❶ 股票量化交易系統有用嗎
股市是一門經濟學，哲學，概率學，心理學的綜合體，想要成功，需要不斷去感悟去總結每一次的失敗，這樣才能走的更好更遠。
第一個理念：
順勢而為
股市的大趨勢決定個股的走勢，當指數大漲時個股更容易爆發，這個時候適合重倉介入，當然要注意獲利就出;當市場處於弱勢時，就要考慮輕倉介入，不盲目追漲。
第二個理念：
選定有價值的公司
在投資中，選定有價值的公司很重要，因為這些公司有很強的上漲潛力，一旦市場有好的信號，或者公司有大利好時，股價就會飛速上漲，所以這樣的公司更容易讓普通股民賺到錢。
第三個理念：
分批建倉 堅持到底
在投資中，投資者要住的是要做好投資策略，一般的策略就是分批建倉，在市場下跌時以倒金字塔形態建倉，在市場上漲時，以金字塔形態減倉。如果股票短期被套，市場情況還可以的話，則要選擇堅持持倉。
天字一號量化交易系統通過設定不同的各種指標條件，一旦市場交易情況滿足這些條件時就自動彈出一些操作指示；設定值達到開倉條件，系統會彈出買入信號、設定值達到減倉條件賣出一半或者全部賣出等。
❷ 量化股票交易系統一年多少錢
現在好多平台有免費體驗，
也有個人專家開發的各種策略可以租用，價格都不一樣
量化策略，某些量化策略是按月按年收費的
月費從免費到幾百上千都有，量化策略對資金規模有要求的，
同一個策略相同時間內安全負載量有限。
❸ 有人可以推薦一些好用的量化炒股軟體嗎
天字壹號目前沒有收費，挺好用的，我自己都有在用，值得推薦給您
❹ 怎樣確定股票主升浪
可以這樣確定股票主升浪：
1.確定是否突破如果一隻股票要進入主升浪，需要突破重要的壓力位。如果股票只是小區間反復震盪，就算是單日出現上漲，也未必就是主升浪，很可能一買入，第二天馬上就下跌被套。
2.確定是否量能換手率股票漲跌由資金驅動，買方和賣方角力的結果來決定，如果要出現主升浪，需要股票人氣上升、成交活躍，如果一隻股票成交量很小，即便是看起來走勢很穩，也很難可能出現主升浪，因為強勢行情難以持續。
3.確定均線系統均線是市場投資者平均成本的量化指標，不同均線代表不同時期內的投資者成本，而股價與成本的關系，又會微妙地影響投資者決策。
拓展資料：
主升浪的准確定義可以描述為：如果一個波浪的趨勢方向和比它高一層次的波浪的趨勢方向相同，那麼這個波浪就被稱為主升浪。
一輪行情中漲幅最大，上升的持續時間最長的行情為主升浪行情，主升浪起源於波浪理論中的第3浪。主升浪行情往往是在大盤強勢調整後迅速展開，它是一輪行情中投資者的主要獲利階段，屬於絕對不可以踏空。
現在把某隻股票上漲時的最大一浪也叫做「主升浪」。通俗的講上就是主力在經過吸籌、洗盤、抬高股價脫離成本區後大幅拉升股價的一段行情就是主升浪行情；最後的一小段上漲（或高位橫盤）一般就是主力出貨階段。
由於主升浪行情屬於絕對不可以踏空的行情。股市中不能踏空的投資方式有兩種：一種是在行情尚沒有啟動的階段中低買；另一種方式就是追漲。
在大多數市場條件下，不追漲是一種穩妥的投資方法。但是，在主升浪行情中，不追漲反而成為了僵化的投資思維。在主升浪行情中，許多投資者常常抱怨自己選中的股票已經漲高了，所以，不願追高買入。可是歷年來的強勢行情中都存在一種長期有效的規律，那就是：強者愈強、弱者愈弱的"馬太效應"。主升浪行情中越是投資者不敢買進的強勢股，走勢越強；越是投資者敢於買進的弱勢股，越是難以表現出象樣的行情。
因此，當進入主升浪行情後，投資者需要採用追漲的操作方式。追漲操作必須要制定周密的投資計劃，並且採用適宜的投資技巧：
投資者在主升浪行情中實施買入操作時需要轉變思維，不能再完全拘泥於業績、成長性、市盈率等進行投資了。而是要結合上漲的趨勢來選股。具體的來說，就是要選擇更有盈利機會的個股。另外，投資者也不能看到個股放量漲升了，就立即追漲，有時候即使個股成交量突然劇烈增長，但如果資金只是屬於短線流動性強的投機資金的話，那麼，行情往往並不能持久。
❺ 股票量化交易是什麼
量化交易個以前的股票交易本質沒有區別，只是提高了工作效率，
量化交易分為量化分析和程序化自動交易
量化分析，如果你是普通散戶我現在問幾個問題，第一MACD指標默認參數下，在三千多隻股票日k上近兩年那隻收益最好，那隻虧損最大。這要人工多大的工作量，如果會寫程序代碼，幾行代碼就解決了。在繼續如果調換MACD參數能否增加收益用那幾個參數是最優組合，這要是人工基本無法完成，計算量太大了，但計算機就很快完成了參數優化。
而且量化分析不是技術分析，例如你問一個價值投資者，三千多家上市公司，你知道有多少家連續10年都沒虧損過嗎，同樣幾行代碼就知道。
假如你聽了一個老師的講課，說他的牛x戰法，普散戶聽了你只能價單試試，但量化分析我可以在不同市場不同時間周期，不同品種，進行回測嚴重，優化。這些就是量化分析。
程序化自動交易。
就是利用計算機技術自動交易，這對於散戶比較難實現，簡單的用第三方然間寫幾個交易策略可以實現自動交易。
但當你交易上你就會發現，滑點問題，你的速度不夠快，需要專線網路，需要底層語言的交易系統，高速的硬體設備。
但散戶還是必須要進行量化學習因為這樣才能更好的幫助你分析。
下圖就是最簡單的趨勢指標
❻ 股市中量化交易的演算法是什麼，知道了不就可以戰勝它了
你到股市的目的是賺錢！時刻記住這點，那麼你就不會被其它亂七八糟的東西搞亂頭腦了。
知道賺錢後，再來討論量化交易的事。考慮一下：打敗了量化交易，你就能賺錢嗎？量化交易本身都是在辛苦賺錢的，你打敗了它算什麼呢？能夠保證你賺錢嗎？答案肯定是不能保證你賺錢。即使你打敗了莊家，你也不一定能夠賺錢。
所以，有必要打敗量化交易嗎？我看沒必要。我們也不用管量化交易的演算法是什麼。我們唯一應該研究的是，量化交易對股價走勢有何影響？這種影響有規律嗎？如果有規律，我們就要利用規律來賺錢。我們不用打敗量化交易。
根據盤面的表現來看，量化交易對股價的影響是很大的。很多個股的日K線沒有那麼穩重和連續了，持續的上漲也少了。即使是主升浪，也出現了很多震盪上漲，持續有力地拉升少了很多。也就是說，量化交易注重日內交易，對日內交易的沖擊越來越大，表現在分時圖上，就是震盪更多，規律更少。這對短線操盤手來說，精確的買賣點更少了，只能以模糊的買賣點來應對。低吸高拋的成功率越來越高。
總之，量化交易對股價的日內走勢影響越來越大。短線操盤手日子難過多了。只有以中線的眼光進行選股做短線操作，增加持股的時間，才能增強盈利的能力。
哥們，，，，量化交易背後的是大數據分析，。。。你沒大數據分析，他怎麼量化交易，告訴你量化交易的演算法，你也打不過他，因為你被監控的死死的
人為設置的一些買入賣出條件，跟你平時看的指標形態一樣，只不過用機器語言來表達。
天下神器不可為也。
就是根據某個買賣策略進行交易，但沒有絕對穩贏的策略，所以不要想打敗市場
❼ 什麼是股票的量化交易的原理
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化交易具有以下幾個方面的特點：
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
量化交易風險具體包括：
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
❽ 炒股該圍繞那幾個要點
若市場的方向是空，那麼市場的輪動即是輪著跌落；市場的動搖即是後峰低於前峰波谷越來越低，你除了投機地處置極小的峰外，當然只能挑選張望。若是方向是多，那麼，市場的輪動就會斗膽地輪翻上漲；市場的動搖即是後峰高於前峰波谷越來越高，你無需在乎半途的波谷呈現，只需一路持股。若是方向平衡，那麼個股將完結輪動和動搖之後，就地整理等候下一個方向清晰。因此能夠這樣說只需把握了市場運轉的方向，任何個股，只需等著他輪動，做好其動搖就能夠了。至於股票財物的裝備，能夠依據自個危險偏好的不一樣，裝備的偏重有所不一樣罷了。
二個根本點：
第一個根本點：市場的規則是輪動：
無論你持有什麼樣的股票（極個別的股票破例），只需大的行情在，他即是能輪動的。這即是咱們所見到的不一樣板塊、不一樣指數會此伏彼起，輪著漲跌。所不一樣的是，時刻有先後，起伏有巨細罷了。關於時刻與起伏，首要取決這只股票的使用價值。使用價值即是這只股票值不值得去操作，操作的含義在哪裡，因此，技能、事情的催化作用會促進這只股票被開掘炒作。使用價值一起也會包括價值，即若是這只股票其時的股價相關於價值高企，那麼其使用價值就要小一些，然後輪漲的起伏就會小得多。在其時的商場不合加大，資金並不富餘的時分，商場的普漲遭到制約，那麼輪動會表現得愈加酣暢淋漓。可是，有了輪動規則，咱們就不難知道，二八個股為何會交換，概念與體裁個股為什麼會被使用其使用價值來輪翻炒作，為什麼有的個股即是漲不動，為什麼有的個股耐住孤寂後就會大動。
第二個根本點：個股的規則是動搖：
波浪理論很雜亂，浪中會套浪，所以，關於一般投資者來說，把握一個根本的動搖規則就足矣。當股價舉高或抬低到超越或到達使用價值時，個股會發生相應的波峰和波谷。動搖有大動搖，比方技能上的所謂的日線或周線月線動搖；也有小動搖，比方技能上所謂的60分鍾、30分鍾動搖。把握任何一隻個股都會發生動搖、而且知道有大動搖和小動搖，就不致於讓咱們為了眼前的生意下不了手或每天作過後無謂的懊悔。咱們的操作，需求環繞自個的操作目標去斷定在哪一級動搖上生意。這個動搖與大勢休戚相關，比方許多人愛做龍回頭，即個股的三浪主升。
其實，這個主升浪是建立在大勢向上的基礎上，個股才有再次拉升的含義，這個含義是主力招引跟風盤推進個股上揚然後邊拉邊出貨的行動。所以，三浪或五浪其實都是過後看到的，之前有與無都是不斷定的，有或無要取決於其時的環境。同樣地，關於任何一隻個股，若是在方向上是向上的，那麼，事前以為的二浪四浪調整，或許就並成了第一個上升浪，這樣，半途的調整波賣與不賣是一個道理，咱們對立一些人頻頻做T、巴望每天掙錢或拿一分鍾趨勢說事的做法，由於若是你不是一個高手的話，這沒有多大的操作含義，弄了欠好的話你反而簡單踏空或套牢。
❾ 關於量化交易，這些入門知識你需要了解
這篇文章將向你介紹量化交易系統的一些基本概念。本文主要面向兩類讀者，第一類是正在努力尋找一份量化交易員工作的求職者，第二類是期望嘗試開啟自己量化交易事業的個人投資者。關於量化交易，這些入門知識你需要了解。
量化交易是數量金融學一個極其艱深復雜的領域。若要通過面試或構造你自己的交易策略，就需要你投入時間學習一些必備知識。
量化交易系統包括四個主要部分：
策略識別：搜索策略、挖掘優勢、確定交易頻率。
回溯測試：獲取數據、分析策略性能、剔除偏差。
交割系統：連接經紀商、使交易自動化、使交易成本最小化。
風險管理：最優資本配置、最優賭注或凱利准則、交易心理學。
我們首先來談談如何識別一個交易策略。
策略識別
所有量化交易流程都肇始於一個初期研究。這個研究流程包括搜索一個策略、檢驗它是否適合你可能正在運作的策略組合、獲取任何測試策略時所需數據、努力優化策略使其預期年化預期收益更高且(或)風險更低。如果你是一個「散戶」交易員，一定要清楚自己的資金是否充足，以及交易成本對策略的影響。
通過各種公開數據搜索可盈利的策略實際上十分簡單，並沒有大家想的那麼難。研究學者會定期發表理論交易結果(雖然大多為交易成本總額)。一些數量金融學主題博文也會詳細討論策略。交易期刊還會簡報一下基金管理公司使用的一些策略。
你可能會問，個人與公司怎麼可能願談他們的可盈利策略，特別是當他們知道，如果其他人「復制相同的策略」，長期而言它終將失效。
原因就在於，他們通常不會透露具體的參數以及他們所使用的調參方法，而這些優化技能才是把一個表現平庸的策略調成一個回報豐厚的策略所需的關鍵技術。實際上，若要創建你自己的、獨一無二的策略，一個最好的法子就是尋找相似的方法，爾後執行你自己的優化程序。
你所看到的很多策略都可歸入均值回歸交易策略、趨勢跟隨或動量交易策略兩類。
均值回歸策略試圖利用這么一個事實：「價格序列」(如兩個關聯資產的價差)存在一個長期均值，價格對均值的短期偏離終將回歸。
動量交易策略則試圖「搭上市場趨勢的順風車」，利用投資心理和大基金結構信息在一個方向積聚動量，跟隨趨勢直至回歸。
定量交易還有一個重要方面，即交易策略的頻率。低頻交易(Low Frequency Trading， LFT)通常指持有資產超過一個交易日的策略。相應地，高頻交易(High Frequency Trading， HFT)通常指持有資產一個交易日的策略。
超高頻交易(Ultra-High Frequency Trading， UHFT)指持有資產的時常達秒級與毫秒級的策略。雖然散戶可以進行HFT與UHFT交易，但也只是在你掌握了交易「技術棧」與訂單簿動力學的詳細知識後才有可能。本篇入門文章，我們不會對這些問題做任何深入探討。
策略或策略集合一旦確定，現在就需要在歷史數據上測試其盈利能力，這就進入了回溯測試的工作范圍。
回溯測試
回溯測試的目標是提供證據，佐以證明通過以上流程所確定的策略，無論是應用於歷史(訓練)數據還是測試數據均可盈利。它可以反映該策略未來在「真實世界」中的預期表現。
由於種種原因，回溯測試不能保證一定成功。這或許就是量化交易最為微妙之處，由於它包含了大量的偏差，我們必須盡盡力仔細審查並剔除它們。
我們將討論幾種常見類型的偏差，包括先窺偏差、倖存者偏差與優化偏差(亦稱「數據窺視偏差」)。回溯測試中其他幾個重要方面，包括歷史數據的可用性與清潔度、真實交易成本及可靠回測平台上的決定。我們會在後續「交割系統」一節深入討論交易成本。
策略一旦確定，我們就需要獲取歷史數據，並藉此展開測試，如有可能還可改進策略。現在賣數據的很多，所有資產類型的數據都有。通常，數據的質量、深度、時間間隔不同，其價格也不同。
剛入門的量化交易員(至少零售等級)最初使用雅虎金融板塊(Yahoo Finance)的免費數據就行。對於數據供應商，這里不再贅言。我想重點談一談處理歷史數據時，時常遇到的問題。
對於歷史數據，人們主要關心的問題，包括數據精度或清潔度、倖存者偏差、應對如分發紅利、拆分股票等公司行為的調整。
精度與數據整體質量有關，無論數據是否包含錯誤。有時錯誤容易識別，比如使用一個窄帶濾波器，就可以找出時間序列數據中的「窄帶」並更正它們。其他時候，錯誤又很難甄別，經常需要根據多個數據供應商提供的數據進行對比檢查。
倖存者偏差通常是免費數據集或廉價數據集的一個」特徵「。對於一個帶有倖存者偏差的數據集，它不包含已經不再交易的資產數據。不再交易的證券，則表示已經退市或破產公司的股票。如果數據集中含有此類偏差，策略在此數據集上的測試表現可能比在」真實世界「里表現的更好，畢竟歷史」贏家「已經被預先篩選出來，作為訓練數據使用。
公司行為即公司開展的常引發原始價格階梯形變化的」邏輯「活動，它不應該計入價格預期年化預期收益。公司分發紅利和拆分股票行為是引發調整的兩個常見行為，二者無論發生哪一種，都需要進行一個」回調「的流程。我們一定要留心，不要把股票拆分和真實預期年化預期收益調整混為一談。許多交易員在處理公司行為時都碰過壁！
為了開展回溯測試，我們必須使用一個軟體平台。你可以選擇一個專門的回測軟體如MultiCharts，一個數值平台如Excel或MATLAB，或者一個用Python或C++完全自主實現的平台。對於MultiCharts(或類似平台)，個人是比較介紹，對於編程的要求比較低。
在做系統回測時，一定要量化表示系統性能。定量策略的「業界標准」度量為最大資金回挫與夏普比率。最大資金回挫表示一段時間(通常一年)內賬戶資金曲線從波峰至波谷的最大跌幅，常使用百分比表示。
由於大量的統計因素，LFT策略比HFT策略的資金回挫更高。歷史回測會顯示過去的最大資金回挫，它能夠較為貼切地反映策略的未來資金回挫情況。第二個度量指標是夏普比率，它被啟發式地定義為「超額預期年化預期收益均值與超額預期年化預期收益標准差的比值」。
這里，超額預期年化預期收益表示策略預期年化預期收益超出某個預定基準，如標普500或三月期短期國債(預期年化預期收益)的額度。注意人們通常不使用歷史預期年化預期收益指標，因為它忽略了策略波動性的影響，而夏普比率卻考慮到了這一點。
如果經過回測，策略的夏普比率很高且其最大資金回挫已經最小化，則可以認為它趨於無偏，下一步就是要搭建一個交割系統。
交割系統
交割系統是一個方法集合，由它來控制交易策略生成的交易列表的發送和經紀商的交割行為。事實上，交易可以半自動、甚至全自動生成，而執行機制可以手動、半自動(即「點擊一次交割一項」)或者全自動。
盡管如此，對於LFT策略，手動和半自動技術卻比較常見；對於HFT策略，則必須創建一個全自動交割機制，由於策略和技術彼此依賴，還要經常與交易指令生成器緊密相接。
在搭建交割系統時，我們需要考慮幾個關鍵因素：連接經紀商的介面、交易成本(包括傭金、滑動價差與價差)最小化、實時系統與回測時系統性能的差異。
聯系經紀人的方法有很多，你可以直接電話聯系他，也可以通過一個全自動高性能的應用程序介面(API)實現。理想情況，就是希望交割交易的自動化程度盡可能高。這樣一來，你不僅可以脫開身集中精力進行深入研究，還能運行多個策略、甚至HFT策略(實際上，如果沒有自動化交割，HFT根本不可能)。
前面說過的幾種常用回溯測試軟體如MATLAB、Excel和MultiCharts，對於LFT策略或簡單策略都是不錯的選擇。但是，如果要做真正的HFT，你就必須要構造一個用高性能語言(如C++)編寫的內部交割系統。
說個我的親身經歷，以前受聘於一家基金管理公司，我們有一個十分鍾的「交易周期」，每隔十分鍾下載一次新的市場數據，然後根據這十分鍾的信息進行交割。這里用的是一個優化的Python腳本。對於任何處理分鍾級或秒級頻率數據的工作，我相信C/C++更理想。
在一家大型的基金管理公司，交割系統的優化通常不在量化交易員的工作范圍。但是，在小點的公司或高頻交易公司，交易員就是交割人，所以技術面越廣越好。你要想進一家基金管理公司，一定要記住這一點。你的編程能力不說比你的統計學和計量經濟學稟賦更重要，至少也同樣重要！
另外一個屬於交割系統的重要問題是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分構成：傭金(或稅收)、損耗與價差。傭金是向經紀商、交易所和證券交易委員會(或類似政府監管機構)支付的費用；滑動價差是你的預期交割價位與真實交割價位的差值；價差則是待交易證券的賣出價與買入價之差。注意價差不是常數，它依賴於市場當前流動性(即買單和賣單數量)。
交易成本是決定一個策略是高夏普比率且盈利豐厚，還是低夏普比率且極不盈利的關鍵。根據回溯測試正確預測未來的交易成本很具有挑戰性，你需要根據策略頻率，及時獲取帶有賣出價與買入價信息的歷史交易數據。
為此，大型基金管理公司量化交易的整個團隊都專注於交割優化。當基金管理公司需要拋售大量交易時(原因五花八門)，如果向市場「傾瀉」大批股票，會迅速壓低價格，可能都來不及以最優價格交割。
因此，縱使遭受損耗風險，基金管理公式也會選擇使用演算法交易，通過「打點滴」的方式向市場出單。此外，其他策略如若「捕到」這些必要性條件，也能利用市場失效(獲利)。這是基金結構性套利的內容。
交割系統最後一個主要問題關繫到策略的實時性能與回測性能的差異。這種差異由多種因素造成，比如我們在「回溯測試」一節已經深入討論過的前窺偏差與最優化偏差。
然而，對於有些策略，在部署之前不易測得這些偏差。這種情況對於HFT最為常見。交割系統和交易策略本身均可能存在程序錯誤，回溯測試時沒有顯現卻在實時交易時出來搗亂。市場可能受到繼交易策略部署後的一場政變的影響，而新的監管環境、投資者情緒與宏觀經濟形勢的變化也均可能導致現實市場表現與回溯測試表現的差異，從而造成策略盈利性上的分歧。
風險管理
量化交易迷宮的最後一塊是風險管理程序。風險包含我們之前談論的所有偏差。它包括技術風險，比如所有在交易所的伺服器突然發生硬碟故障。它還包括經紀風險，如經紀商破產(此說並非危言聳聽，引發恐慌的明富環球就是一個例子)。
總而言之，它覆蓋了幾乎所有可能幹擾到交易實現的因素，而其來源各不相同。已經有成套的書籍介紹量化交易策略的風險管理，本人也就不再對所有可能的風險來源做詳細說明。
風險管理還包括投資組合理論的一個分支，即所謂的「最優資本配置」，涉及到如何將資本分配給一組策略、如何將資本分配給策略內不同交易的方法。這是一個復雜的領域，依賴於一些高級數學知識。
最優資本配置與投資策略杠桿通過一個名為凱利准則的業界標准建立聯系。本文是一篇入門文章，我在此不詳談其計算。凱利准則對策略預期年化預期收益的統計性質做過一些假設，但是它們在金融市場中並不一定成立，交易員因此在實現時通常會有所保留。
風險管理的另外一個關鍵成分涉及到交易員自身心理因素的處理。盡管大家都承認，演算法交易若無人為干涉，不太容易出現問題。交易員在交易時，稍不留神仍然可能會摻入許多認知偏差。
一個常見的偏差是厭惡規避，當人發現損失已成定局，其所帶來的痛苦，可能會麻痹人的行為，不能做到及時拋盤止損。類似地，由於太過憂心已經到手的預期年化預期收益可能賠掉，人們可能也會過早拋盤收利。
另外一個常見的偏差是所謂的偏好偏差：交易員太看重事件而非長遠地看問題。此外，當然不能落下「恐懼與貪婪」這對經典的情緒偏差。這兩種偏差常導致杠桿不足或杠桿過度，造成爆倉(賬戶資產凈值近乎為零或更糟)或盈利縮水的局面。
總結
由此觀之，量化交易是數量金融學中一個雖趣味十足但極其復雜的領域。我對這個話題的討論淺嘗輒止，文章就已經這么長了！我在文中三言兩句帶過的問題，已經有大量的相關書籍和論文出版。
因此，在你申請量化基金交易職位前，務必要進行大量的基礎調研，至少應當具有統計學和計量經濟學的廣泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序語言實現的豐富經驗。如果應對的是更加復雜的高頻端策略，你的技能組合可能還要包含Linux內核修改、C/C++、匯編編程和網路延遲優化。
❿ 博爾量化交易系統好用嗎
博爾證券量化交易系統是一個量化數據分析平台，它提供漲跌概率和交易行為的量化數據。
使用方法： 1.多空概率，在股票下降趨勢中，選股成功概率不大，買入慎重。在橫盤或上升趨勢中選股成功概率大。2.既滿足買入條件又滿足超跌的股票，不同時期技術指標要調整。3.使用系統預警效果好，可以在最佳時間買入。盤後選股次之。但電腦cpu雙核主頻至少要2.3以上，否則預警效果不好。