2023-03-30 16:35
智能量化交易系統(tǒng)
智能量化交易系統(tǒng)是由一套量化交易模型與量化交易策略組成，其核心是一個數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，而不是簡單的交易系統(tǒng)。智能量化交易系統(tǒng)通過對海量歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，并借助數(shù)學模型對歷史數(shù)據(jù)進行挖掘，從大量的歷史數(shù)據(jù)中尋找可能的規(guī)律和特征，建立一個投資策略模型。然后根據(jù)模型的要求來設(shè)定參數(shù)、選擇策略，并使用計算機程序去實現(xiàn)對這些模型參數(shù)進行自動優(yōu)化。最終以最優(yōu)策略組合輸出相應的投資決策。在交易時，智能量化交易系統(tǒng)會根據(jù)市場變化來實時調(diào)整策略。智能量化交易系統(tǒng)經(jīng)過測試，當市場發(fā)生極端波動時（如大幅下跌、大幅上漲），會自動觸發(fā)平倉條件，從而規(guī)避了高風險的同時也降低了投資組合的風險。 智能量化交易系統(tǒng)是一套對數(shù)據(jù)進行分析和挖掘的投資系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用多種方法從大量歷史數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，包括統(tǒng)計模型、機器學習、人工智能等多種方法。通過對海量歷史數(shù)據(jù)的分析和挖掘，智能量化交易系統(tǒng)能找到股票、期貨、外匯等投資品種的關(guān)鍵歷史數(shù)據(jù)并做出分析和預測。
一、模型
模型是量化交易的核心，是由一系列規(guī)則和變量構(gòu)成的數(shù)學結(jié)構(gòu)，它對數(shù)據(jù)進行分析，并做出預測。模型在市場中扮演著重要的角色，模型決定了量化交易系統(tǒng)的基本走勢。 量化交易模型通常采用經(jīng)典統(tǒng)計學的方法進行設(shè)計。統(tǒng)計分析包括方差分析、均值、標準差、最大值、最小值等。常用的統(tǒng)計分析方法有線性回歸、判別分析等。 此外，還可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機等人工智能方法進行設(shè)計。 歷史數(shù)據(jù)是模型設(shè)計中的基礎(chǔ)，交易系統(tǒng)需要對歷史數(shù)據(jù)進行采集和分析。交易系統(tǒng)采用的算法通常是一種特定的算法，通常是基于規(guī)則或統(tǒng)計規(guī)律進行計算，然后利用程序代碼來實現(xiàn)對這些規(guī)則或規(guī)律進行自動優(yōu)化和調(diào)整。
二、策略
策略是由模型和策略兩部分組成，模型是交易的邏輯，策略是交易的結(jié)果。 模型由輸入數(shù)據(jù)、預測函數(shù)、輸出數(shù)據(jù)四部分組成。 1.輸入數(shù)據(jù)需要滿足三個條件：（1）足夠多且能被量化；（2）具有相關(guān)性；（3）有合理的邏輯結(jié)構(gòu)。 2.預測函數(shù)的計算方法主要有三種：指數(shù)平滑法、時間序列模型法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法。 3.執(zhí)行函數(shù)又可分為兩種，一種是連續(xù)執(zhí)行，另一種是分段執(zhí)行。 4.輸出數(shù)據(jù)是指交易結(jié)果，包括盈虧、交易量、交易次數(shù)等。 5.模型是一組可執(zhí)行的邏輯，它能夠指導投資者進行交易。在數(shù)學建模中，模型包括簡單的線性模型和非線性模型兩種類型。
三、系統(tǒng)
1.系統(tǒng)將策略規(guī)則與交易邏輯分離，以程序代碼的形式固化在系統(tǒng)中，無需人工干預，讓交易變得更簡單。 2.系統(tǒng)基于機器學習算法進行分析，模型參數(shù)會隨時間動態(tài)調(diào)整，能快速捕捉市場的變化。 3.策略可執(zhí)行多個品種，實現(xiàn)多策略管理，降低交易成本。 4.策略開發(fā)過程中可反復驗證，快速迭代，實現(xiàn)持續(xù)盈利。 5.可對策略進行分級管理：普通策略、條件交易、高級策略和算法。分級管理使策略可從低級別的策略升級到高級別的策略，從而實現(xiàn)了量化交易的持續(xù)盈利。 6.系統(tǒng)提供多種條件篩選功能：提供多個篩選條件，能有效過濾不符合條件的數(shù)據(jù)。 7.系統(tǒng)采用分布式部署架構(gòu)，在集群環(huán)境中部署模型及策略。 8.系統(tǒng)支持多幣種投資：可在行情中進行貨幣轉(zhuǎn)換、批量交易等操作。還支持使用不同幣種在不同平臺上進行交易。
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