散户如何做量化交易，量化交易软件排行( 三 )
三.散户怎么做更好散户如果买股票 ， 那么就去买入龙头股持有就行 ， 或者是直接去购买一些基金 ， 让他们帮你理财操作 。 这是相对来说更加容易盈利的一种方式 ， 如果去操作其他的票频繁的追涨杀跌是很难去赚钱的 。
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个人做量化交易需要注意些什么？ 其实量化交易初级部分就是程序化交易 ， 这个没什么神秘的 ， 也没什么高难度的技术 ， 就是程序控制检测行情 ， 发现机会 ， 下单操作 。 就这么简单 ， 甚至还有不用写代码的 ， 直接拖动模块拼接逻辑的 ， 就能形成一个程序化交易策略 ， 用于实盘交易 。
在百度上搜索“不用敲代码就可以量化交易”就能找到一大堆答案 ， 前几个就很不错 。
职业散户可以使用量化交易技术吗？ 一说到量化投资 ， 一下子蹦出来一堆厉害的语汇 ， 例如：FPGA ， 微波加热 ， 高频率 ， 纳秒等级延迟时间这些 。 这种全是高频交易中的语汇 ， 高频交易的确是基金管理公司做起来较为适合 ， 平常人搞起来门槛较为高 。
可是 ， 必须确立一点量化投资不相当于高频交易 。 买卖假如依据频率来区划的话 ， 可分成：高频率：ticke纳秒等级的1s等级中低频：1s~2h等级超低频：1d~2w等长线投资高频交易对延迟时间 ， 特性和可靠性规定十分高 ， 必须很多的硬件配置的成本费和人力成本 。
可是中低频买卖对硬件配置规定便会低许多 。 本人与基金管理公司差别关键反映在优化算法上 ， 普通程序也是有工作能力捕捉到这一频率的买卖数据信号 。 老头子废话不多说 ， 就一个字 ， 立即干！假如要想剖析A股 ， 或是BTC ， 就必须自身构建一套自然环境 。
一般构建一个量化平台必须这种流程：设立账户〉开发工具构建〉数据信息提前准备〉量化交易策略开发设计〉回归测试〉模拟交易〉实盘买卖一、设立账户（这里忽略）
一、开发工具构建现阶段流行的两种服务平台是 ， python和R语言 。 这两个语言表达有给予回测架构 ， 时间序列分析剖析 ， 数据分析的库 ， （C+和java还可以 ， 但是门槛相对性较为高） 。
Python：现阶段应该是最广泛的本人量化分析技术性优选 语言表达 ， 由于有关的开源框架非常丰富多彩 。 R：高级优化算法较为便捷 ， 小区较为活跃性 。 我选择的是Python ， 常见的回测架构用的是ZipLine和BackTrader 。
二、数据信息提前准备中国的股票数据 ， 有一些服务提供商给予 ， 例如通联数据、tushare；海外证券数据信息能够从得这种数据信息后就可以导到数据库查询去 。 有关数据库查询的挑选 ， 一般应用Mysql ， 假如信息量较为大（>100G）能够应用mogodb ， 一般本人不容易这么大信息量 。
三、量化交易策略开发设计说到买卖优化算法 ， 通常会想到深度学习、马尔可夫实体模型、数据分析、深度神经网络、神经元网络等这种厉害的AI语汇 ， 可是 ， 一般游戏玩家基本上用不上 。
针对一般投资者能够采用简易高效率的优化算法：
1、将自身实际操作和念头程序化交易 ， 例如：三连阳 ， 买低价股票或是你听闻过什么神奇的实际操作技巧全是用编码完成 ， 随后应用历史记录开展回测 。
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