大家好,今天来为大家分享币宽量化交易平台的一些知识点,和国内主流的量化平台都有哪些的问题解析,大家要是都明白,那么可以忽略,如果不太清楚的话可以看看本篇文章,相信很大概率可以解决您的问题,接下来我们就一起来看看吧!
本文目录
一、量化交易靠谱吗,收益稳定吗
量化是指以数学统计和数学建模为基础,利用计算机技术,从海量的历史和当前数据中,发掘出能够大概率带来超额收益的交易方式,避免人工交易过程中由于投资者情绪波动带来的非理性决策导致的负面影响。一个合格的量化交易模型,必须基于有明确的经济含义的趋势判断或者套利原理,进行进一步的系统化和程序化抽象,呈现出来的形式是一套逻辑完备的可执行的交易指令流程和逻辑控制方案。
策略,字面意义是指可以实现目标的方案集合;简单地讲,就是一系列预设的行为模式,分别在不同的触发条件会被启用。
在证券交易中,策略是指当预先设定的事件或信号发生时,就采取相应的交易动作。
所谓量化,就是把行为模式中的事件或信号数字化,通过一套固定的逻辑来分析,而不是单凭人的感觉或直觉进行判断和决策。
传统的交易员通常是在看到某种图形化的技术形态后,就执行一些特定的交易,如果能把图形形态用一系列计算机程序能识别的数据来描述,让程序自动判断并决策是否要进行交易,并自动进行仓位的管理和风险控制动作,这样也就变成了量化策略。
通常来讲,一般所谓的量化策略是指整个交易过程完全实现为计算机程序,从数据接收、处理到交易执行都是由计算机程序自动完成。为了开发这样的量化策略,预先需要收集一定量的数据,并在其基础上建立一套基于数字的处理决策模型,通常把这一过程叫做量化策略的研究;策略研究好后,就要实现它,让它run起来。
用量化策略的方式来做投资到底靠谱吗?
我们以一个量化平台的数据来看一下:
根据易宽量化平台发布的基于17年12月数字货币跑的一周策略(2017.12.11-17)回测数据来看:
一周策略(2017.12.11-17)回测数据
可以看到三个策略均获得正收益,现在数字货币行情大幅波动,正是使用策略进行交易的好时机!
“擎天柱”获得大幅收益,策略自从12月11日进场做多后,一直持有到现在,目前仍是浮盈持有状态,如果之后价格回落止盈出场,收益率会有所降低。
“倚天剑”进场较晚,但点位不错,进场不久就开始拉升,目前也是持有多单。
“蓄势待发”进场最早,然而过早的止盈导致之后反复开仓止损,对那一段行情不太适应,好在最后一段抓到略微挽回损失。
任何一个投资个体的判断与决策过程都会不同程度地受到认知、情绪、意志等各种心理因素的影响。而量化投资依靠计算机配置投资组合,克服了人性弱点,使投资决策更科学、更理性。
二、量化宽松政策是什么意思
量化宽松是一货币政策,由中央银行通过公开市场操作以提高货币供应,可视之为“无中生有”创造出指定金额的货币,也被简化地形容为间接增印钞票。其操作是中央银行通过公开市场操作购入证券等,使银行在央行开设的结算户口内的资金增加,为银行体系注入新的流通性。
量化宽松主要是指中央银行在实行零利率或近似零利率政策后,通过购买国债等中长期债券,增加基础货币供给,向市场注入大量流动性资金的干预方式,以鼓励开支和借贷,也被简化地形容为间接增印钞票。
量化宽松政策所涉及的政府债券,不仅金额庞大,而且周期也较长。一般来说,只有在利率等常规工具不再有效的情况下,货币当局才会采取这种极端做法。
量化宽松政策的起点,往往都是利率的大幅下降。利率工具失效时,央行才会考虑通过量化宽松政策来调节经济。从2007年8月开始,美联储连续10次降息,隔夜拆借利率由5.25%降至0%到0.25%之间。
2007年金融危机爆发至2008年雷曼兄弟破产期间,美联储以“最后的贷款人”的身份救市。收购一些公司的部分不良资产、推出一系列信贷工具,防止国内外的金融市场、金融机构出现过分严重的流动性短缺。美联储在这一阶段,将补充流动性(其实就是注入货币)的对象,从传统的商业银行扩展到非银行的金融机构。
2008年到2009年,美联储决定购买3000亿的美元长期国债、收购房利美与房地美发行的大量的抵押贷款支持证券。在这一阶段,美联储开始直接干预市场,直接出资支持陷入困境的公司;直接充当中介,面向市场直接释放流动性。
2009年,美国的金融机构渐渐稳定,美联储渐渐通过公开的市场操作购买美国长期国债。试图通过这种操作,引导市场降低长期的利率,减轻负债人的利息负担。到这一阶段,美联储渐渐从台前回到幕后,通过量化宽松为社会的经济提供资金。
参考资料来源:百度百科-量化宽松
三、国内主流的量化平台都有哪些
特点:支持外部数据的购买,数据较多,有聚源等提供的,较靠谱
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特点:可订阅别人策略和看到别人策略回测图
特点:支持数字货币,比如比特币
其他:目前网站只有架子,很多栏目是空的,突出了人工智能,但没看到具体策略。
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特点:只有数据,非量化策略平台
关于本次币宽量化交易平台和国内主流的量化平台都有哪些的问题分享到这里就结束了,如果解决了您的问题,我们非常高兴。
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