算法交易

文章背景

在当今复杂的金融市场中，“算法交易”变得非常重要。本文深入探讨了四个关键指标的融合 - 相对强弱指数（RSI）、指数移动平均线（EMA）、成交量加权平均价格（VWAP）和移动平均收敛/发散（MACD）相对强弱指数（RSI）、指数移动平均线（EMA）、成交量加权平均价格（VWAP）和移动平均收敛/发散（MACD）以创建和开发有效的交易策略。

使用这四个指标创建的武器蜡烛策略显示出它的效率，因为它能够实现 1.882 的利润因子。这表明，当这四个技术指标结合起来制定策略时，与使用两个或三个指标的组合相比，它可以提供更准确和更可靠的交易信号。算法交易者应该使用多指标方法来更全面地

如下午14点50，判断是否涨停，没涨停就卖出 这种

https://bigquant.com/wiki/doc/tezheng-ri-xIjPe1UFMu

这个例子程序也一直报错

像一些复杂的因子合成方法怎么实现呢，有没有相关的算子模块或者代码分享呢

如何把次日开盘数据加入策略？比如竞价金额，竞价成交量。开盘涨幅。

新手想问一下在trade运行中，这个错误是什么意思，需要在什么地方改正

\

# 回测引擎：初始化函数，只执行一次
def m2_initialize_bigquant_run(context):
    context.myIns = ['000897.SZA', '600208.SHA', '600533.SHA', '000926.SZA', '601668.SHA', '600854.SHA', '600228.SHA', '600383.SHA', '300988.SZA', '603858.SHA', '300939.SZA']

# 交易引擎：每日盘前触发一次。
def m2_before_trading_s

输出：：：

\

说是有：

https://bigquant.com/wiki/doc/mokuai-aBcAf1yeFo

最好更细粒度的， 比如分钟级别。

好像没找到。 求例子。

https://bigquant.com/codeshare/108f8f5f-14e7-4a73-ba80-d9daa1f4f87d

\

一直有类似的错误，应该是该模块的代码有一些问题，需要查看一下

具体怎么调用这些因子

算法交易策略简单来说就是用计算机语言（如 Python）编码的策略，用于执行交易订单。交易者将这些策略编码，以利用计算机的处理能力，以更高效的方式进行交易，几乎不需要干预。

无论你是初学者还是经验丰富的交易者，跟随这个指南踏上算法交易策略的旅程。它旨在赋予你必要的知识，帮助你在交易中取得成功。

从动量交易和套利，到做市和机器学习驱动的高频交易，我们通过实际案例和真实世界的交易算法应用进行学习。我们将探讨如何在实时市场中实施自动化交易系统，并且深入研究算法交易中的风险管理、优化技术、算法交易策略的回测以及数据获取等内容。

这个全面的指南是你值得依赖的资源，提供了专家驱动的见解，讲解简单明了

自动化交易是一种利用自动化系统执行交易订单的方法，速度更快。凭借你在交易领域的专业知识，你可以将交易方法自动化，而不是手动执行交易。在这篇博客中，你将了解有关自动化交易方法的一切，并开始学习如何入门。

内容大纲

• 什么是自动化交易？
• 自动化交易的历史
• 自动化交易的工作原理
• 自动化交易与算法交易的区别
• 传统经纪模式与新经纪模式的区别
• 自动化交易和算法交易的例子
• 实践自动化交易的前提条件
• 学习自动化交易的资源
• 构建自动化交易系统的步骤
• 自动化交易的优势
• 自动化交易的缺点

什么是自动化交易？

自动化交易使用计算机根据算法生成交

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台：

https://bigquant.com/data/home

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子：

<https://

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导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

为什么需要学习股票市场的数学？

• 人们常常会思考为什么需要理解和学习股票市场的数学。
• 学习股票市场数学的必要性是什么？
• 我在哪里可以学习股票市场中数学的应用？
• 股票市场数学的基础是什么？
• 在学习股票市场数学时，应该关注哪些概念？

许多人希望从数学角度学习算法交易。各种数学概念、统计学和计量经济学在股票市场交易中发挥着重要作用，为你的股票交易提供优势。

以下是我们在本文中涵盖的有关股票市场数学的完整列表：

• 股票市场数学是什么？
• 算法交易概述
• 算法交易为什么需要数学？
• 数学在交易中何时以及如何流行起来：历史之旅
• 股票市场的数学概念
  • 描述

谁可以读？

本书是为了任何想要了解算法交易领域的人而写的。根据我们的经验，我们想象中的读者将是：

● 大学生

● 科技专业人士

● 不同类型的业余交易者（例如，专业交易者，或者喜欢积极管理个人投资组合的业余爱好者）

● 任何渴望了解更多关于应用量化金融的人

有什么先决条件吗？

我们假设读者没有编程背景。虽然不必要对金融、数学或计算机科学有了解，但如果对这些领域有任何/一些/全部有适度的掌握，将会更容易阅读这本书。

内容大纲

1. 金融交易简史：介绍了金融交易的历史，从1602年荷兰东印度公司的股票交易开始，到现代金融市场的发展。
2. **

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成：

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](ht

策略简介

该策略为期货多空对冲策略，做多的同时也做空，赚取Alpha对冲收益，信号由算法产生。

标的

商品期货合约

信号产生

将股票市场的成熟算法StockRanker应用在期货市场，根据StockRanker算法预测未来1小时商品期货的涨跌，做多涨幅排序第1的期货品种，做空涨幅排序倒数第1的期货品种。

回测频率

1分钟K线

案例详情

输入特征模块，利用表达式构造特征，过滤条件来筛选期货。因为加工的是分钟频因子，因此读取分钟表。注意，m1和m2都是输入特征模块，都需要读取cn_future_bar1m的数据。

![](/wiki/api/at

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更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平