【投资与量化投资】学习笔记

发布时间：2024年01月15日

关于投资

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股票投资分析流派

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关于量化投资

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量化投资一般流程

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  • 策略设计：基于金融理论、历史数据或其他分析方法，构建量化投资策略的想法。

  • 回测验证：使用历史数据对策略进行回测，检验策略的有效性和可行性，以及找到优化策略的方法。

  • 模拟盘验证：使用虚拟账户和资金进行模拟交易，检验策略在实际市场中的表现，调整和优化策略。

  • 实盘交易：经过前面的验证和优化后，将策略投入实际交易中执行。

量化投资平台

平台名称数据方面研究方面回测方面模拟交易方面实盘交易方面交流社区方面
聚宽（JoinQuant）提供2005年至今完整的股市Leve1数据、上市公司财务数据、完整的停复权信息。实时更新行情数据，盘后更新财务数据。此外还提供基金（包括ETF、LOF、分级A/B基金、货币基金）的行情和净值数据，金融期货数据、股票指数数据、行业板块数据、概念板块数据、宏观数据、行情数据等。提供基于IPython Notebook的研究平台，支持Tick级数据，支持Python2、Python3。提供API（Application Programming Interface）。支持股票、基金、期货等品种的回测，支持日、分钟、Tick级回测。支持股票、股指期货、商品期货、ETF等品种的日、分钟、Tick级别的模拟交易。和第一创业合作，支持股票、场内基金、期货的自动化实盘交易。“聚宽社区”，活跃度很高。
掘金（Myquant）提供近10年日/分钟/Tick级别股票数据，及财务、分红送配、行业、板块等数据。还提供股指期货、商品期货的连续数据。支持Python，Matlab，C，C++，C#语言。提供API。支持股票、期货等品种回测及其混合回测，支持日、分钟、Tick级回测。支持股票、商品期货、股指期货等品种的日、分钟级别的模拟交易。需要客户申请和人工审核，具有实盘交易权限后可以手动交易。“掘金量化社区”，活跃度较高。
Bigquant提供日/分钟级别的股票、期货、基金等数据的实时和历史数据，以及新闻、社交等新型数据。支持Python，提供AI开发策略。提供API。支持股票、期货等品种的回测，支持日、分钟、Tick级回测。支持日、分钟级别的股票、期货等品种的模拟交易。可推送秒级交易信号，提供API接口对接交易终端，由用户手动交易。“Bigquant量化社区”，活跃度较高
米筐（Ricequant）提供股票、ETF、期货（股指、国债、商品期货）、现货的基本信息。股票、ETF过去10多年以来每日市场数据，股票、ETF在2005年以来的分钟线数据。ETF过去20多年以来的市场数据和财务数据。期货从1999年以来的每日行情数据。期货2010年以来的分钟线数据。中国50 ETF、商品期权的日、分钟数据。舆情大数据。提供基于IPython Notebook的研究平台，支持Python，Matlab，Excel。提供API。支持股票、ETF、期货等品种的回测，支持日、分钟级回测。支持日、分钟级别的股票、ETF、期货等品种的模拟交易。提供期货的实盘交易。“米筐量化社区”，活跃度较高。
真格量化主要是商品期货、期货期权、金融期货、股票期权等金融衍生品的数据。支持使用Python进行策略研究。提供API。主要提供期货、期权的日、分钟、Tick级别的回测。使用第三方模拟交易平台，主要提供期货、期权的日级别的回测。主要提供期货的实盘交易。“真格量化社区”，活跃度一般。

（表格摘自Datawhale量化开源课程）

参考学习教程【Datawhale量化开源课程】

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_64546620/article/details/135582048
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