金融平台（掘金量化）量化PYTHON（一）-量化交易介绍

定位

掌握数据挖掘/机器学习技术的应用场景；

从事量化策略工程师、量化策略分析师方向；

目标

掌握回测框架的使用；

掌握股票的量化投资策略；

量化交易简介

了解量化交易的定义以及类型；

说明量化交易的研究流程；

了解量化交易项目的工作内容；

1.量化交易定义（Quantitative trading）

定义：

量化交易是指借助现代统计学和数学（机器学习）的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。

量化交易（量化投资）是从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以指定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的，稳定且高于平均收益的超额回报。

2.量化交易分类

这里主要研究量化投资-市场中性-Alpha策略-量化选股或择时。

3.量化交易研究流程

量化回测框架提供完整的数据，以及回测机制进行策略评估研究，并能够实时进行模拟交易，为实盘交易提供选择，流程如下所示：

3.1 分析结果

回测过程中表现的分析方法和策略结果如下：

3.2 量化策略

量化策略是指使用计算机为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。

本次课程使用的量化策略平台是掘金量化3.0，同学们也可以通过一些库创建自己想要的数据来源，譬如使用tushare或者akshare获取金融网络数据来源。

量化策略流程如下：

获取数据：公司财务、新闻数据、基本面行情数据；
数据分析挖掘：传统分析方法、机器学习、数据挖掘方法、数据处理、标准化、去极值、中性化分组回测、行业分布；
构建策略：获取历史行情、历史持仓信息、调仓记录、止盈止损、限价单、市价单等；
回测：股票涨跌停、停复牌处理、市场冲击、交易滑点、手续费；
策略分析：订单分析，成交分析，持仓分析；
模拟交易：接入实时行情、实时获取成交回报、实时监控、实时归因分析；
实盘交易：接入真实券商账户；

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