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免费版量化交易软件有哪些

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BigQuant是国内领先的适合个人投资者的量化交易软件开发平台,基于Python语言且支持AI人工智能以及机器学习的量化交易投资平台,帮助量化开发者和投资者更好地使用量化策略进行交易。

一 核心模块

1、 AiStudio — 量化交易策略开发平台

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE,专门为使用AI量化开发者设计的免费量化交易软件开发工具,包括数据分析、因子挖掘、模型开发、回测和自动化交易; 通过AIStudio可以分析金融市场数据,挖掘可能影响股票价格和市场走势的各种因素(即因子);同时,还可以在AIStudio中训练AI模型,这些模型可以基于历史数据进行测试(回测),以验证其预测市场走势的有效性。AIStudio不仅仅局限于量化投资领域,它也支持更广泛的编程软件开发和AI模型的开发与训练。

一键创建AI量化策略模板 可视化AI量化软件开发

作为业内领先的AI人工智能量化交易软件平台,AIStudio巧妙地融合了StockRanker机制到其量化策略体系中,极大地助力开发者构建卓越的AI量化策略。StockRanker机制深刻洞察股票市场的独特性,能够同时吸纳全市场3000只股票的海量数据,进而精准预测股票排序。

排序学习(Learning to Rank),是一种广泛应用的监督学习方法,在诸如推荐系统的产品排序、搜索引擎的文档排序等多个领域均发挥着重要作用。StockRanker创新地将排序学习与股票选择相结合,取得了令人瞩目的成效。

StockRanker机器学习排序

在算法选择上,StockRanker采用了梯度提升树(GBDT),这是一种高效的集成学习算法,被业界广泛认可。StockRanker的卓越表现不仅归功于先进的算法选择,还得益于出色的软件工程实现。我们在学习速度、学习能力和模型泛化性等方面进行了全面优化,并提供了灵活的参数配置选项,以满足用户个性化的调优需求。

2、DATA — 量化金融数据平台

金融数据是量化交易软件的核心组成,DATA量化数据平台覆盖了股票、债券、基金、期货、期权、指数、量化因子等各类数据,同时用于研究开发传统量化策略和AI算法模型,可以通过BigQuant的DAI量化交易数据平台API接口读取。

  • 股票数据:包括关于公司股票的价格、交易量、市值等信息。这些数据可以用于分析股票的表现,比如计算股票的历史回报率、波动性等。股票数据是量化交易软件中最重要的核心之一,也是构建股票市场投资策略的基础,比如基于历史表现的动量策略,或基于公司基本面的价值投资策略。

上市公司的后复权日行情数据示例

  • 债券数据:政府、公司等发行人发行的债券信息,如债券的利率、到期时间、信用评级等。这些数据对于评估债券的信用风险、市场风险和利率风险至关重要。在量化分析中,债券数据可以用来构建固定收益投资策略,比如利率预测模型或信用风险模型。
  • 基金数据:基金数据涉及到投资基金的表现、管理费用、持仓等信息。这些数据可以用来评估基金的表现,比较不同基金的成本和回报,以及分析基金经理的投资策略。在量化投资中,基金数据常用于基金选择和资产配置策略。
  • 期货和期权:期货和期权数据包括这些衍生品的价格、交易量、到期日等信息。这些数据对于理解和预测市场的波动性、评估风险敞口以及制定避险策略非常重要。量化策略中常用这些数据进行衍生品定价模型的构建和交易策略的开发。
  • 指数数据:指数数据提供了市场或特定市场部分的表现概览,如上证指数、深证成指、创业板指数、沪深300、中证500、上证50等。这些数据对于跟踪市场整体趋势、比较个别投资表现以及基于指数的投资策略(如指数基金投资)非常有用。
  • 量化因子:量化投资中的一个关键概念,指影响资产价格变动的各种经济、金融和统计变量。这些因子可以是宏观经济指标、公司基本面指标、市场情绪指标等。高级量化因子是优质量化交易软件的核心优势之一,也是构建量化投资模型和策略的基础,通过分析这些因子与资产回报之间的关系,投资者可以设计出预测市场变动的算法模型。

量化金融热门数据

3、DAI — 量化金融数据读取接口

DAI(Data for AI)是BigQuant精心研发的高性能分布式数据软件平台,旨在为AI应用提供坚实的数据支撑。DAI平台通过统一的接口,开发者可以轻松访问BigQuant提供的各类数据资源。在数据丰富性方面,DAI不仅提供了高达PB级的金融数据、另类投资数据和因子数据(配备详尽的数据字典),还支持用户灵活上传和自定义数据,满足不同分析需求。技术方面,DAI采用了先进的分布式架构,确保在处理大规模数据时仍能保持低延迟的读写性能和出色的计算能力。这使得DAI成为金融领域AI量化交易软件应用不可或缺的强大数据后盾。

简单示例:从中国A股市场(cn_stock_bar1d)数据集中筛选出2024年2月1日至2024年2月7日期间,每支股票的“开盘价除以收盘价”和“交易量”数据:

import dai
df = dai.query("SELECT date,name,instrument, open/close AS daily_returns FROM cn_stock_bar1d WHERE date BETWEEN '2024-02-01' AND '2024-02-07' ").df()
df

DAI量化金融数据读取示例

4、BigAlpha— 高级量化因子平台

因子平台囊括了主流的Qlib因子、AI因子、高频预计算因子、研报高频因子、量价行情、技术、基础信息、财务等因子信息,这些因子在量化交易投资中扮演着关键角色,通过对这些因子的研究和应用,投资者可以构建更加科学和系统的投资策略。

  • AI因子:AI量化交易因子是指使用人工智能技术,特别是机器学习和深度学习方法,从大量数据中提取的预测性因子。这些因子可能涉及复杂的数据处理和模式识别技术,用于识别股票价格运动的潜在驱动因素。AI因子可以基于非结构化数据(如新闻、社交媒体情绪、研报文本)或结构化数据(如交易数据、财务数据)。AI量化因子是能够区别量化交易软件优势的重要因素之一,BigQuant平台已经融合了诸多优质的AI量价合成因子,包括DNN/CNN/GRU/LSTM/RNN/Stockranker/Randomforest/Xgboost/Lightgbm/ResNet等。

Randomforest量价合成因子表现

  • Qlib因子:Qlib是一个由微软研究院开发的量化投资软件平台,旨在促进量化投资策略的发展和研究。Qlib因子是通过Qlib平台提取的、用于量化投资模型中的因子,这些因子可以基于各种数据源,如价格、成交量、财务报表等。Qlib因子可能包括但不限于技术指标、基本面指标和定制化因子,旨在捕捉市场的各种潜在预测信号。
  • 高频预计算因子:针对高频交易数据(如每秒、每分钟的交易数据)计算得到的因子,这些因子能够捕捉市场在非常短的时间尺度内的动态。高频预计算因子包括但不限于价格变动速度、交易量变化、订单簿压力等,这些因子对于高频交易和算法交易策略尤为重要。
  • 研报高频因子:利用金融研究报告中的信息,特别是报告发布的频率和内容,来构建的预测性因子。这些因子可能基于研报的情绪分析、主题分析或报告发布的时间对市场影响的分析,旨在捕捉市场对新信息的快速反应。
  • 量价行情因子:基于交易量和价格数据构建的因子,用于分析市场趋势和投资者行为。这些因子包括价格动量、交易量加权平均价、量比、换手率等,能够提供市场供需动态和价格趋势的洞察。
  • 技术因子:基于历史价格和成交量信息计算得到的,用于预测未来价格走势的因子。常见的技术因子包括移动平均线、相对强弱指数(RSI)、布林带等,这些因子通过分析历史价格模式和趋势来指导交易决策。
  • 基础信息:基于公司的基本信息,如行业分类、市值、所在地区等构建的因子。这些因子用于捕捉不同市场细分或公司属性对股票表现的影响,通常用于风险模型和资产配置策略中。
  • 财务因子:基于公司财务报表数据构建的,用于评估公司的财务健康状况和盈利能力。常见的财务因子包括市盈率、市净率、财务杠杆比率、营收增长率等,这些因子可以帮助投资者识别价值股票和增长股票。

5、BigTrader - 交易引擎(HFTrade)

所有量化交易软件都有着强大的交易引擎做支撑,BigTrader由宽邦科技倾力打造,旨在为用户提供一个既便捷又功能全面的交易引擎。在量化研究领域,量化研究员(俗称“宽客”)需利用历史数据进行策略的回放模拟与效果验证,这正是BigTrader交易引擎发挥作用的关键场景。核心功能包括:编写量化策略、进行回测分析、执行仿真模拟以及开展实盘交易。

回测引擎交易时间图

回测引擎运行逻辑

回测引擎模拟交易配置

6、QuantChat — AI量化开发助手

QuantChat采用了专门为量化投资打造的大语言模型QuantLLM,该模型能够高效地进行金融数据分析、因子挖掘、策略生成以及代码编写等一系列复杂操作,从而极大地提升了用户在量化投资领域的效率和准确性。QuantChat凭借先进的机器学习算法和出色的大数据分析能力,为用户提供全面的量化策略开发支持,包括策略回测、优化及执行等关键环节。除此之外,QuantChat还集成了市场数据分析、风险管理、投资组合构建及实时监测等实用功能,旨在助力用户做出更加明智和精准的投资决策,也是量化交易软件开发不可或缺的最强辅助工具。

QuantChat智能开发助手示意图

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二 平台组件

一些BigQuant量化开发平台重要组件:

FAI - 云计算加速集群:FAI是量化交易软件开发的重要基石,专为海量数据处理、高频因子挖掘、并行超参数搜索、滚动训练等复杂软件计算任务量身打造的分布式云计算加速平台。它具备出色的处理能力,能够大幅提升计算效率,助您轻松应对各种高性能计算挑战。

AIFlow - 任务管理:通过AIFlow的智能任务管理界面,您可以实时监控任务的执行状态,确保任务按计划顺利进行。一旦任务成功完成,系统将展示详细的执行结果,让您对任务进度和成果一目了然。此外,AIFlow还提供便捷的管理体验和高效的任务调度能力,使您的工作更加轻松高效。

BigCharts - 量化数据可视化配置项:一款专注于金融市场和量化交易投资领域的数据可视化软件工具。它提供丰富的图表类型和强大的探索分析功能,帮助您更直观地理解和分析复杂的金融数据。通过BigCharts,您可以轻松挖掘数据背后的价值,为投资决策提供有力支持。

BigBrain - 知识库插件:一款功能强大的知识库管理插件,支持一键式复制粘贴操作。您只需在对应平台复制想要嵌入到知识库的链接,然后粘贴到BigBrain的知识库编辑器中,即可轻松实现知识的整合与共享。这款插件将极大地提升您的工作效率,促进团队之间的量化交易知识交流与协作。

量化交易概念示意图

三 支持语言

BigQuant平台支持的编程开发语言,包括:

Python:这是一种简洁且易读的编程语言,功能强大,应用领域广泛。无论是简单的脚本编写,还是复杂的数据分析、机器学习和Web开发,Python都能轻松应对。其丰富的标准库和第三方库为开发者提供了广泛的支持和灵活性,尤其在量化交易软件开发领域,Python已成为不可或缺的重要语言。

Pandas:这是一个高效且用户友好的数据处理库,为数据科学家和研究者提供了强大的数据结构和数据分析工具。使用Pandas,可以轻松处理和分析各种类型的数据,为量化交易研究提供有力支持。

NumPy:作为科学计算的基础包,NumPy能够支持大规模的多维数组和矩阵运算。其高效的计算能力为高性能的量化交易软件数据处理提供了坚实的基石。

Pyarrow:一个跨平台的Python库,专门用于在内存中处理平面列式数据。它能够在多个数据源和数据系统间高效传输数据,是AI量化开发中处理大数据的关键组件。

Matplotlib:作为Python的2D绘图领军者,Matplotlib能够生成从静态图像到动态、交互式图表的全方位可视化解决方案。无论量化交易数据有何种可视化需求,Matplotlib都能满足。

Scikit-learn:为数据挖掘和数据分析提供了一套简单而高效的工具集。使用Scikit-learn,量化研究者可以快速构建和评估机器学习模型,实现数据的深度洞察。

TensorFlow:作为领先的开源机器学习框架,TensorFlow为深度学习模型的软件开发、训练和部署提供了强大的支持。在AI人工智能领域,TensorFlow已成为不可或缺的核心工具之一。

SciPy:一个专为数学、科学和工程领域设计的库,提供了一系列高级的数值算法和函数。对于科研人员和量化交易开发工程师在各种复杂计算场景中的需求,SciPy都能提供有力的支持。

量化交易开发编程概念图

四 核心功能

量化交易软件是金融科技领域的一项重要创新,它使用先进的数学模型和算法来分析市场数据,从而自动执行交易。一般量化交易软件包含的通用功能模块如下:

  1. 市场数据分析:软件能够实时接收和处理各种市场数据,包括股票价格、期货、外汇等,以及相关的经济指标和新闻报道,从而为交易决策提供数据支持。
  2. 策略开发和回测:软件提供了一套工具,允许用户开发、测试和优化自己的交易策略。通过历史数据回测,投资者可以评估策略的有效性和潜在风险。
  3. 自动执行交易:一旦定义了交易策略,软件可以自动执行交易,无需人工干预。这包括买卖订单的放置、订单的管理以及风险的控制。
  4. 风险管理:量化交易软件内置了风险管理工具,帮助用户设定损失限额、止损、止盈等参数,以自动化方式管理潜在的风险。
  5. 资产组合优化:量化交易软件能够根据预定的风险偏好和投资目标,自动调整和优化资产组合,以达到风险和收益的最佳平衡。
  6. 模型自适应:先进的量化平台能够根据市场环境的变化自动调整其交易模型和策略参数,确保策略在不同市场条件下依然有效。
  7. 实时监控和报警系统:软件提供实时监控功能,能够跟踪策略表现、资产价值和风险水平,并在特定条件触发时发送警报,帮助管理者及时做出调整。
  8. 大数据分析和机器学习:利用大数据技术和机器学习算法分析大量非结构化数据(如新闻、社交媒体等),以发现潜在的市场趋势和交易机会。

量化交易软件功能概念图

五 软件优点

主流量化交易软件一般有着以下优点:

  1. 速度和效率:可以在毫秒级别内做出交易决策和执行,大大提高了交易速度和效率。
  2. 消除情绪影响:自动执行交易决策,避免了人类情绪和主观判断的干扰,提高决策的客观性和准确性。
  3. 策略多样化:投资者可以同时运行多个策略,分散风险,提高收益潜力。
  4. 全天候交易:软件可以实现24小时不间断的自动交易,充分利用市场的机会。
  5. 数据驱动的决策:量化交易依靠大量历史和实时数据进行决策,减少了主观判断的影响,使决策过程更加科学和客观。
  6. 适应性强:通过不断的学习和模型优化,量化交易系统能够适应市场的变化,提高策略的持续有效性。
  7. 多市场多资产:量化交易软件能够跨市场和多种资产类别进行交易,为投资者提供更广阔的投资机会和更好的分散风险能力。
  8. 降低交易成本:自动化软件交易减少了人工操作的需要,降低了量化交易执行成本,同时,通过算法优化交易执行策略,可以进一步减少市场冲击成本和滑点成本。

六 适用人群

  • 个人投资者:拥有一定的金融知识和交易经验,能够独立地开发和优化自己的量化交易策略,从而在金融市场中获得更好的投资回报。
  • 量化分析师:运用深厚的数学和统计学知识,致力于开发复杂且精细的交易模型和算法,以在快速变化的金融市场中捕捉获利机会。
  • 金融机构:这些机构,如对冲基金、资产管理公司和投资银行等,在处理大规模投资组合时,急需高效且自动化的工具来辅助管理,以确保投资决策的精准性和时效性。

七 适用场景

  • 高频交易:这种交易方式适用于在极短的时间内进行频繁买卖,通过捕捉微小的价格差异来实现获利。
  • 算法交易:它能够在特定的市场条件下自动执行预先设定的交易策略,无需人工干预,从而提高交易效率和准确性。
  • 套利交易:这种策略涉及同时买入和卖出两个相关的金融工具,旨在利用它们之间的价格差异来获取利润。
  • 统计套利:这种交易方法基于历史价格关系和深入的统计分析来进行交易决策,旨在挖掘市场中的不均衡机会并实现获利。

总结来说,量化交易软件通过自动化和算法化的手段,为投资者提供了一个高效、客观和多样化的交易平台。它适用于寻求高效交易执行、风险控制和策略多样化的投资者和金融机构。


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