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最近老客户的量化交易平台要进行升级，对算法改进，加上更详细的UI指示，所以写一些量化交易开发的成果说明，也追加一些量化交易开发的要点。
锐英源软件量化交易平台是C++量化交易开发成果，结合语音识别产品掌握的机器学习能力进行算法数据处理，能够使用GPU算力进行量化分析，安全可靠，功能全面，日志详细，可灵活配置以支持个人和机构用户，各类报表齐全，方便老板和操作员使用。
C++量化交易开发是量化交易开发的主要模式，有些Python量化交易开发调用的还是C++库，因为C++速度快还支持面向对象，能够构建各种复杂的数据模型，现在也有C++和Python混合开发的趋势，在数据处理上更直观。
量化交易，也称为量化交易，是一种专注于使用量化分析来识别交易机会的营销策略。这种定量分析的使用仅仅意味着必须使用研究、测量、统计和数学模型来识别交易机会。
作为交易者，必须充分了解量化交易的含义。时代在变，因此已经从金融机构和对冲基金使用量化交易策略转向被称为量化交易者的私人个体。
要拥有成功的量化交易业务，请始终记住需要四个基本要素。这些组件包括战略识别、战略回测、执行系统和风险管理。这些组件是一步一步的，因此没有另一个就无法运行。
量化史要充分理解任何模型，了解导致该策略的原因以及它是如何开发的历史数据总是很重要的。量化交易历史可以追溯到 1970 年代。这是金融市场投资者开始使用算法交易和数学模型购买股票和债券的时期，这是由于 Harry Markowitz 提出的论文而实现的。
Harry Markowitz 在《金融杂志》上发表了一篇博士论文，其中他应用统计模型和数学计算来展示如何为股票投资组合计算变量。Markowitz 的这篇论文写于 1952 年，但直到 1970 年代，量化交易员才开始在他们的投资公司中使用这些策略。这就是为什么大多数量化交易者经常将 Harry Markowitz 称为量化交易之父。70 年代开发的指定订单周转 (DOT) 系统也是量化交易的一个显着部分，因为它使(NYSE) 首次以电子方式接受订单成为可能，而且这一发展也提供了实时交易。纽约证券交易所使用彭博终端向交易者提供时间市场数据。
随着时间的推移，量化交易系统的使用不断增加，2009 年，60% 的美国股票交易由高频交易公司执行，这些公司依靠量化交易技术和数学模型来支持他们的策略。
然而值得注意的是，尽管经纪公司和投资银行都在使用量化模型，但量化交易仍然受到主要金融机构的广泛批评，因为有人说使用自动化系统购买股票并非 100% 准确。
尽管如此，量化交易仍在继续增长。机构投资者和对冲基金仍然依赖量化交易策略进行交易决策。
任何营销策略都没有利弊。量化交易也不例外。量化交易的主要优势之一是它涉及使用纯数学模型，从而消除偏见和情绪化决策，而是专注于可用数据。
除此之外，量化交易更快。它限制了分析可用金融市场数据数量的时间问题。这是因为，如果没有量化交易，量化交易者会变得有偏见，并且会发现在不涉及情绪的情况下很难做出决定，但在量化交易工作的帮助下，这个问题很容易解决。
然而，量化交易并不是一个没有风险的完美交易系统。使用量化交易的一个主要缺点或缺点是它有局限性，因为当其他量化交易者不知道该策略是否知道时，它的效果最好，因为如果他们知道，交易策略就会失去其有效性。
此外，量化交易者必须不断应对不断变化的金融市场状况。今天有利可图的交易策略可能会导致第二天迅速亏损。这是高度不可预测的。
要成为一名成功的量化交易者，您需要详细了解统计套利以及量化交易模型和策略。
量化交易由四个主要部分组成。主要组成部分之一是战略识别。在这里，交易者试图通过利用对冲来识别交易机会，并弄清楚如何确定最佳交易频率。
确定量化交易最佳策略的过程始于研究。只有通过研究，才能考虑到一些关键因素。这些关键因素包括找到策略、将策略分组到正确的投资组合中、使用数据挖掘来测试所选策略以及优化这样的策略以获得更高的回报。
寻找高回报或高利润策略的一个好方法是通过多种来源。贸易期刊就是一个很好的例子，因为它们包含定量研究人员所需的交易策略。最受欢迎的策略包括均值回归、统计套利等。
然而，重要的是要注意量化交易的一个重要部分，这就是所谓的交易频率。根据技术风险，频率可能高或低。高频交易侧重于当日持有资产，而低频交易则侧重于持有资产超过一个交易日。
另一方面，超高频交易策略涉及持有资产几秒钟或几毫秒。一旦确定了策略，就必须测试历史数据库以确保盈利。这样做的过程称为回测，
每个量化交易者都应该知道几种量化策略，但不可能全部解释清楚。这里有五种量化策略可以用来指导您的交易决策。
均值回归策略与利用股票或证券定价时发生的动态变化有关。这种交易策略利用的理论是，只要价格出现极端波动，资产价格总是会回到平均水平。
它的名字来源于围绕平均价格的价格波动，但尽管有波动，价格总是会回到平均价格。这种策略是有效的，因为它允许量化交易者在价格上涨时获利，并在价格异常低时保存。这种策略的唯一缺点是它不适用于所有金融市场。
它的工作方式是量化交易者编写代码，从而可以找到具有长期均值的市场。一旦找到它，它就会在与它不同的任何时候突出显示它。如果它向上发散，系统将计算有利可图的空头交易的概率。如果它向下发散，它将在多头头寸上做同样的事情
这是一种基于均值回归策略的交易策略。这是一种有利可图的策略，它依赖于这样一个事实：任何时候一组股票相似，它们在金融市场上的表现总是相似的，所以当有一只股票的表现不像这些股票时，它表明获利的可能性很大。
要使这种策略奏效，必须计算受类似市场条件影响的股票组中每只股票的平均价格。在此之后，必须创建一个表格，显示表现低于平均价格的股票和表现高于平均价格的股票。每当这些股票中的任何一个恢复到平均价格时，就意味着两个头寸都因获利而平仓。
与每种策略一样，统计套利的缺点是有时，有些因素可以应用于单个资产，而不能应用于组的其他部分。因此，会出现长期偏差，从而阻止平均价格的回归。作为一种风险管理策略，交易者将不得不使用高频交易算法来利用极短期的市场低效率。
也称为动量交易是一种非常简单的策略。顾名思义，它使用情绪趋势来识别一个重大的市场运动，一旦它开始并驾驭它直到它结束。展示这种策略的一个很好的例子是监控一家主要金融机构的交易员之间的情绪。通过这种监控，可以开发出一个模型来预测机构投资者可能大量买卖股票的时间段。
与创建一个模型有关，该模型可以识别大型机构公司或机构交易者何时计划进行大笔交易，其唯一目的是与他们进行交易。它也可以称为高科技前沿运行。机构交易通常通过算法完成，通过这种策略，机构投资者的自定义执行模式很容易被识别和隔离。
值得注意的是，HFT 公司经常使用算法模式识别策略，它们帮助做市商领先于销售。
ETF是代表交易所交易基金的首字母缩写词。ETF 规则交易策略基于从指数和跟踪它的 ETF 之间的关系中获利。每当将新股票添加到指数中时，代表该指数的 ETF 通常也必须购买该股票。通过了解指数加减规则并利用超快速执行系统，量化基金可以利用这一规则并在强制购买之前进行交易。
策略回测是量化交易的第二个组成部分。这是非常重要的，因为它涉及到已确定的策略在历史数据和非研究数据中是有利可图的。在量化交易系统中确定最佳策略后，交易者会根据历史数据和样本外数据了解要使用的策略，但是，需要交叉检查这些策略在现实世界中的工作方式. 这就是策略回测的地方。
要使回测成功，以下几点是必不可少的：历史数据的可用性和清洁度、估算实际交易成本以及确定最有效的回测平台。每个回测程序都使用一个软件平台。很好的例子包括 Excel、平台、贸易站、Python 等。
获取历史数据的成本有时取决于数据的质量、深度和及时性，因此对于不熟悉量化交易的交易者（尤其是散户投资者），建议使用雅虎财经提供的免费数据集。
一旦一个策略经过回测并被认为没有偏见（尽管回测不能完全保证成功，因为它涉及很多偏见，即使这些偏见被尽可能消除）并且具有良好的夏普（这是超额收益的平均值除以超额收益的标准差，超额收益的标准差是策略在预定 基准之上的收益），最小化的回撤（特定时间账户资产曲线中最大的峰谷下降)，下一步的行动是建立一个执行系统。
执行意味着采取行动，因此执行系统涉及经纪人在策略制定和回溯测试后用于发送和执行交易列表的手段。它是量化交易的重要组成部分。
执行系统需要交易者必须注意的技术指标。这些技术指标包括与经纪业务的接口、交易成本的最小化以及实时系统的性能与回测性能的差异。执行系统是经纪商发送和执行策略生成的交易列表的唯一途径。这可以手动、半自动或全自动进行。大多数低频交易 (LFT) 技术使用手动或半手动技术。
在执行系统中，重要的是要考虑交易成本的最小化，这涉及佣金（经纪商收取的税）、滑点（预期成交订单与实际成交订单之间的差异）和点差（成交价之间的差异）正在交易的证券）。
然而，由于回测时出现的偏差以及其他原因，策略性能与回测性能的差异可能会成为影响执行系统的问题。此外，另一个障碍是系统中可能存在错误以及在回测期间未显示但在实时交易期间出现的交易策略。
风险管理是量化交易的重要组成部分，因为它有助于权衡可能影响交易成功的因素。可能发生的此类风险之一是回测期间的偏差，以及由于脱机而导致计算机系统故障的风险。此外，还存在经纪人破产的风险。
除此之外，量化交易者还需要在量化交易的最后一个环节中考虑硬盘故障的技术风险。其他未提及的考虑因素包括最佳资本配置和处理个人心理状况。
大多数时候，人们倾向于将量化交易与算法交易混为一谈。两者非常相似，但都有不同的特点。然而，两者之间的主要区别在于量化交易技术涉及使用数学模型来识别交易机会。
而算法交易业务涉及使用自动交易系统或传统技术分析来分析图表模式并找到新头寸。因此，算法交易可以使交易决策和业务自动化，使其比 Quant 更快、更准确。
量化交易与自动化系统有关，因此量化交易者需要了解自动化交易系统的要素，包括：
1 寻找合适的市场进行交易。这与选择合适的市场和交易工具有关。一旦确定了这一点，您将需要查找已选择工具的历史数据。其中一些工具包括股票、期权和期货。
2 构建所需的功能和交易信号。两者一起工作，因为要能够识别交易信号，需要构建所需的功能。这里的特征是指数据价格的移动平均线或比率。
信号可以是开、关、高或低，并且可以组合以构建新功能。您还需要了解上述交易策略才能成功构建这些必需的功能和交易信号。
3 决定最佳交易执行策略以及交易成本，因为交易成本和策略可以决定它是否是一个有利可图的策略。
4 回测和绩效指标，以观察该策略过去如何运作的历史数据。回测还有助于优化交易系统。秘密
量化交易很有趣，但学习起来非常复杂。为了取得成功，量化交易者需要具备良好的数学计算知识。您还需要扩展您的编程知识以及进行大量机器学习。既然您已经了解了量化交易的内容，那么如果您是初学者，在开始实时交易之前，您需要阅读更多的书籍并参加更多关于量化交易的课程。
一旦您拥有良好的统计学和计量经济学背景，您就可以在准备拥有量化交易业务之前，开始数据收集、回测以及量化交易的其他组件和策略。
金融市场可能非常不可预测，交易者和投资者在应用量化交易技术时应利用适当的风险管理。风险承受能力和风险管理要落实到位。