马特量化机器人源码量化交易的特点以及应用

 

马特量化机器人源码量化交易的特点以及应用定量投资与传统的定性投资本质上是相同的，都是基于市场无效率或弱效率的理论。两者的区别在于，定量投资管理是一种“定性思维的定量应用”，更强调数据。

 

定量交易具有以下特点；量化交易

 

1.纪律。根据模型的结果做出决定，而不是根据感觉。纪律不仅能抑制人性中贪婪、恐惧和侥幸的弱点，而且能克服和跟踪人的认知偏差。

 

2.系统的。具体表现为“三个以上”。第一个层次是多层次的，包括大资产配置、行业选择和特定资产选择三个层次。二是多角度，量化投资的核心理念包括宏观周期、市场结构、估值、增长、盈利质量、分析师的盈利预测、市场情绪等方面。三是多数据，即海量数据的处理。

 

3.套利的想法。量化投资通过全面系统的扫描，抓住错误定价和错误估值带来的机会，从而发现估值的洼地，通过购买低估的资产和出售高估的资产来获利。

 

4.概率获胜。首先，定量投资是不断挖掘历史数据中预期会重复的规律，并加以利用；其次，它依赖于资产的组合来取胜，而不是单一的资产来取胜。应用程序编辑定量投资技术包括多种具体方法，广泛应用于投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易等领域。

 

本文以统计套利和算法交易为例。1统计套利

 

［2]统计套利的主要思想是先找出几对相关性最好的投资品种，然后找出每一对投资品种之间的长期均衡关系。当一对品种的差价出现一定程度的偏差时，就开始建立头寸，买入相对低估和相对高估的品种，回到获利之前的等价差价的均衡状态。股指期货套期保值是统计套利中常用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买卖一对股指期货进行交易。在经济全球化的条件下。

 

各个国家、地区和行业的股指之间的联系越来越密切，容易导致股指的系统性风险。因此，对指数间的统计套利进行套期保值是一种低风险、高收益的交易方式。

 

2算法交易。

 

算法事务的主要类型是：（1)被动算法事务，也称为结构化算法事务。除了使用历史数据估计交易模型的关键参数外，交易算法不会根据市场条件主动选择交易时机和交易数量，而是根据给定的交易策略进行选择。该策略的核心是降低不断下滑的价格（目标价格与实际平均价格之间的差距）。被动算法交易是最成熟和应用最广泛的。例如，在国际市场上使用最多的VWAP和twap属于被动算法交易。

 

（2)主动算法交易又称机会算法交易。这种交易算法根据市场情况进行实时决策，判断是否交易、交易数量、交易价格等，除了试图减少价格的下滑外，主动交易算法逐渐将重点放在价格趋势的预测上