苹果/安卓/wp
积分 4, 距离下一级还需 6 积分
道具: 彩虹炫, 涂鸦板, 雷达卡, 热点灯下一级可获得
道具: 金钱卡
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
推荐一个不错的量化投资网站
.cn中国量化投资网
支持楼主：、
购买后，论坛将把您花费的资金全部奖励给楼主，以表示您对TA发好贴的支持
载入中......
谢谢您的分享
其实我一直好奇，好模型为啥要拿出来卖赚这点小钱呢？
不错，学习下
回复楼上，好模型为啥要拿出来卖赚这点小钱呢？
在民间，有很多的策略高手，他们写出很多优秀的策略，但是苦于没有那么多的资金，于是就借助像量化易这样的网站，上传自己的策略，将策略租给需要的客户，满足客户自己对策略选择的要求，同时那个写策略的策略师也能实践他策略的价值，差不多是这样
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
如有投资本站或合作意向，请联系（010-）；
邮箱：service@pinggu.org
投诉或不良信息处理：（010-）
论坛法律顾问：王进律师苹果/安卓/wp
积分 23, 距离下一级还需 1 积分
道具: 彩虹炫, 涂鸦板, 雷达卡, 热点灯, 金钱卡
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
接量化交易有一段时间了，自己不善于编程，求最好的不需要编程的量化交易平台
支持楼主：、
购买后，论坛将把您花费的资金全部奖励给楼主，以表示您对TA发好贴的支持
载入中......
F你真的很好学啊！
我国内的量化交易平台用的也比较多了，编程的和不编程的都用过很多，现在已经很少再自己编程写模型了!至于你说的那个是最好的，这个我觉得仁者见仁 智者见智了!
我现在一直在用人人量化，第一是数据比较准确，去掉了涨停板买入，更厉害的是收益里面，股票分红都算进去了！
第二回测比较快，我用过一些平台写完模型，回测实在等不上，我只能去睡觉了，第二天再看结果，人人量化的回测是秒级别的，最快的五六秒，最慢的，我遇到的也就一分钟以内。
第三用户体验，个人感觉人人量化用户体验是很棒的，毕竟是腾讯的产品团队出来做的，很不错
第四团队，人人量化团队来自大型金融公司，和顶级互联网公司
第五安全性，数据的安全性是他们公司的顶级机密，没有任何人有单独查看和串改的权限，这个是在其他资料里看到的。
第六模式，优秀的量化模型可以上架到他们的量化商城，对于没有资金的年轻人来说可以通过用户订阅来变相私募的可能。
第七资助，对于优秀的模型，人人量化会给予资金的资助，并且进行孵化！
总之，我觉得人人量化很有前途，目前的势头发展下去，会成为行业绝对的龙头
悖论！！！
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
如有投资本站或合作意向，请联系（010-）；
邮箱：service@pinggu.org
投诉或不良信息处理：（010-）
论坛法律顾问：王进律师国内做的好的量化投资软件有哪些？_百度知道
国内做的好的量化投资软件有哪些？
　　无论是国内国外，量化投资软件就是一个噱头，实际上根本没什么用处，如果真的可以靠投资软件发财的话，那么估计出量化投资软件的人，早就发财了，所以千万不要迷信这些投资软件，作为理财师，我说几个原因请参考：　　第一、经济数据不是量化投资软件可以统计的，如果你使用的话，简直是刻舟求剑，甚至可以能造成你的资金亏损。　　第二、投资是一种人的行为，也是一种市场集体的行为，没有任何的规律可言，所以您要回相信量化投资软件的话，那么您的投资就失去了基本的依据。　　第三、我们所在的投资区域的变化，是经常性的，而且是客观性的，所以没有任何的规律性，这样的情况下，不可能用任何一款量化的数据做规律的预测。　　第四、金融市场更加是如此，比如我们国家的人民币汇率变化，没有任何的数据支持，而是看国家经济的实际情况，如果你用量化软件的话，结果不言而喻。　　第五、量化投资软件是一种，将一些规律，集合起来的软件，是一种简单的数据模式，这个模式会将任何一种投资给你做出一个固定结果，这样的话你的投资根本没有任何的机会，因为你不变，市场在变。　　最后我奉劝所有的投资者，不要随随便便的迷信技术分析，投资的道路上没有你想找的捷径，也不要妄图迅速的致富，我们必须脚踏实地，好好的研究实际的知识，了解市场的变化，，这样才可以真正的投资成功。
【胜算在握手机炒股票】是目前国内少有的量化投资软件，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。利用这种方法炒股稳定性比较高，著名的炒股大师西蒙斯就是用的量化投资方法来投资的。
本回答被提问者采纳
因为量化策略并不想传统的基本面，然后利用得出的规律进行交易，多领域去挖掘数据的规律、人工智能算法之类的，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，其他的可以使用MATLAB&#47，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，其中最重要的东西是数学能力;SAS 等软件，难度是非常大的。不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C++、SQL等语言需要懂一些数学模型，比如统计分析
　　国内量化投资平台有哪些？国内比较好的量化投资平台是微量网（wquant）对于刚接触量化投资的人来说，都想找一个比较可靠的量化投资平台进行投资，这样心里才会放心，在这里，小编为大家介绍一下国内比较牛的量化投资平台微量网。微量网荣获福布斯中国互联网金融50强，是国内首家以量化投资和社交投资为核心的股票、期货策略平台。　　国内量化投资平台有哪些?什么是量化投资?　　量化投资与定性投资相比，比较明显的区别就是在于鲜明的模型，在量化投资中，模型与人的关系是非常关键的，这需要建造模型的人能理性、客观的设计出准确的模型。在每天的投资运作之前，先把模型投入到整个投资市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
其他1条回答
为您推荐：
其他类似问题
您可能关注的内容
量化投资的相关知识
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。在中国如何做好量化投资
人物介绍：
通联数据股份公司创始人、首席执行官
美国普林斯顿大学物理学博士，拥有近20年的资产管理、金融信息平台研发和大数据研究经验。曾先后担任哈佛大学研究员、彭博资讯研究部经理、巴克莱全球投资公司(BGI, BlackRock的前身)高级研究员/基金经理、博时基金股票投资部总经理，ETF及量化投资总监等职。
Q：王总，您在国内外拥有非常丰富的量化投资经验，请您先给我们分享一些您对量化投资的理解。
A：我个人觉得做量化投资主要包括的内容是三个方面：第一个是对未来收益的预测或者叫α的预测，做任何投资，没有这种预测能力的话，很难拿到超越市场的收益，这是我们做投资必须要面对的，如果把投资当作一场战争的话，这是你进攻的武器，一定要有进攻的能力才能超越别人。第二是风险和回报的结合，要了解所承担的风险是什么，所预期的回报是什么，我们在做投资的时候希望只承担能够带来好回报的风险，而不承担没有回报的风险,很多量化基金都采用对冲的手段，把他认为具有控制能力的α提取出来。第三是交易成本的管理，量化投资不像基本面投资，它是劳动力密集型的活动，每个股票赚的钱很少，要是交易成本管理不好，收益很难得到有效的最大化。尤其是我们经常在国内看到研究员给你一个报告，觉得收益很好，其实仔细看，交易成本的管理做的不是很仔细，造成真正操作中会和研究的成果差异很大。
总结下来，量化投资有两个方面很重要：第一个是风险模型的重要性。所有投资都是在一定的目标风险上去做投资，而且在这个目标风险的基础上最大化收益率。通过风险模型可以把α和β分配的比较好，有时候我们认为是β的东西，有时候是小α，对某些人认为是α的东西，可能对某些人已经变成β。第二个重要性在于投资广度，所有投资有广度的时候收益就会稳定，风险分散的好，基本面投资的时候，基本要看个公司是很难的，量化投资要实现这个目标就相对容易，犯一点错误可以，只要你的平均差距50%就可以，两个股票选输一个，就很惨，如果有100个股票，选对51个，概率就大很多了，广度对量化投资是比较关键的。
Q：在中国，最早是技术面分析为主，前几年基本面投资成为主流，量化投资目前面临快速的发展，您认为量化投资和基本面投资相比，区别在哪里？
A：从我个人认为，这两种投资只是不同的方法而已，基本面更注重的是个股的筛选，一般先做筛选，然后再做公司调研、组合构建。量化投资可以选很多策略，从这些策略里再做组合进行投资，某些策略可能是覆盖市场所有公司的，广度就会比较好，最原始的量化策略基本是从PE的基本面出发，然后分析、测试、组合构建、分析回报等。它们两个的区别，基本面投资更偏重于艺术的成分，量化投资相对偏科学一点，要发觉一些系统的规律，应用市场的广度。
Q：您认为目前中国和海外量化投资的主要区别是什么？
A：从海外量化市场来看，首先是市场的成熟度比较高，投资约束少，融资融券的标的覆盖面也很广，费用也是供求关系决定的，不像中国现在的费用基本上是定价的形式来实现的。另外就是它的衍生品比较多，可以很容易套期保值。还有一个重要的是海外的投资者比较成熟，需求的风险和收益了解的比较清楚，不同的投资者风险偏好是很明确的，机构投资者有时候需要纯α的，有时候需要低风险的。海外还有一个特点，它的平台比我们更先进，成熟的量化投资公司会有一些非常强大的IT支持，无论是从数据、自动化、处理方面都很强大。
Q：2008年金融危机以后，全球范围内量化都受到了不同程度的冲击，您认为目前量化在国内面临的挑战是什么？机会又在哪里？
A：国内的挑战在于：第一个是使用的数据源比较相似，造成大家策略的相似形比较高。第二是风险管理类型比较相似。第三是在策略研究上专业性不够强，很多都是基于比较类似的学术研究报告，出来的结果就比较类似。从这几个方面来看，导致了很多量化信号大众化，做好量化基金，一定要有自己独特的策略。第二个就是产生的回报相对关联性很强，原先是α策略，因为用的人多了，就变成β的成分。
虽然我们面临挑战，但是我觉得机会更多：第一个是我们要从发掘一些新α来源的角度出发，比如说用不同的数据语言，用不同的分析方法。第二个是结合一些基本面和量化的研究方面做出一些新的创新。不仅仅要看公司的基本面，还要看投资者情绪，像席勒尔曾经有一篇文章专门介绍股票的定价，传统股票定价是未来分红的折现，席勒尔认为还应该有情绪在里面，情绪高的时候估价高，情绪低的时候被低估。第三是建立自己专业的风险模型。
Q：您一直在中国提倡量化投资，认为未来在指数、增强指数、对冲基金产品上都会有很大的发展空间，事实也确实如此，究竟量化投资怎么样做得好，希望能给我们总结一下：
A：中国量化投资做了很多年，04年开始做，真正量化投资发展比较快，也是从09年之后，现在规模在扩大，越来越多的专户和机构开始配置一些量化的策略。我们要花更多的时间了解量化投资怎么样做得好，我这里给一个简单的总结：
第一个需要比较好的投研团队，人在任何投资机构里面都是最重要的部分，不仅要对金融、会计、统计、量化管理这方面有专业知识的人才，同时还需要对A股市场有比较深入的了解，中国市场和全球市场还是有一定差异，需要一些个性化的研究。
第二个我觉得比较重要的是严谨的研究方面，量化投资确实要有系统、严谨的流程，而且不要集中某在一方面，这样可能造成系统性风险，基本需要扩大研究领域，开发一些差异性比较大的量化信号。另外在回撤的过程比较细致，每年也要做一些样品化检验。量化和其他投资不一样，需要很多数据，需要很多策略在一起，同时要看很多公司，你要是都靠人去做，其实很难，所以我觉得先进的投资管理平台对量化投资的成功是很重要的保证。
Q：您说的量化投资需要有系统、严谨的流程，能具体说一下吗？
A：我们基本上做投资都是围绕这个流程，从信息处理开始，建立α、风险模型、交易数据管理模型，再做组合优化，然后会产生我们希望的α回报。这里面最核心的当然还是专业知识，同时还需要一个很强大的IT平台支持，只要有强大的IT平台，我们的专业人员才能最大化的奉献。专业人员的贡献在哪里？第一是创新研究，没有一些创新的研究，很难在市场上有长期稳定的收益。第二个系统的研究流程，从合理性分析到预测性分析到整个稳定性分析，都要做很深入的测试。第三个要去开发一些新的数据源和研究的平台，才能保证你的研究能够很快的实现你需要的目标，没有这样的平台，从头干起，这个流程就会非常慢。
Q：您还提到管理平台的重要性，没有好的平台，实现目标会非常慢，时效性在金融投资领域里是非常宝贵的。
A：对，有了好的平台以后，才可以持续不断的发掘新的策略，每个投资策略不会永远都有效，有的策略一年两年就会失效，有的策略可能几个月就会失效，要不断研究新的策略，这个过程就要求你不断的研究新的策略，不断开发新的思路，而且同时还要对市场的行为反应很快，原来预计你的基金管理很好，对市场的快速反应可以让你很快的调整，很多量化基金就是没有足够的储备，市场变化的时候没有办法应对变化，造成很大的损失。数据平台、信息和策略平台、投资组合管理平台，这些对做比较长期规划的公司是很重要的一部分，需要花精力慢慢去建立。
量化易声明：量化易登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。文章内容仅供参考，不构成
投资建议。投资者据此操作，风险自担。
仅回复不作评价
交易信号和策略提供者过去的表现对于未来结果不具有指引，我们不能保证任何账户的盈利或亏损。
我们无法保证运行策略会得到预期的结果，由于成功的交易依赖于很多因素，并不只局限于某一种交易方法或某一种交易理论，本网站对于策略是否适合或是否盈利不做任何表述。
用户在进行交易前，请向专业人士咨询并了解交易所存在的风险性。本网站所提供的策略是针对能够充分理解交易的本质及其风险范围的成熟交易者所开发的。用户应对在交易过程中的所有交易行为负责。9342被浏览244606分享邀请回答/其它，这里面也有很多好东西，一定要点开看看，收藏起来！这么多内容先从哪里读起呢？别问，你只需要读！读！读！为什么会找到这么多博客？因为有好多博客之间会互相提及，甚至互相引用，我们做读者的自然就可以滚雪球似的拥有足够多的内容来读了。PS: 最近跟风开通了值乎3.0，我来比划我来答。 (二维码自动识别)2.4K52 条评论分享收藏感谢收起的seminar，尽管行业里用matlab直接跑实盘系统的人很少，但是绝对不要低估他们seminar的指导价值和代码质量（我现在用的主力语言是Python，但是长期从Matlab等社区受益良多），贴几个seminar的链接，其他有兴趣的自己在上找吧：WOW，发现个我自己都没看过的......看看去。1486 条评论分享收藏感谢收起}