股票量化交易接口:打造自己专属的量化交易系统

股票学习网 发布:2019-11-29 19:49:46 阅读:37次

最先说,这一课程内容是人们调查之后后,决策在微信公众号推广的。由于的确是认真在做这件事情,人们也要为一些量化投资发烧友出示一些技术性上的适用。一些想搭建自身交易软件和对策的发烧友,人们感觉根据VN.PY是一个非常好的挑选。当你很感兴趣,在文尾加上工作员手机微信,来新闻资讯和报考。期待你有一定的获得。

全部的取得成功全是是勤奋和努力的結果

俗语说:

艺多不压身,修习靠本人

即然挑选去学习培训还要用心去看待

不必奢侈浪费了钱财和時间

VN.PY实战演练培训

——打造出自身专享的量化交易系统软件

vnpy

培训介绍

量化投资与深度学习微信公众号协同东莞市量化信息科技有限责任公司联手打造出《VN.PY实战演练培训》,随之中国量化投资的发展趋势,第三方量化服务平台花费价格昂贵,对策安全性差,开发工具局限性等缺点层出不穷。 VNPY做为一个开源系统的量化交易系统软件新项目,具有减少投资者的开发设计门栏,不断维护保养系统软件的可靠性,维护了交易员对策的安全性,零花费等优势。将是组织和本人投资者升級交易软件的优选。 此外根据python的量化交易系统软件具有很强的扩展性,在数据分析,人工智能技术对策开发设计层面,能协助您攻占主动权。

东莞市量化信息科技有限责任公司

东莞市量化信息科技有限责任公司,技术专业从业量化交易系统软件,投资建议的开发设计, 深度学习技术性在量化的应用程序开发。 志向打造出变成业界领跑的人工服务智能投顾产品研发和营销推广组织。

培训花费

1200元/人

培训方式

网上培训,培训后能够到我公司网站优量免费在线网址开展课程内容不限量翻阅。

培训时间

此课程内容一直有效,一共12个学时。

讲师介绍

股票量化交易接口:打造自己专属的量化交易系统

何文峰

东莞市宽客俱乐部队出资人, 东莞市量化信息科技有限责任公司经理。

某证券公司组织市场部工作人员向新闻记者表露,该企业将要对量化私募基金放宽其股票交易系统插口,但现阶段并未有准确的文档,可是有关推荐业务流程早已在进行。针对挑选什么种类的量化私募机构进行协作,该工作人员表达除开一些固定不动门坎,应当还会考虑到成交量和财产总产值。

现阶段什么证券公司组织在主打这种业务流程?推荐这方面业务流程的关键驱动力取决于?华北地区某私募机构责任人告诉记者,包含国泰君安、中信证券等均在主打这些方面的服务项目,大伙儿看好的实际上就是说在其中的高佣金收益。

“在证券公司管理体系里,为的就是说财产总量和买卖额度,买卖额度相匹配的就是说买卖佣金。而佣金的高矮考量沒有很大的区别,如今证劵公司的市场竞争工作压力较为大,在佣金上,投资者和管理员包含组织,私募公司会开展比照。”所述私募机构责任人直言不讳,规范基础均衡化,高佣金的收益自变量在总量财产上提升,财产多了,佣金的量就会上去,证券公司会偏重于挑选高频率类买卖量化私募基金开展协作。

start='2005-01-01')

df.index=pd.to_datetime(df.date)

tech_rets = df.close.pct_change()[1:]

rets = tech_rets.dropna()

#rets.head()

#下边的結果表明,人们95%的相信 ,一天人们不容易损害超出0.0264...

rets.quantile(0.05)

-0.026496813699825043

搭建蒙特卡洛模拟涵数:

def monte_carlo(start_price,days,mu,sigma):

dt=1/days

price = np.zeros(days)

price[0] = start_price

shock = np.zeros(days)

drift = np.zeros(days)

for x in range(1,days):

shock[x] = np.random.normal(loc=mu * dt,

scale=sigma * np.sqrt(dt))

drift[x] = mu * dt

price[x] = price[x-1] + (price[x-1] *

(drift[x] + shock[x]))

return price

#仿真模拟频次

runs = 10000

start_price = 2641.34 #今天收盘价格

days = 252

mu=rets.mean()

sigma=rets.std()

simulations = np.zeros(runs)

for run in range(runs):

simulations[run] = monte_carlo(start_price,

days,mu,sigma)[days-1]

q = np.percentile(simulations,1)

plt.figure(figsize=(8,6))

plt.hist(simulations,bins=50,color='grey')

plt.figtext(0.6,0.8,s="原始价钱: %.2f" % start_price)

plt.figtext(0.6,0.7,"预估价钱平均值: %.2f" %simulations.mean())

plt.figtext(0.15,0.6,"q(0.99: %.2f)" %q)

plt.axvline(x=q,linewidth=6,color="r")

plt.title("历经 %s 天之后上证综指仿真模拟价钱分布" %days,weight="bold")

Text(0.5,1,'历经 252 天之后上证综指仿真模拟价钱分布')

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