許多量化投資者經(jīng)常會煩惱量化交易軟件哪個好,量化交易軟件主要就為使用者提供量化報價信息。而在國內(nèi)量化交易軟件有很多。

        2020-08-19 16:21 420
      • 傳統(tǒng)量化交易也被稱為算法交易,是一種嚴(yán)格按照計算機(jī)算法程序給出的買賣決策進(jìn)行交易的方式。其中涉及大量的策略模型,代碼編程等等。

        2020-08-13 15:35 693
      • 對于量化初學(xué)者來說,能否真正進(jìn)入量化的大門,實現(xiàn)理想化的高效率交易,不單單是掌握金融或計算機(jī)知識、具有編程背景那么簡單,還要講究技巧的使用,以及所使用的交易系統(tǒng)是否符合自身的需求,能否通過簡單的操作讓收益達(dá)到事半功倍的效果等等。

        2020-08-13 15:31 446
      • 國外先進(jìn)的量化投資理念和策略引進(jìn)國內(nèi)后,與中國實際的投資環(huán)境和制度相結(jié)合,逐漸演變出了適合自身的量化投資策略。

        2020-08-13 15:26 786
      • ?相信很多投資者都有聽過量化投資。量化投資也克服了很多人性的弱點,在國外也有不少基金公司是專門以量化投資為主。那到底什么是量化投資呢?

        2020-08-12 16:53 559
      • 隨著時代極速發(fā)展,科技水平日益進(jìn)步,以及一代代交易人的努力,現(xiàn)如今的量化交易已經(jīng)完成了新一輪的蛻變——量化交易3.0時代。

        2020-08-12 16:41 372
      • 這些年量化交易在國內(nèi)崛起,越來越多企業(yè)參與到量化交易平臺建設(shè)中,之前樂視網(wǎng)、京東都有自己的量化交易平臺——量化交易與計算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)關(guān)系密切。

        2020-08-11 15:35 955
      • 目前市面上可以叫出名號的量化交易平臺并不少,像是relquant雷爾、優(yōu)礦、tushare、博爾等,都是在排行榜上多次出現(xiàn)的平臺,下面這份最新的量化交易平臺排行榜。

        2020-08-11 15:31 593
      • 量化投資是以獲取穩(wěn)定收益為目的的交易方式,至今已有多年的發(fā)展,隨著市場規(guī)模和份額的不斷擴(kuò)大,國內(nèi)的量化投資也受到越來越多交易者的信賴。

        2020-08-10 16:37 431
      • 大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等前沿技術(shù)將進(jìn)一步改造金融行業(yè)營銷、風(fēng)控、投研、投顧、產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶管理等環(huán)節(jié)。

        2020-08-10 16:30 1292
      • “授之以魚,不如授之以漁”量化投資策略是利用量化的方法,進(jìn)行金融市場的分析、判斷和交易的策略、算法的總稱。小編分享以下著名的10種量化投資策略:

        2020-08-10 16:28 1863
      • 目前市面上可以叫出名號的量化交易平臺并不少,像是雷爾、優(yōu)礦、tushare、博爾等,都是在排行榜上多次出現(xiàn)的平臺。

        2020-08-07 16:52 1648
      • 關(guān)于量化投資,簡單來說,就是利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、信息技術(shù)的量化投資方法來管理投資組合,借助計算機(jī)強大的信息處理能力進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的收集與分析,幫助投資者在各個市場中捕捉投資機(jī)會。

        2020-08-07 16:49 408
      • 隨著量化交易規(guī)則和制度建設(shè)在國內(nèi)取得了完善,國內(nèi)量化交易逐漸實現(xiàn)行業(yè)化,很多量化交易軟件應(yīng)運而生,除了極少數(shù)有能力自行研發(fā)軟件的機(jī)構(gòu)或投資者。

        2020-08-07 14:57 433
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