❶ 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。
❷ 量化股票交易系统一年多少钱
现在好多平台有免费体验，
也有个人专家开发的各种策略可以租用，价格都不一样
量化策略，某些量化策略是按月按年收费的
月费从免费到几百上千都有，量化策略对资金规模有要求的，
同一个策略相同时间内安全负载量有限。
❸ 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
❹ 怎样确定股票主升浪
可以这样确定股票主升浪：
1.确定是否突破如果一只股票要进入主升浪，需要突破重要的压力位。如果股票只是小区间反复震荡，就算是单日出现上涨，也未必就是主升浪，很可能一买入，第二天马上就下跌被套。
2.确定是否量能换手率股票涨跌由资金驱动，买方和卖方角力的结果来决定，如果要出现主升浪，需要股票人气上升、成交活跃，如果一只股票成交量很小，即便是看起来走势很稳，也很难可能出现主升浪，因为强势行情难以持续。
3.确定均线系统均线是市场投资者平均成本的量化指标，不同均线代表不同时期内的投资者成本，而股价与成本的关系，又会微妙地影响投资者决策。
拓展资料：
主升浪的准确定义可以描述为：如果一个波浪的趋势方向和比它高一层次的波浪的趋势方向相同，那么这个波浪就被称为主升浪。
一轮行情中涨幅最大，上升的持续时间最长的行情为主升浪行情，主升浪起源于波浪理论中的第3浪。主升浪行情往往是在大盘强势调整后迅速展开，它是一轮行情中投资者的主要获利阶段，属于绝对不可以踏空。
现在把某只股票上涨时的最大一浪也叫做“主升浪”。通俗的讲上就是主力在经过吸筹、洗盘、抬高股价脱离成本区后大幅拉升股价的一段行情就是主升浪行情；最后的一小段上涨（或高位横盘）一般就是主力出货阶段。
由于主升浪行情属于绝对不可以踏空的行情。股市中不能踏空的投资方式有两种：一种是在行情尚没有启动的阶段中低买；另一种方式就是追涨。
在大多数市场条件下，不追涨是一种稳妥的投资方法。但是，在主升浪行情中，不追涨反而成为了僵化的投资思维。在主升浪行情中，许多投资者常常抱怨自己选中的股票已经涨高了，所以，不愿追高买入。可是历年来的强势行情中都存在一种长期有效的规律，那就是：强者愈强、弱者愈弱的"马太效应"。主升浪行情中越是投资者不敢买进的强势股，走势越强；越是投资者敢于买进的弱势股，越是难以表现出象样的行情。
因此，当进入主升浪行情后，投资者需要采用追涨的操作方式。追涨操作必须要制定周密的投资计划，并且采用适宜的投资技巧：
投资者在主升浪行情中实施买入操作时需要转变思维，不能再完全拘泥于业绩、成长性、市盈率等进行投资了。而是要结合上涨的趋势来选股。具体的来说，就是要选择更有盈利机会的个股。另外，投资者也不能看到个股放量涨升了，就立即追涨，有时候即使个股成交量突然剧烈增长，但如果资金只是属于短线流动性强的投机资金的话，那么，行情往往并不能持久。
❺ 股票量化交易是什么
量化交易个以前的股票交易本质没有区别，只是提高了工作效率，
量化交易分为量化分析和程序化自动交易
量化分析，如果你是普通散户我现在问几个问题，第一MACD指标默认参数下，在三千多只股票日k上近两年那只收益最好，那只亏损最大。这要人工多大的工作量，如果会写程序代码，几行代码就解决了。在继续如果调换MACD参数能否增加收益用那几个参数是最优组合，这要是人工基本无法完成，计算量太大了，但计算机就很快完成了参数优化。
而且量化分析不是技术分析，例如你问一个价值投资者，三千多家上市公司，你知道有多少家连续10年都没亏损过吗，同样几行代码就知道。
假如你听了一个老师的讲课，说他的牛x战法，普散户听了你只能价单试试，但量化分析我可以在不同市场不同时间周期，不同品种，进行回测严重，优化。这些就是量化分析。
程序化自动交易。
就是利用计算机技术自动交易，这对于散户比较难实现，简单的用第三方然间写几个交易策略可以实现自动交易。
但当你交易上你就会发现，滑点问题，你的速度不够快，需要专线网络，需要底层语言的交易系统，高速的硬件设备。
但散户还是必须要进行量化学习因为这样才能更好的帮助你分析。
下图就是最简单的趋势指标
❻ 股市中量化交易的算法是什么，知道了不就可以战胜它了
你到股市的目的是赚钱！时刻记住这点，那么你就不会被其它乱七八糟的东西搞乱头脑了。
知道赚钱后，再来讨论量化交易的事。考虑一下：打败了量化交易，你就能赚钱吗？量化交易本身都是在辛苦赚钱的，你打败了它算什么呢？能够保证你赚钱吗？答案肯定是不能保证你赚钱。即使你打败了庄家，你也不一定能够赚钱。
所以，有必要打败量化交易吗？我看没必要。我们也不用管量化交易的算法是什么。我们唯一应该研究的是，量化交易对股价走势有何影响？这种影响有规律吗？如果有规律，我们就要利用规律来赚钱。我们不用打败量化交易。
根据盘面的表现来看，量化交易对股价的影响是很大的。很多个股的日K线没有那么稳重和连续了，持续的上涨也少了。即使是主升浪，也出现了很多震荡上涨，持续有力地拉升少了很多。也就是说，量化交易注重日内交易，对日内交易的冲击越来越大，表现在分时图上，就是震荡更多，规律更少。这对短线操盘手来说，精确的买卖点更少了，只能以模糊的买卖点来应对。低吸高抛的成功率越来越高。
总之，量化交易对股价的日内走势影响越来越大。短线操盘手日子难过多了。只有以中线的眼光进行选股做短线操作，增加持股的时间，才能增强盈利的能力。
哥们，，，，量化交易背后的是大数据分析，。。。你没大数据分析，他怎么量化交易，告诉你量化交易的算法，你也打不过他，因为你被监控的死死的
人为设置的一些买入卖出条件，跟你平时看的指标形态一样，只不过用机器语言来表达。
天下神器不可为也。
就是根据某个买卖策略进行交易，但没有绝对稳赢的策略，所以不要想打败市场
❼ 什么是股票的量化交易的原理
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易具有以下几个方面的特点：
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
量化交易风险具体包括：
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
❽ 炒股该围绕那几个要点
若市场的方向是空，那么市场的轮动即是轮着跌落；市场的动摇即是后峰低于前峰波谷越来越低，你除了投机地处置极小的峰外，当然只能挑选张望。若是方向是多，那么，市场的轮动就会斗胆地轮翻上涨；市场的动摇即是后峰高于前峰波谷越来越高，你无需在乎半途的波谷呈现，只需一路持股。若是方向平衡，那么个股将完结轮动和动摇之后，就地整理等候下一个方向清晰。因此能够这样说只需把握了市场运转的方向，任何个股，只需等着他轮动，做好其动摇就能够了。至于股票财物的装备，能够依据自个危险偏好的不一样，装备的偏重有所不一样罢了。
二个根本点：
第一个根本点：市场的规则是轮动：
无论你持有什么样的股票（极个别的股票破例），只需大的行情在，他即是能轮动的。这即是咱们所见到的不一样板块、不一样指数会此伏彼起，轮着涨跌。所不一样的是，时刻有先后，起伏有巨细罢了。关于时刻与起伏，首要取决这只股票的使用价值。使用价值即是这只股票值不值得去操作，操作的含义在哪里，因此，技能、事情的催化作用会促进这只股票被开掘炒作。使用价值一起也会包括价值，即若是这只股票其时的股价相关于价值高企，那么其使用价值就要小一些，然后轮涨的起伏就会小得多。在其时的商场不合加大，资金并不富余的时分，商场的普涨遭到制约，那么轮动会表现得愈加酣畅淋漓。可是，有了轮动规则，咱们就不难知道，二八个股为何会交换，概念与体裁个股为什么会被使用其使用价值来轮翻炒作，为什么有的个股即是涨不动，为什么有的个股耐住孤寂后就会大动。
第二个根本点：个股的规则是动摇：
波浪理论很杂乱，浪中会套浪，所以，关于一般投资者来说，把握一个根本的动摇规则就足矣。当股价举高或抬低到超越或到达使用价值时，个股会发生相应的波峰和波谷。动摇有大动摇，比方技能上的所谓的日线或周线月线动摇；也有小动摇，比方技能上所谓的60分钟、30分钟动摇。把握任何一只个股都会发生动摇、而且知道有大动摇和小动摇，就不致于让咱们为了眼前的生意下不了手或每天作过后无谓的懊悔。咱们的操作，需求环绕自个的操作目标去断定在哪一级动摇上生意。这个动摇与大势休戚相关，比方许多人爱做龙回头，即个股的三浪主升。
其实，这个主升浪是建立在大势向上的基础上，个股才有再次拉升的含义，这个含义是主力招引跟风盘推进个股上扬然后边拉边出货的行动。所以，三浪或五浪其实都是过后看到的，之前有与无都是不断定的，有或无要取决于其时的环境。同样地，关于任何一只个股，若是在方向上是向上的，那么，事前以为的二浪四浪调整，或许就并成了第一个上升浪，这样，半途的调整波卖与不卖是一个道理，咱们对立一些人频频做T、巴望每天挣钱或拿一分钟趋势说事的做法，由于若是你不是一个高手的话，这没有多大的操作含义，弄了欠好的话你反而简单踏空或套牢。
❾ 关于量化交易，这些入门知识你需要了解
这篇文章将向你介绍量化交易系统的一些基本概念。本文主要面向两类读者，第一类是正在努力寻找一份量化交易员工作的求职者，第二类是期望尝试开启自己量化交易事业的个人投资者。关于量化交易，这些入门知识你需要了解。
量化交易是数量金融学一个极其艰深复杂的领域。若要通过面试或构造你自己的交易策略，就需要你投入时间学习一些必备知识。
量化交易系统包括四个主要部分：
策略识别：搜索策略、挖掘优势、确定交易频率。
回溯测试：获取数据、分析策略性能、剔除偏差。
交割系统：连接经纪商、使交易自动化、使交易成本最小化。
风险管理：最优资本配置、最优赌注或凯利准则、交易心理学。
我们首先来谈谈如何识别一个交易策略。
策略识别
所有量化交易流程都肇始于一个初期研究。这个研究流程包括搜索一个策略、检验它是否适合你可能正在运作的策略组合、获取任何测试策略时所需数据、努力优化策略使其预期年化预期收益更高且(或)风险更低。如果你是一个“散户”交易员，一定要清楚自己的资金是否充足，以及交易成本对策略的影响。
通过各种公开数据搜索可盈利的策略实际上十分简单，并没有大家想的那么难。研究学者会定期发表理论交易结果(虽然大多为交易成本总额)。一些数量金融学主题博文也会详细讨论策略。交易期刊还会简报一下基金管理公司使用的一些策略。
你可能会问，个人与公司怎么可能愿谈他们的可盈利策略，特别是当他们知道，如果其他人“复制相同的策略”，长期而言它终将失效。
原因就在于，他们通常不会透露具体的参数以及他们所使用的调参方法，而这些优化技能才是把一个表现平庸的策略调成一个回报丰厚的策略所需的关键技术。实际上，若要创建你自己的、独一无二的策略，一个最好的法子就是寻找相似的方法，尔后执行你自己的优化程序。
你所看到的很多策略都可归入均值回归交易策略、趋势跟随或动量交易策略两类。
均值回归策略试图利用这么一个事实：“价格序列”(如两个关联资产的价差)存在一个长期均值，价格对均值的短期偏离终将回归。
动量交易策略则试图“搭上市场趋势的顺风车”，利用投资心理和大基金结构信息在一个方向积聚动量，跟随趋势直至回归。
定量交易还有一个重要方面，即交易策略的频率。低频交易(Low Frequency Trading， LFT)通常指持有资产超过一个交易日的策略。相应地，高频交易(High Frequency Trading， HFT)通常指持有资产一个交易日的策略。
超高频交易(Ultra-High Frequency Trading， UHFT)指持有资产的时常达秒级与毫秒级的策略。虽然散户可以进行HFT与UHFT交易，但也只是在你掌握了交易“技术栈”与订单簿动力学的详细知识后才有可能。本篇入门文章，我们不会对这些问题做任何深入探讨。
策略或策略集合一旦确定，现在就需要在历史数据上测试其盈利能力，这就进入了回溯测试的工作范围。
回溯测试
回溯测试的目标是提供证据，佐以证明通过以上流程所确定的策略，无论是应用于历史(训练)数据还是测试数据均可盈利。它可以反映该策略未来在“真实世界”中的预期表现。
由于种种原因，回溯测试不能保证一定成功。这或许就是量化交易最为微妙之处，由于它包含了大量的偏差，我们必须尽尽力仔细审查并剔除它们。
我们将讨论几种常见类型的偏差，包括先窥偏差、幸存者偏差与优化偏差(亦称“数据窥视偏差”)。回溯测试中其他几个重要方面，包括历史数据的可用性与清洁度、真实交易成本及可靠回测平台上的决定。我们会在后续“交割系统”一节深入讨论交易成本。
策略一旦确定，我们就需要获取历史数据，并藉此展开测试，如有可能还可改进策略。现在卖数据的很多，所有资产类型的数据都有。通常，数据的质量、深度、时间间隔不同，其价格也不同。
刚入门的量化交易员(至少零售等级)最初使用雅虎金融板块(Yahoo Finance)的免费数据就行。对于数据供应商，这里不再赘言。我想重点谈一谈处理历史数据时，时常遇到的问题。
对于历史数据，人们主要关心的问题，包括数据精度或清洁度、幸存者偏差、应对如分发红利、拆分股票等公司行为的调整。
精度与数据整体质量有关，无论数据是否包含错误。有时错误容易识别，比如使用一个窄带滤波器，就可以找出时间序列数据中的“窄带”并更正它们。其他时候，错误又很难甄别，经常需要根据多个数据供应商提供的数据进行对比检查。
幸存者偏差通常是免费数据集或廉价数据集的一个”特征“。对于一个带有幸存者偏差的数据集，它不包含已经不再交易的资产数据。不再交易的证券，则表示已经退市或破产公司的股票。如果数据集中含有此类偏差，策略在此数据集上的测试表现可能比在”真实世界“里表现的更好，毕竟历史”赢家“已经被预先筛选出来，作为训练数据使用。
公司行为即公司开展的常引发原始价格阶梯形变化的”逻辑“活动，它不应该计入价格预期年化预期收益。公司分发红利和拆分股票行为是引发调整的两个常见行为，二者无论发生哪一种，都需要进行一个”回调“的流程。我们一定要留心，不要把股票拆分和真实预期年化预期收益调整混为一谈。许多交易员在处理公司行为时都碰过壁！
为了开展回溯测试，我们必须使用一个软件平台。你可以选择一个专门的回测软件如MultiCharts，一个数值平台如Excel或MATLAB，或者一个用Python或C++完全自主实现的平台。对于MultiCharts(或类似平台)，个人是比较介绍，对于编程的要求比较低。
在做系统回测时，一定要量化表示系统性能。定量策略的“业界标准”度量为最大资金回挫与夏普比率。最大资金回挫表示一段时间(通常一年)内账户资金曲线从波峰至波谷的最大跌幅，常使用百分比表示。
由于大量的统计因素，LFT策略比HFT策略的资金回挫更高。历史回测会显示过去的最大资金回挫，它能够较为贴切地反映策略的未来资金回挫情况。第二个度量指标是夏普比率，它被启发式地定义为“超额预期年化预期收益均值与超额预期年化预期收益标准差的比值”。
这里，超额预期年化预期收益表示策略预期年化预期收益超出某个预定基准，如标普500或三月期短期国债(预期年化预期收益)的额度。注意人们通常不使用历史预期年化预期收益指标，因为它忽略了策略波动性的影响，而夏普比率却考虑到了这一点。
如果经过回测，策略的夏普比率很高且其最大资金回挫已经最小化，则可以认为它趋于无偏，下一步就是要搭建一个交割系统。
交割系统
交割系统是一个方法集合，由它来控制交易策略生成的交易列表的发送和经纪商的交割行为。事实上，交易可以半自动、甚至全自动生成，而执行机制可以手动、半自动(即“点击一次交割一项”)或者全自动。
尽管如此，对于LFT策略，手动和半自动技术却比较常见；对于HFT策略，则必须创建一个全自动交割机制，由于策略和技术彼此依赖，还要经常与交易指令生成器紧密相接。
在搭建交割系统时，我们需要考虑几个关键因素：连接经纪商的接口、交易成本(包括佣金、滑动价差与价差)最小化、实时系统与回测时系统性能的差异。
联系经纪人的方法有很多，你可以直接电话联系他，也可以通过一个全自动高性能的应用程序接口(API)实现。理想情况，就是希望交割交易的自动化程度尽可能高。这样一来，你不仅可以脱开身集中精力进行深入研究，还能运行多个策略、甚至HFT策略(实际上，如果没有自动化交割，HFT根本不可能)。
前面说过的几种常用回溯测试软件如MATLAB、Excel和MultiCharts，对于LFT策略或简单策略都是不错的选择。但是，如果要做真正的HFT，你就必须要构造一个用高性能语言(如C++)编写的内部交割系统。
说个我的亲身经历，以前受聘于一家基金管理公司，我们有一个十分钟的“交易周期”，每隔十分钟下载一次新的市场数据，然后根据这十分钟的信息进行交割。这里用的是一个优化的Python脚本。对于任何处理分钟级或秒级频率数据的工作，我相信C/C++更理想。
在一家大型的基金管理公司，交割系统的优化通常不在量化交易员的工作范围。但是，在小点的公司或高频交易公司，交易员就是交割人，所以技术面越广越好。你要想进一家基金管理公司，一定要记住这一点。你的编程能力不说比你的统计学和计量经济学禀赋更重要，至少也同样重要！
另外一个属于交割系统的重要问题是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分构成：佣金(或税收)、损耗与价差。佣金是向经纪商、交易所和证券交易委员会(或类似政府监管机构)支付的费用；滑动价差是你的预期交割价位与真实交割价位的差值；价差则是待交易证券的卖出价与买入价之差。注意价差不是常数，它依赖于市场当前流动性(即买单和卖单数量)。
交易成本是决定一个策略是高夏普比率且盈利丰厚，还是低夏普比率且极不盈利的关键。根据回溯测试正确预测未来的交易成本很具有挑战性，你需要根据策略频率，及时获取带有卖出价与买入价信息的历史交易数据。
为此，大型基金管理公司量化交易的整个团队都专注于交割优化。当基金管理公司需要抛售大量交易时(原因五花八门)，如果向市场“倾泻”大批股票，会迅速压低价格，可能都来不及以最优价格交割。
因此，纵使遭受损耗风险，基金管理公式也会选择使用算法交易，通过“打点滴”的方式向市场出单。此外，其他策略如若“捕到”这些必要性条件，也能利用市场失效(获利)。这是基金结构性套利的内容。
交割系统最后一个主要问题关系到策略的实时性能与回测性能的差异。这种差异由多种因素造成，比如我们在“回溯测试”一节已经深入讨论过的前窥偏差与最优化偏差。
然而，对于有些策略，在部署之前不易测得这些偏差。这种情况对于HFT最为常见。交割系统和交易策略本身均可能存在程序错误，回溯测试时没有显现却在实时交易时出来捣乱。市场可能受到继交易策略部署后的一场政变的影响，而新的监管环境、投资者情绪与宏观经济形势的变化也均可能导致现实市场表现与回溯测试表现的差异，从而造成策略盈利性上的分歧。
风险管理
量化交易迷宫的最后一块是风险管理程序。风险包含我们之前谈论的所有偏差。它包括技术风险，比如所有在交易所的服务器突然发生硬盘故障。它还包括经纪风险，如经纪商破产(此说并非危言耸听，引发恐慌的明富环球就是一个例子)。
总而言之，它覆盖了几乎所有可能干扰到交易实现的因素，而其来源各不相同。已经有成套的书籍介绍量化交易策略的风险管理，本人也就不再对所有可能的风险来源做详细说明。
风险管理还包括投资组合理论的一个分支，即所谓的“最优资本配置”，涉及到如何将资本分配给一组策略、如何将资本分配给策略内不同交易的方法。这是一个复杂的领域，依赖于一些高级数学知识。
最优资本配置与投资策略杠杆通过一个名为凯利准则的业界标准建立联系。本文是一篇入门文章，我在此不详谈其计算。凯利准则对策略预期年化预期收益的统计性质做过一些假设，但是它们在金融市场中并不一定成立，交易员因此在实现时通常会有所保留。
风险管理的另外一个关键成分涉及到交易员自身心理因素的处理。尽管大家都承认，算法交易若无人为干涉，不太容易出现问题。交易员在交易时，稍不留神仍然可能会掺入许多认知偏差。
一个常见的偏差是厌恶规避，当人发现损失已成定局，其所带来的痛苦，可能会麻痹人的行为，不能做到及时抛盘止损。类似地，由于太过忧心已经到手的预期年化预期收益可能赔掉，人们可能也会过早抛盘收利。
另外一个常见的偏差是所谓的偏好偏差：交易员太看重事件而非长远地看问题。此外，当然不能落下“恐惧与贪婪”这对经典的情绪偏差。这两种偏差常导致杠杆不足或杠杆过度，造成爆仓(账户资产净值近乎为零或更糟)或盈利缩水的局面。
总结
由此观之，量化交易是数量金融学中一个虽趣味十足但极其复杂的领域。我对这个话题的讨论浅尝辄止，文章就已经这么长了！我在文中三言两句带过的问题，已经有大量的相关书籍和论文出版。
因此，在你申请量化基金交易职位前，务必要进行大量的基础调研，至少应当具有统计学和计量经济学的广泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序语言实现的丰富经验。如果应对的是更加复杂的高频端策略，你的技能组合可能还要包含Linux内核修改、C/C++、汇编编程和网络延迟优化。
❿ 博尔量化交易系统好用吗
博尔证券量化交易系统是一个量化数据分析平台，它提供涨跌概率和交易行为的量化数据。
使用方法： 1.多空概率，在股票下降趋势中，选股成功概率不大，买入慎重。在横盘或上升趋势中选股成功概率大。2.既满足买入条件又满足超跌的股票，不同时期技术指标要调整。3.使用系统预警效果好，可以在最佳时间买入。盘后选股次之。但电脑cpu双核主频至少要2.3以上，否则预警效果不好。