金融市场

不会代码也可以使用量化工具提升投资效率和收益概率的。

今天简单介绍下量化交易如何快速入门。

量化交易是什么意思

量化交易是一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法，应用范围一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场。它主要依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素。

量化交易者可以通过使用复杂的数学（包括统计学、概率论、机器学）模型来分析数据和预测市场行为，并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。

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**概念定义：**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围：**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场；

**主要原理：**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素；使用复杂的数学（包括统计学、概率论、机器学）模型来分析数据和预测市场行为，并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。（文末含量化核心资源）

核心工具

数据分析

历史数据分析：通过分析历史价格、成交量等数据来预测市场趋势。

实时市场数据：收集实时交易数据，对市场

金融交易概念

金融交易是指在金融市场上买卖金融工具的过程，例如股票、债券、衍生品（如期货和期权）、货币以及其他金融资产。这些交易可以在各种平台上进行，包括交易所、场外市场（OTC）和电子交易平台。金融交易的主要目的是为了投资、对冲风险或从市场价格变动中获利。

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金融交易类别

一般可以大致分为以下几类：

1. 股票交易：股票代表了公司的所有权份额。通过买卖股票，投

量化交易软件是一种专门设计用于执行量化交易策略的软件工具，广泛应用于金融市场。这种软件使投资者能够运用数学和统计方法，自动化地进行交易决策和执行。（tips：文末含所有量化交易软件平台入口及核心工具）

概念

量化交易软件基于预设的算法和模型，进行市场分析、决策制定和交易执行。它通常包括数据分析、模型构建、回测、风险管理和自动化交易等功能。量化交易的核心是将投资策略数学化，使交易过程标准化和

在AIStudio中编写的策略，不论是可视化版本还是代码版本，使用的数据来源都是BigQuant的DAI数据平台

DAI数据平台由两个部分组成：

• DAI数据平台的框架是BigQuant自研的分布式高性能数据库，了解数据平台怎么用，可以查看这个链接：数据平台/DAI
• DAI数据平台的内容是覆盖全球金融市场全部资产品类的数据表，了解数据平台中有哪些数据表，可以查看这个链接：https://bigquant.com/data/home

1. 可视化模式下的单表数据读取

数

问题

freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?

视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1uP4y1R7kh/?spm_id_from=333.999.0.0

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/0a4bb333c1bb4f4e91d7701a3538f6f4](https://bigquant.co

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导语

了解量化投资是成为宽客道路上的一块重要的敲门砖。本文从量化投资定义、量化投资特点、量化投资优势及量化投资实践流程四方面简要为大家介绍量化投资相关知识。

什么是量化投资？

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。视频地址：“[横扫华尔街的数学家](https://bigquant.c

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前言

算法交易起源于上世纪中叶的配对交易

历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动方向。

配对交易逐渐成熟，发展成后来的算法交易。随后算法交易策略慢慢在华尔街流传开来并被广泛使用，同时也带来了非常可观的盈利。原来在摩根士丹利从事配对交易的研究员，后来逐渐成为如大卫·肖、詹姆斯·西蒙斯这类明星基金经理手下的精英，算法交易的“黑盒子”便由此诞生。

随着计算机的广泛普及，华尔街各大

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BigCharts 介绍

BigCharts是专业的金融市场和量化投资数据可视化探索与分析工具，致力于为用户提供高效、易用、可定制的数据可视化解决方案，提升用户在数据探索、分析和决策过程中的效率与准确性，成为量化投资者和金融分析师的得力助手。

快速入门

• import bigcharts
• bigchart.Line(…) 构建图表
  • .render() 显示图表
• 传入 DAI SQL 作为数据源

import bigcharts

bigcharts.Line("SELECT date, close FROM cn

指标介绍

蔡金摆动指标（Chaikin oscillator）：简称CHO

所需数据和参数：CHO(high,low,close,open,volume,fast,slow )

指标伪码：

VAR1:=(CLOSE-OPEN)/(HIGH-LOW)*V;

ACCUM:=SUM(VAR1,0);

CHOVAL:EMA(ACCUM,FAST)-EMA(ACCUM,SLOW);

指标含义

[/wiki/static/upload/cb/cbbb8b38-afd2-48a2-ba89-4bb8e3ceaa13.pdf](/wiki/static/upload/cb/cbb

指标介绍

梅斯线（Mass）：

所需数据和参数：Mass(high,low,smoothlength,summationlength,malength )

指标伪码：

MASSVAR0:=EMA(HIGH-LOW,SMOOTHLENGTH);

MASSVAR1:=EMA(MASSVAR0,SMOOTHLENGTH);

MASSVAR2:=IF(MASSVAR1>0,MASSVAR0/MASSVAR1,0);

MASSVAL:SUM(MASSVAR2,SUMMATIONLENGTH);

指标含义

[/wiki/static/upload/b4/b4d2ac13-d4

指标介绍

心理线（Psychological line）：简称Psy

所需数据和参数：Psy(close,nDay,threshold1, threshold2 )

指标伪码：

PSY:COUNT(CLOSE>REF(CLOSE,1),NDAY)/NDAY*100;

指标含义

/wiki/static/upload/c3/c3c6e415-2abe-4c54-885f-a338fffb2e73.pdf

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指标介绍

阿隆指标（Aroon）

所需数据和参数：Aroon(high,low,nday,upband,lowband )

指标伪码：

UP：(N-HHVBARS(HIGH,NDAY))/NDAY100;

DOWN：(N-LLVBARS(LOW,NDAY))/NDAY100;

指标含义

/wiki/static/upload/3a/3a51d61b-261d-4160-a64a-b52b18e54835.pdf

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摘要

目录CONTENTS

1.趋势配置模型的基本原理

2.中信一级行业指数历史表现及动量效应

3.传统截面动量模型在行业配置组合上的应用及改进方向

4.“时序动量+截面动量+止损机制”构建行业趋势配置组合

5.主要结论

正文

/wiki/static/upload/ca/ca5796d5-887d-4986-b0b2-a968e35b08b9.pdf

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