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中國期貨市場量化交易電子版

發布時間: 2021-06-15 10:27:23

⑴ 什麼是量化交易,未來前景如何知道的講講。

國外量化交易已經發展了40年左右,量化交易程序換交易佔比60%,量化基金規模達到30個億美元,而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右,至今量化交易規模不過2萬億RMB,國內現在的量化人才也很缺失,隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展,但是仍需一定時間,加上國內量化交易政策還不夠明朗,整體來說量化交易在國內還是一年藍海,但是路途並非坦途。

⑵ 國內股票期貨量化交易平台哪家好

內盤?不就是那幾家嘛,上期所等等;又不是外盤有很多。

⑶ 中國期貨市場為何沒有把現貨當成主要交易對象

你說的這個問題,正是期貨的魅力所在。
期貨有現貨作為標的物,他之所以有合約月份,因為涉及到現貨交割。如果你是現貨商,那你持有的期貨合約和遠期現貨合同是差不多的,而且他更規范、不會發生違約。
你所說的外匯黃金交易不是期貨交易,國外的外匯期貨黃金期貨也是分合約月份的。
如果你想做個長期趨勢,你可以建立遠月的合約,這樣就算你想持有1年以上,也只要移倉一兩次即可,一般做長期趨勢的,對於月間價差應該不會很在意吧。

璟唐國際投資——專業期貨研究團隊

並非開展業務,純粹宣傳,望見諒

⑷ 國內哪家股票/期貨量化交易平台支持tick級回測

國信tradestation支持股票、期貨、期權交易,你說的量化回測都可以

⑸ 在中國,做量化交易一天的工作是怎樣的

做量化交易一天的工作:

8:00~9:00: 打開交易策略,設置一些運營參數

9:00~9:30: 觀察策略運轉,確保沒有問題

9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略,測試新想法

15:30~17:00: 分析交易記錄, 確定第二天的交易計劃

17:00~18:00: 運動

崗位職責:
分析金融市場(期貨、股票等)數據,尋找可利用的機會;開發與維護量化交易策略;提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持;

崗位要求:
1.熟練計算機編程能力,熟練掌握至少一門編程語言,python優先;

理工科背景,具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備,熟悉機器學習方法(分析科學問題和相應數據,建立模型和方法,驗證模型和方法,應用模型和方法並分析結果,改進模型和方法);

有處理分析大量數據的經驗,並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題;良好的自我學習和快速 學習能力,有工作激情,喜歡金融行業;兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先;

(5)中國期貨市場量化交易電子版擴展閱讀

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。

⑹ 國內量化交易市場規模有多大包括股票、基金、股指期貨、商品市場,用量化交易的方式達成的交易規模的份

國內量化交易市場規模到目前為止沒有一個定論,因為全世界范圍來說,量化交易市場也是一個開始,我們國家對於量化交易,還沒有正式開始,所以具體的數據是沒有辦法確定的,不過從經濟總量來說,股票、基金、股指期貨、商品市場,應可以佔到百分之十五左右的份額,至於具體的交易作為理財師,我建議您還是遠離為好,原因有下面幾個:

第一、我們國家金融市場,是一個初級階段,無論是股票或者是期貨都不是很成熟,所以根本無法支撐量化交易市場。

第二、我國在經濟發展的轉型階段,現在的國家經濟本身就是一個無法預料的時期,所以任何的金融投資,風險十分巨大,個人的投入很可能出現虧損。

第三、人民幣的貶值是一個很難控制的風險,從現在來看,我國的人民幣貶值應該是一個很正常的趨勢,但是其中的變化會很大,所以我們要注意這方面的風險。

第四、量化交易市場在歐美國家也不是很成熟,而且我們國家也沒有這方面的人才,更加沒有這方面的專業條件,所以這樣的投資基本是不正規的一些公司,其性質可想而知。

第五、我國的金融市場,必須通過國務院的批准,而到目前為止,並沒有任何量化交易市場被國務院認可的信息,所以基於此點,建議大家也要遠離這個市場。

最後,我希望大家在投資的時候,要在正規的渠道進行選擇,比如銀行理財、國債、股票市場、期貨市場,這些投資是國家允許的正規金融投資,其他的投資形式,只要不是國務院批準的,建議大家千萬不要隨便的投入資金。

⑺ 量化交易真的有那麼好嗎

挺好的,可以幫助解套,增加收益,操作也不是很簡單,很適合一些沒有時間或者專業能力不強的客戶,能幫助客戶獲得較高的收益

⑻ 國內支持股票期貨期權基金交易的量化平台都有哪幾家

目前國內量化交易平台主要有掘金量化、優礦、聚寬、米筐、訊投、國泰君安、同花順、龍軟、TB、京東量化、Big、雷礦等等。
專業度較高應該是掘金量化、訊投、優礦
用戶量較大應該是聚寬米筐
人工智慧:Big

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