我给你说下，
❷ 如何量化炒股
我认为这应该要自己琢磨出来才有用吧，既然炒股了，就要认真的对待，研究出自己的量化路来。
自己组合
说实话，对于选股因子和择时因子都不太懂，第一次设计策略回撤率比收益率还高，后来不断优化，选择了5个选股因子和2个择时因子作为自己的策略组合。
总结
我认为这就是慢慢自己去摸索的一个巧门吧。
❸ 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。
❹ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真
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。
❺ 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。
❻ 个人能做量化交易吗
认真帮你回答这个问题，楼主可能想问的是，
1、个人有必要做量化交易吗。
2、个人如何实现量化交易。
回答 1：个人有必要做量化交易吗。？
中国股市创立以来的二十多年间，股市从公开的投融资平台，变成了许多股民一夜暴富的梦境。股市沦为赌场，散户们被当作“韭菜”。抛开牛市的狂热和股灾的哀嚎，我们需要静下心来想一想，是不是我们应该用更理性或是更科学的方法来对待股市投资这样一件严肃的事情呢？新兴的量化交易正在尝试提供一种理性投资的解决方案，通过大量的计算建立科学的盈利模型，以“大概率”赚钱事件为操作思路。
传统技术分析的本质就是寻找价格规律，基本面分析又何尝不是呢?有了计算机的帮助，这些找规律的事情完全可以由计算机完成，所以A股市场的 个人投资者是非常有必要尽早参与到量化交易的过程中来。
回答2：个人如何实现量化交易。？
个人实现量化交易分两种情况：
一种是你拥有全天候研究的“必要环境土壤”。这种情况你可以直接依据个人所拥有的资源平台（有些收费、有些免费）。
全天候研究的“必要环境土壤”是指——个人的程序语言能力（如matlab,python等等），以及充分的资源硬件与软件设备，如研究量化策略的模型软件（如天软TS系统等等——年费很贵，个人别想，如果你是在券业从业机构的量化研究部门上班，就别当别论，你可以充分调动这些软件资源），简单来说，就是量化策略到底能不能用、敢不敢用在实盘上。需要大量的研究环境。这种方式，不适合个人投资者。
一种是市面上已经出现一些，即有的量化交易系统，与研究平台。个人投资者，在没有足够的研究资本情况下，完全是可以实现傻瓜式一键实现实盘量化交易的（这里指的是股票）。量化交易策略模型也是现成的，您可以用现成的模型，也可以个性化改动模型的参数设置。具体实现方式，为避免广告嫌疑，见名+VX。
❼ 哪位推荐一个能够做量化投资的软件吗
量化炒股的话关注（名Z）是用数据分析实际数据展现市场情况的，数据选股、风控，计算机来的比较真实，还有7年日内交易的研发经验，对于做差价特别实用
❽ 如何用Excel VBA做股票量化交易系统（原创
先学会VBA和股票交易规则，再写代码来实现
❾ 有人可以推荐一些好用的量化炒股软件吗
天字壹号目前没有收费，挺好用的，我自己都有在用，值得推荐给您