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为什么要入门 Python 股票量化交易?

时间:2021-02-23 18:26:31 来源: 中华财经网 作者: 中华财经 阅读:179

  近年来,在人工智能、互联网、大数据这些炙手可热的高新技术推动下,传统行业在不断地转型升级,而量化交易作为一种新兴的金融投资方法深受金融从业人士的关注。

  

为什么要入门 Python 股票量化交易?



  纵观全球,量化交易在海外金融市场属于较为成熟的投资理念和方法,在国内虽然起步较晚,但发展速度,目前主流的金融机构几乎都建立起了量化交易团队,各类量化交易相关的产品也如雨后春笋般涌现。

  对于普通的投资交易者而言,多数人对量化交易的第一印象是“高大上的技术”“可以躺着赚钱的工具”,还有一些人却认为它完全不靠谱……那么,量化交易到底是什么?作为普通股民,该怎么去理解量化交易的概念呢?

  「量化交易」是什么?

  「量化交易」强调的是一种新兴的系统化金融投资方法,它综合了多个学科的知识,用先进的数学模型代替人的主观思维制定交易策略,利用计算机强大的运算力从庞大的股票、债券、期货等历史数据中回测交易策略的盈亏“概率”,通过管理盈亏的“概率”帮助投资者做出准确的决策。

  量化交易并不一定需要用程序化交易,也不限于交易速度和频率的要求,只要满足了量化交易所涵盖的决策方式就可以称为量化交易。

  从量化交易领域来看,目前国内使用的多数是有监督的机器学习。打个比方,我们把投资交易比喻为一家装配工厂,人工交易好比传统的装配工作由工人手工完成,量化交易好比把工厂整改为全自动化装配车间,虽然在整个装配过程中没有人为的参与,不过设计师要在顶层设计上规定机器在什么时候该做什么事情。

  同样的,在有监督的量化交易中,具体买卖什么股票,买卖多少手,什么时候买卖,这些决策可以由计算机程序做出,但是交易者要在顶层设计上决定当前的交易系统执行哪个选股策略?哪个择时策略?如何分配风险资金?如何在不同的策略之间进行切换?因此,无论是有监督的量化交易,还是人工交易,最终还是由人控制,只是控制方式不同而已。

  而无监督的机器学习指的是完全自动化的投资系统,模型程序自己选择最优变量进行分析和计算,这属于更为尖端的人工智能领域,也是未来科技发展的趋势。

另外,量化交易也可以理解为是数据分析在金融领域的一种应用。

  数据分析是对收集来的大量看似杂乱无章的数据进行统计分析和研究,从中提取有用信息,总结出其中一些内在规律和特征,目的就是帮助人们作出判断,提供数据上的支撑。

  反映到股票量化交易中,“数据”指的是我们所要分析的股票数据,我们从“数据”中挖掘出能够获利的策略,目的是“交易”,也就是指将策略转换为具体的买卖操作。

  因此,Python股票量化交易是将 Python 数据分析技术应用到股票量化交易场景之中

  为什么选择Python语言?众所周知,Python自诞生以来,由于其易上手、丰富的第三方库支持等优点,在各个领域都有广泛应用。在金融行业,美国银行、美林证券的“石英”项目、摩根大通的“雅典娜”项目都战略性地使用了Python进行高效的金融程序开发和金融数据分析。可见,Python已经作为一种标准的编程语言应用在量化交易领域。

  

为什么要入门 Python 股票量化交易?



  图源:元宵大师带你用Python量化交易

  量化交易的优势

传统交易方式的“硬伤”

  传统的交易无论是技术面分析还是基本面分析都属于通过人的思维去做决策,这种高度抽象的模式在深度上会有绝对的优势,但也与交易者个人的经验、盘感,甚至情绪波动都有极大的关联。

  假定我们在复盘的时候情绪是相对稳定的,决策也是客观的,而到了盘中的时候,我们的情绪受到股价波动的影响,往往会做出了错误的决策。

  在当前一直扩容的市场中,主观交易很难实现全市场的跟踪监测

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