量化交易数据结构

⑴ 现在很多身边的朋友都在说量化网上的量化交易确实比他们自己判断的更好

的确是这样，因为量化交易不会受到主观情绪的影响，是一个程序化交易。

⑵ 量化交易有哪些重要的模型

您好，

1. Alpha策略模型
   Alpha策略包含不同类别：
   
   按照研究内容来分，可分为基本面Alpha（或者叫财务Alpha）和量价Alpha。业内普遍不会将这两种Alpha完全隔离开。但是不同团队会按照其能力、擅长方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的团队喜欢用数据挖掘的方式做量价因子，而有的团队喜欢从基本面财务逻辑的角度出发，精细地筛选财务因子。
   
   按照是否对冲可以分为两类。全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好；从长期看, 公司可以赚取BETA分红收益, 并且可以吸引看好指数的客户。相比之下而对冲Alpha策略一般在大牛市中会远远跑输指数；此外不对冲的好处是节约资金，对冲的Alpha策略至少要放20~30%的资金在期货端用来做保证金。
   
   2.CTA策略模型
   关于CTA策略，
   
   CTA策略的特点是收益风险比相对Alpha来说会较低。但是在行情较好的年份收益可能会很高，尤其是在早期。而且，无论是在编程还是策略上，CTA入门的难度相对来说都是最低的。
   

请采纳

⑶ 什么是量化交易

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历内史数据中海选能带来超额收益的多容种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

⑷ 量化网上的量化交易具体包括了哪些类型

具体包括了对冲、跨平台搬砖以及趋势交易这三种类型。

⑸ 量化交易是什么量化交易有哪些优缺点

近些日子，一则“量化交易是什么？”的问题，引发了广大网友们的热议，在网上闹的沸沸扬扬。那么，量化交易是什么呢？量化交易也可以叫自动化交易，就是使用数学模型来自动交易，摒弃了认为主观的判断。量化交易的优点是什么？量化交易的优点就是去除了认为的操作，不会受到情绪的影响，都是拿概率说话。量化交易的缺点是什么？量化交易的缺点是不懂得炒作热点，不会分析时事。那么具体的情况是什么呢？我来给大家分享一下我的看法。

量化交易，也叫自动化交易。就是指利用数学的模型，制作出一套能够稳定盈利的方法，然后让计算机自动的进行买如何卖出的操作。量化交易模型越好，那么交易的盈利能力，以及稳定性则是越强。

以上就是我对于这个问题所发表的看法，纯属个人观点，仅供参考。大家有什么不同的看法都可以在评论区留言，大家一起讨论一下。大家看完，记得点赞，加关注哦。

⑹ 想学量化交易的C++编程，有没有比较好的参考书可看

下面这个可以参考一下，具体还要看个人的情况。

我觉得应该根据你的工作需要或者说你的发展方向而定。基本上两大类吧：C/C++和Java。比如，如果你要做企业级应用的你应该学习Java和C＃；如果你想做嵌入式，那么应该学好C语言；其他情况下，在你不知道要做什么之前你可以选择学习C/C++。学会这两大类中的一类，对于你学习其他语言都将是比较轻松，包括脚本语言，动态语言„„呵呵，这里想就自己的学习经历和情况给大家一个建议，仅供参考。
1、我的入门是从学习C语言开始的（其实课程是C＋＋)，这是我们学校的公共课，我上课比较认真（虽然老师讲得很差，而且一段时间后，我就发现自己的基础掌握比她好，当然理解深度没她好），因此，我认为对于完全没有基础的人而言，听别人讲比较容易入门。当时的教材是学校自己编的，挺烂的。
建议一（以C/C++为例），对于刚想进入编程的人（就是从来都没有接触过编程的人），最好是听课的方式（自己看的话估计要很慢，而且很痛苦），可以找视频或者培训等。C语言推荐入门教材：谭浩强的C语言，最新版是第三版，不过第二版应该也可以了（蓝色的）。说明一下：坚决不同意直接看K&R的《The C programming language》，这本书绝对不是初学者可以看懂的，里面讲语法的并不多，语法都是合在程序里面讲。不过这本书非常好，入门以后一定要看的一本书。
当然可以从C＋＋直接入门，C＋＋之父强烈推荐从C＋＋直接入手。C＋＋推荐入门教材：钱能的C++（红色的，清华大学出版），这本书第一版不是ISO C＋＋，不过比较经典，作者现在也出了第二版了，第二版好像不是太好。国外的最好的入门教材据说是：《Acclerated C++》作者是Koenig和Moo夫妇，非常厉害。他们的著作还有《c陷阱与缺陷》《c＋＋沉思录》。《Acclerated C++》这本入门的书我没有看过，我觉得还是先找本国内的书好好看，看的差不多了，国外的经典书籍随便看就会觉得很有味道，否则你可能会很受打击。入门的书至少要看两三遍（要彻底理解哦 ):）。如果是C＋＋，我建议后面类的部分至少要理解三到五遍。说明一下，c＋＋模板的部分可以先不用看，如果有兴趣的话，等把c＋＋学的差不多了，我觉得可以把模板、STL、泛型编程结合起来学习，这个又是一个很大的工作量了，又得下很大的功夫。所以说，C++博大精深啊。
建议二、学习过程中要结合简单的算法，像冒泡还有类似c语言程序百例这样的小例子做做；更进一步应该做点大一点的项目，最好是控制台程序。或者你已经着手学习win32、MFC或linux，你也可以结合平台做点小的项目。
2、第一阶段是最苦的，接下来相对就知道应该怎么去学习了。这时候假设你已经有了扎实的c＋＋基础。这是你可以选择也应该选择发展方向了，做企业级应用，还是系统开发，嵌入式设计或者游戏开发„„ 那时我其实并没有考虑那么多，因为我不是学计算机的，因此我就把参加一些计算机之类的考试当作学习目标。我当时其实C＋＋语言基础已经很不错了，但是上机实践很少（那时我没有电脑），因此参加省计算机二级，全国计算机三级和全国计算机四级考试，结果上机都没有通过。我很郁闷，二级的时候是我不知道怎么样进那个DOS界面把题目调出来，三级的时候是很快就编好了，也通过运行了，可是成绩出来却不及格，四级的时候是编好了，可能是我那题目比较难，好像用了两次循环，结果那破机器竟然承受不了。后来一乱就毁了（当然主要是上机太少了）。不过我那些上机都没有去补考。二级和三级的时候是自恃水平已经远远超过考试要求了，四级的时候则因为自己已经通过高级程序员考试，觉得补考上机好像没必要。（我高程和四级都是在2003年考的）。
建议三：定位学习方向，并好好学习计算机基础知识。在你还不确定学习方向，或者你还在大学本科期间，那么我认为应该先把计算机的基础知识好好学习一下。我认为计算机必学的基础课程而且要精学——首先是数据结构，其次是操作系统、软件工程，数据库。这四门课不管你将来想从事哪个方向的基本上都会用到。当然，有时间的话，其他基础课都是应该掌握的，离散数学、组成原理、体系结构、网络、编译原理甚至跨学科的。方向是很重要的，因为知识其实是无限的，一个小小的领域就够你研究很久了。本科生可能还没有什么方向的感觉，但是到了研究生你一定要清楚自己到底想要做什么，要往哪个方面发展，不要盲目学，瞎学乱学，否则最后可能看似什么都会，其实什么都不会。
我也曾经学习过Java一段时间，这篇文章既然是谈编程语言的入门学习，我也简单说一说。因为有了比较C＋＋扎实的语言基础，所以Java学起来比较轻松。我先找了国内一本薄薄的教材很快看了一遍（几乎都理解，但是只看了一遍），空闲的时间配合清华张孝详老师的java视频。以后其实才算我真正要开始入门JAVA的学习，我用了是《core java》中文第六版（本来想用候捷翻译的第二版的《Thinking in Java》，发现被同学弄丢了），这本书我差不多用了20天才把里面的知识都搞懂，当然包括程序风格的模拟，最重要的时我把有关GUI编程的那三章里面的程序例子几乎可以默写出来（当然，那是因为我理解了，其实这样就变成了我的知识了），里面的API我也记得差不多了。（说明：Java里面的GUI编程没什么用处了，建议大家先跳过，GUI不是Java的长处，如果以后需要的话再查手册或者再记忆学习）。
其实学习了C＋＋以后，学习Java是比较容易了，但是建议不要两种都学啦，他们的用途是不一样的，你应该熟悉其中一种，更重要的是熟悉其应用领域所需要的专业知识甚至平台，以及使用他们的企业，有创业计划的还应该考虑一下他们的应用领域，最重要的是思考他们的潜在的应用领域。
对于初级的学习就讲到这里，接下去的学习其实都是高级部分，先不介绍了，因为：一、我自己都还没有学懂，这里乱吹会误人子弟。 二、高级东西的学习很多，有很多选择，又需要很多繁琐的知识，可能也一下子没办法讲清楚。

⑺ 量化网上的量化交易是个什么概念

量化交易就是用数学模型来替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的数据中选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。

⑻ 量化投资、量化交易、量化金融，这三者有什么区别吗

其二，行为金融学认为，投资者是不理性的。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。基金经理和投资研究员在一段时间跟踪某只股票之后，由于时刻关心股价的表现和基本面的变动，可能出现不同程度的情感依赖，“和股票谈起恋爱”。即使出现了下跌趋势，也可能因为过度自信、抵制心理等不理性的分析出发点而导致投资、荐股时的行为偏差。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。

⑼ 量化投资者是如何获取实时行情数据的呢

基本都是自己封装CTP接口，程序端实现多账户、多策略的行情信号接收和委托提回交/回报处理。也可答以用 QuantBox/QuantBox_XAPI · GitHub 这样的封装的比较好、多接口统一API的项目直接整合到程序化平台的项目中使用。

通过程序接口用证券、期货账号登录后订阅品种的行情，证券、商品期货、股指期货、期权（全真模拟，9号就有实盘行情）都可以接收交易所的快照数据（例如商
品、股指都是500ms一个快照，数据结构也比较完整）。然后交易平台可以把行情数据广播给各个策略程序，程序根据量化策略的逻辑判断是否下单？挂单的方
式如何？挂单失败是否追单？如何追单？

策略程序判断要下单，则提交指令到程序化交易平台，平台把各个帐号各个品种中策略的逻辑持仓汇总为实际持仓，然后通过接口提交委托，并且处理委托回报。

行情数据一方面广播给策略程序，一方面自己存数据库，存下来的数据通过完整性检测后，可以自己合成低频率的数据，如1分钟、30分钟、1小时、日度等等，这些数据会被用于策略回测，也可以用于市场微观结构的观察和研究，例如可以通过优化挂单方式来降低交易滑点。
目前量化投资做的比较好的是微量网

⑽ 知道量化网上的量化交易是啥吗

量化交易可以用数据模型代替人的主观判断，是以“概率”取胜的一种交易，非常不错的。