量化交易可靠的模型

量化派的模型是基于什么做的?靠谱吗?

量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构
量化派的信用钱包每天都会获取大量的用户的注册信息等结构化数据以及爬虫抓取的非结构化数据,还有第三方的接入数据,系统运行产生的日志数据等等,数据的形式多种多样,如何保护好、利用好这些数据,是公司重中之重的任务。量化派的业务也决定了公司是数据驱动型的。为了更好的满足公司日益增长变化的业务,在大数据平台建设中全面拥抱开源的基础上,进行了不停迭代设计,对数据平台中采用的开源软件进行了深度应用开发,同时还开发了很多契合业务需求的工具软件,很好的支撑我们去实现普惠金融的理想。
相比我国的网民数量,信贷用户只占其中的一小部分,所以我司产品的用户基数并不是非常大,但是,为了给信贷用户更准确的信用评级,对于每个信贷用户我们都会从多个渠道获取大量的有效数据,这些数据聚合起来也是海量数据规模。公司发展伊始,几乎将所有的数据都存放在Mysql关系数据库中,工程师使用标准SQL语句来存储或者调用数据资源。Mysql很快就遇到了性能瓶颈,虽然可以通过不停地优化整个Mysql集群以应对数据的快速增长,但是面对复杂的数据业务需求,Mysql显然无法提供最优的解决方案。所以我司最终决定将数据迁移到大数据平台上,Mysql仅用来存储需要经常变化的状态类数据。除了系统运行日志直接存放在HDFS之中,大量的数据利用HBase来进行管理。HBase中的数据按照不同的数据源存放在不同的表中,每张表按照业务和存储需求对rowkey进行精心设计,确保海量数据中查询所需数据毫秒级返回。
根据业务的不同特点,对于常规的数据ETL处理,我们使用MapReduce框架来完成;BI和数据挖掘这些工作都放到了Spark上。这样一来,依赖不同任务或不同计算框架间的数据共享情况在所难免,例如Spark的分属不同Stage的两个任务,或Spark与MapReduce框架的数据交互。在这种情况下,一般就需要通过磁盘来完成数据交换,而这通常是效率很低的。为了解决这个问题,我们引入了Tachyon中间层,数据交换实际上在内存中进行了。而且,使用了Tachyon之后还解决了Spark任务进程崩溃后就要丢失进程中的所有数据的问题,因为此时数据都在Tachyon里面了,从而进一步提升了Spark的性能。Tachyon自身也具有较强的容错性,Tachyon集群的master通过ZooKeeper[7]来管理,down机时会自动选举出新的leader,并且worker会自动连接到新的leader上。
多维度的征信大数据可以使得量化派可以融合多源信息,采用了先进机器学习的预测模型和集成学习的策略,进行大数据挖掘。不完全依赖于传统的征信体系,即可对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。公司开发了多个基于机器学习的分析模型,对每位信贷申请人的数千条数据信息进行分析,并得出数万个可对其行为做出测量的指标,这些都在数秒之内完成。

量化交易都有哪些主要的策略模型

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态,其最重要手段的概率取胜,最重要的技术是概率统计,最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时,也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去,因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方,我们看病,中医与西医的诊疗方法是不同,中医是望、闻、问、切,最后判断出的结果,很大程度上基于中医的经验,主观定性程度大一些;西医就不同了,先要病人去拍片子、化验等,这些都要依托于医学仪器,最后得出结论,对症下药。中医对医生的经验要求非常高,他们的主观判断往往决定了治疗效果,而西医则要从容得多,按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医,它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
 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。

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

股票量化交易靠谱吗?哪家做的比较好?

股票量化交易大多是基金机构等在使用,主要是去人性化的交易,可以避免很多人性的缺点(追涨杀跌、贪婪、害怕等),实现自动交易,解放人力盯盘。
目前向散户提供使用的,推荐我用过的壳子量化APP,他里面多个模型,可以根据当下行情自由切换。软件支持模拟,可以通过模拟快速上手。
纯手打,望采纳

量化交易真的有那么好吗?

以国内的股票、期货交易市场来看,现在中国投资者的投资大多数以主观交易为主,主观交易有不少缺点,如交易策略不明确,策略效果不确定,交易心理波动大,交易犹豫,交易技术互相干扰性大,侥幸心理强,离场信号模糊等等。
量化交易衍生于主观交易,经过量化,回测,修正优化,成本冲击,实盘测试等过程固定下来的程序化交易,恰好能解决主观交易的这些缺点。是一种新兴的交易方法。
量化交易的效果主要是由投资者的投资水平决定(主观交易也是),到目前的市场认知来说,量化交易是比主观交易的效果要好的多。

量化交易真的有作用吗

我从另个方面理解你的这个问题,如果有什么认识错误的我们在沟通。
1、量化交易能赚钱吗?
能。从量化交易其中的三个特点谈一谈。系统性、套利思想、和概率取胜。目前A股有3000多支股票,必然是存在错误定价、错误估值。如果单纯通过人力来索搜这个机会,当然也是能找出的,但其中的人力代价必然是高昂。相反,通过量化交易就能发现这个机会。问题就回到了套利可以赚钱吗?不一定每一笔都能,但长期来看必然是能的(获得超额收益)
2、量化交易相对其他方式能有什么优势?
纪律性。
目前,国内量化交易平台公司已经都发展不错了,给人耳目一新的便是Ricequant,从编程体验、数据、API来说,都能满足用户的研究、投资需求。现Ricequant量化已加入实时模拟 ( Paper Trading ) ,并在不久的将来加入实盘交易。国内的有一家平台,它的像素级的拷贝,圈内人也是人尽皆知的,不提也罢。