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    • 深度学习/神经网络
  • 异类指标

量化交易中,从一个想法的提出到实盘运行
大致要经历以下阶段:

阶段\产品线 稳定套利策略 日内短线策略 波段策略 长线策略
从idea到概念化
回测研究阶段
实盘代码开发 1. --季度合约套利--
试验盘在跑
实盘运作中
业绩归因分析

(文章未写完)量化交易系统都由哪些逻辑与功能模块构成?

首先是框架/核心库/公共组件这块:

模块/作用 需要哪些知识点 负责这块的好处是
Xxx.DataSource
数据层,为下面LiveTrade和LoopBack提供K线数据
. .
Xxx.LiveTrade
实盘,调用交易所API往交易所下单
对金融交易知识和币类交易所api很熟悉 如果已经掌握了下面几块,补足这部分知识就成为量化交易开发业界行家了
Xxx.LoopBack
回测,Api和LiveTrade保持一致,但订单存在本地
对金融交易和mongo数据库熟悉 都已经能自己开发回测系统了,终于不用忍受市面上的SB回测系统了……要在这行走得更远,可以选择从这里开始
Xxx.Metric
业绩分析,可以通过历史交割单(无论是实盘的还是回测生成的)分析策略表现
真要做到极致,可能需要CFA/CPA知识 在项目中加深对这类知识的掌握程度,毕竟真实去使用了
Xxx.Util
其它常用轮子
几乎不需要金融交易的知识

如果公司只是使用自有资金投资和交易,可能需要查看、业绩汇总/报表和实现必要时紧急干预交易的系统,我们称之为交易管理系统(Tms,Trade Management System);如果公司要面对C端用户/投资人(这里指散户和大客户投资人,不是股权投资人),可能需要客户与资产管理系统(CATM,Client & Asset Management System)。

把框架/核心库/公共组件和管理系统独立开来是为了做到资源重用低耦合
资源重用表现在,无论是研究人员做策略研究, 还是系统开发人员做系统开发,他们都可以复用框架/核心库/公共组件,避免重复造轮子。
低耦合表现在,管理系统 和 框架/核心库/公共组件 可以独立演进和版本升级,万一出了问题不会互相影响。

量化公司的技术团队都需要哪些方面的人才,以及为什么需要?

通常他们都有量化交易系统,有系统的地方就需要有架构师做架构设计与规划,所以首先需要架构师。

首先由解决方案架构师根据种种因素(公司的实际需求、财力和技术实力)分析,确定这个系统是组建内部团队研发、外包、购买还是找个开源方案凑合使用。

如果最终确定组建内部团队研发自有知识产权的系统,那就到了系统架构师做架构设计了。上面文章《量化交易系统都由哪些逻辑与功能模块构成?》 就是一个经典的架构设计方案。

接下来就是系统的开发。

完成后, 策略研究人员就可以基于这些成果研究策略了(详见下方文章),交易员也可以在这些系统上跑实盘策略。

给程序员和数据分析师的5分钟极速入坑量化交易课程
看看量化交易主体——策略研究工作大致长啥样的。

Together, let us seize the moment | 出发吧
主要介绍量化交易和 计算机系、数学系、金融系、人工智能系的交集,以及量化交易带来的机会和前景。
Ps1. AI人才负责构建模型,模型通常还得整合到上方的量化交易系统中才能跑实盘
Ps2. 上方文章 《量化公司的技术团队都需要哪些方面的人才,以及为什么需要?》 中的“策略研究/机器学习/深度学习类”可以看出AI研究方向包括哪些

基础知识学习

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