股票开源量化交易系统

A. 股票量化交易系统有用吗

股市是一门经济学，哲学，概率学，心理学的综合体，想要成功，需要不断去感悟去总结每一次的失败，这样才能走的更好更远。

第一个理念：

顺势而为

股市的大趋势决定个股的走势，当指数大涨时个股更容易爆发，这个时候适合重仓介入，当然要注意获利就出;当市场处于弱势时，就要考虑轻仓介入，不盲目追涨。

第二个理念：

选定有价值的公司

在投资中，选定有价值的公司很重要，因为这些公司有很强的上涨潜力，一旦市场有好的信号，或者公司有大利好时，股价就会飞速上涨，所以这样的公司更容易让普通股民赚到钱。

第三个理念：

分批建仓 坚持到底

在投资中，投资者要住的是要做好投资策略，一般的策略就是分批建仓，在市场下跌时以倒金字塔形态建仓，在市场上涨时，以金字塔形态减仓。如果股票短期被套，市场情况还可以的话，则要选择坚持持仓。

天字一号量化交易系统通过设定不同的各种指标条件，一旦市场交易情况满足这些条件时就自动弹出一些操作指示；设定值达到开仓条件，系统会弹出买入信号、设定值达到减仓条件卖出一半或者全部卖出等。

B. 股票量化交易系统和期货量化交易系统是一样的吗

简单讲讲期货与股票的区别，美股研究社提供:

1、期货市场的交易费用低，一次买卖的费用为交易额的千分之一左右，且期货盈利暂不收取所得税；股票市场的交易费用高，一次买卖的费用为交易额的百分之一左右。

2、期市的交易品种较少，基本面资料相对也少，而且均可以在公开的媒体上查阅；股市的股票数量较多，且每只股票的资料均需要研究，还要配合综合指数，常出现“赚了指数赔了钱”的情况。

3、以整体价格波动幅度看，大豆十年来基本上在 1700-4000 之间波动，铜在 13000-33000 之间波动，即最高价仅是最低价的 2－3 倍，期货价格的高低和现货息息相关；而股票价格高低难以有一个统一的衡量基准。

4、期货市场的操作可以当天进出买卖，即 T＋0 交易，发现操作失误可以马上平仓离场；股票市场的操作是当天买进，第二天才可以卖出，即 T＋1 交易，盘中即使发现操作失误也只能眼巴巴的看到收盘，而无能为力。

5、期货市场始终是一半人赚钱，一半人亏损；股票市场的交易结果是“共赢同赔”，且股市的系统性风险目前无法规避。

6、以单日价格波动幅度看；期货一般仅为 3% ；股票是 10％

7、从风险监控角度看，期货市场交易的品种多是大宗农产品或工业原料，事关国计民生，价格的波动受到交易所、证监会乃至国务院有关部委的监控；而股票由于上市公司众多，目前已经 1500 多家，股票价格的形成受多种因素支配，对价格的合理波动范围认定十分困难，难以实施有效的监管，市场上价格操纵现象屡禁不止。

8、从定价基础和价格秩序看，期货市场商品的价格以价值为基础，随供求关系而波动，还有现货作参考，多空双方地位平等，任何一方都不敢脱离现货价格胡作非为，并且市场操作公开、透明，每日成交、持仓情况均对外公布，内幕交易少，大户操纵较难；；而股票市场操作的详细资料很难获取，内幕交易多。由于股票的可流通股份是相对有限的，股票的“庄家”可以通过自己的信息、资金优势提前暗地介入，收集大部分筹码，可以相对掌握股价的“定价权”，坐庄者和跟庄者地位严重不平等，往往出现价格和价值严重脱节。

9、期货市场的保证金交易制度使投资者可以“以小搏大”，以一当十，也就是说你有一万款钱在期货市场上就可以买到十万元的商品，期货交易由于其保证金的杠杆原理，可以放大收益，四两拨千斤。期货只需付出合约总值的10%以下的本钱；股票则必须100%投入资金，所以只要操作得当，就可以获取高额回报；但如果操作失误，损失也大，关键看你怎么把握．

10、期货市场的操作是“双程道”，可以先买后卖，也可以先卖后买；股票市场的操作是“单程道”，只能是“先买后卖”。

11、期货市场的操作需要注意时间因素，现有期货合约的“寿命”均在一年半之内，到期必须平仓或者实物交割；股票市场操作的时间性不强．

12、期货市场中的持仓总量是变动的，资金流入，持仓总量增加；资金流出，持仓总量减少；股票市场的单只股票的可流通股本是固定的，总的份额不会变化。

13、期货市场交易手段丰富，既可以单纯买卖交易，也可以跨期套利、跨市套利、跨品种套利等；股票市场交易手段单一。

14、期货市场的研究重点在于期货品种的供求关系、经济波动周期、政府政策、季节性因素等；股票市场的研究重点是宏观经济环境和个股企业的生产、经营情况。

C. 那些股票量化交易系统是怎么操作的

股票量化交易系统

是根据系统里面的固定系统内容进行操作的。

D. 有人可以推荐一个好用的量化交易系统吗

量化交易系统挺好用的，可以防止踏空，防套牢，我之前用的天字一号量化交易系统就是这样的。

E. python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架：回测+模拟+实盘
Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架： Zipline ：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade ： 事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python 2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。 pybacktest ：以处理向量数据的方式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。 TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。 ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。 RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。 雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 实盘 实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分： easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架，支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。 2.1 回测 回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少； 去年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统，2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。 能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。

F. 有什么靠谱的股票量化自动交易软件

想多了吧，靠软件是不现实的，如果都用岂不人人赚钱了？这根本就是个悖论

G. 做了很久股票，才发现量化交易系统的重要性，请问怎么样才能建立这个系统

做了很久的股票才发现量化交易系统的重要性，建立这个系统首先要了解公司的基本层面，这样才可以进一步深化。