量化开发

BigQuant量化交易系统开发平台综合性地涵盖了数据分析、策略研发、历史数据回测、风险管理以及自动化交易等多项核心功能。这一集成环境旨在为量化交易者打造一个全方位的工作空间,助力其构建并实施基于数学和统计模型的精密交易策略。 【量化开发介绍】利用先进的数学模型、统计学和计算机技术,对大量的金融数据进行分析和挖掘,以揭示市场行为背后的模式和规律。这种方法强调数据驱动决策,旨在提高交易的效率、准确性和盈利能力。量化开发者通常使用高级编程语言和专门的金融算法,构建自动化交易策略和系统,这些系统能在毫秒级别对市场变动做出反应。量化开发不仅限于交易,还可应用于风险管理、资产配置和投资组合优化等多个金融子领域,是现代金融行业高度技术化和智能化的体现。

因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_自适应均线

新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台:

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子:

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-Rceb2JQBdS

新版因子平台:

<https://bigquant.com/wiki/doc/b

更新时间:2024-06-13 10:03

交易系统开发工程师

职位描述 【岗位职责】

  1. 开发和优化公司低延迟交易系统,实现交易策略、风控等需求;
  2. 开发交易接口与行情接口,完成关联机构的对接;
  3. 开发风控、监控系统及高性能回测平台;
  4. 与投资经理沟通开发需求,提出设计以及实现需求。 【任职要求】
  5. 有3年以上国内外头部量化私募、高频量化私募开发经验,至少精通以上2个模块的开发工作;
  6. 毕业于C9或QS100院校,扎实而顶尖的理工科学习背景,计算机科学、软件开发等CS相关专业;
  7. 具备优秀的编程能力,精通C++,能够使用Python;
  8. 熟悉金融衍生品交易业务和技术架构;
  9. 具备良好的软件测试习惯,

更新时间:2024-06-11 08:59

量化交易开发平台有哪些

BigQuant量化交易开发平台是专为量化投资和交易设计的综合软件平台。提供一系列量化开发工具和服务,使交易者和投资者能够开发、测试、优化和执行复杂的量化交易策略。(文末附开发资源汇总

基本概念

量化开发平台通常包括数据分析、策略开发、回测、风险管理和自动化交易功能。它们为量化交易者提供了一个集成环境,用于构建和实施基于数学和统计模型的交易策略。

核心功能

更新时间:2024-06-07 10:48

编写策略/AIStudio

简单介绍

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE,可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。


快速入门

启动AIStudio

点击顶部导航栏中的【编写策略】即可启动AIStudio,或点击AIStudio超链接直接跳转。

初次启动可能需要一些时间,请耐心等待。

启动过程中可以点击"签到领宽币",获得50宽币的奖励。


![加载页面](/wiki

更新时间:2024-05-22 15:05

Quant工具箱:机器学习理念下的量化研究

回顾上一章的3篇文章,我们从量化回测、实盘交易、以及中台化运营三个方面,逐步介绍了量化开发所需要涉及的工具及技术,已经有能力做到快速上线策略进行实盘交易。(量化开发之量化交易中台化

现在我们的研究员小伙伴研究好了一个简单的MACD策略,他只需将研究好的策略代码提交到代码版本库,后续的任务就可以由我们的交易系统及中台完成。通过简易的报表式UI界面,看到策略的实盘效果,小伙伴应是兴奋又忐忑的。

![{w:100}](/community/uploads/default/original/3X/d/9/d990

更新时间:2024-05-22 11:01

A股股票过滤模块

https://bigquant.com/codesharev2/39a8c639-92e8-48d4-a432-8cec3e21c047

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更新时间:2024-05-20 07:23

【历史文档】策略分享

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2024-05-16 06:29

【历史文档】策略-AI量化策略开发进阶

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2024-05-15 09:58

【历史文档】算子目录

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2024-05-15 07:27

Quant必备工具箱:量化交易的技术框架

2019年,定下一个小目标:做一套Quant的工具箱,一边学,一边做,也一边分享。欢迎小伙伴们前来围观、拍砖。

(tips:文末罗列了所有量化核心技术框架

工具箱将立足于三个领域

  1. 量化开发——以交易后台开发为主
  2. 研究——以机器学习研究框架为主
  3. 交易——以期货和电子货币实盘为主

万水千山总是情,相信总有一款适合投身于量化领域的你。

第一期先听我BB一下量化开发(Developer),先讲总框架,之后再细究各个部分的设计和实现。

向量化回测系统

网络上已经存在了不少的开源回测框架和在线研究平台,他们都提供了完整的回测系统、归因分析,那为什么

更新时间:2024-01-09 08:24

策略创造过程

【前言】 BigQuant平台提供较多的预计算因子、提供AI能力、可视化开发,使得量化开发的门槛降到了极低,对于没有编程经验者也可上手。

最快速让新手开发出自己的量化策略,是直接使用平台新建“可视化AI策略”,开发者直接在输入特征列表,输入影响股票涨跌因素的因子, 平台自动根据历史数据进行训练,即可完成策略的开发。

【目标】 完成开发只是第一步、最终的目的还是要完成优质策略的开发,本文对下面策略的创造过程进行分享,看是否对大家能提供些许帮助。

【创造过程】 1、**思路:**每个人根据自己的经验,都会有自己对影响股票涨跌的经验,转化成量化开发的方式,就是提

更新时间:2023-11-06 03:30

量化策略开发的技术路线:私募CTA策略大拿讲座总结

【本文为原创文章,发表于vnpy/知乎/新生大学】

最近参加了一个知乎收费讲座,讲CTA策略的创新,尤其提到了策略开发的技术路线,包括机器学习在策略开放中使用的一些情况,收获很大,总结出来方便自己未来查阅,也为大家提供一些思路。另外,本文只是我的总结, 建议感兴趣的还是听知乎博主的课。

**备注:**CTA时量化策略的一个大类,主要是通过预测趋势来赚钱,跟其相对应的大类还有统计套利策略和高频策略

**知乎博主介绍:**博主付超,是国内一家私募公司CTA策略部门的负责人,从事CTA策略开发6年。由于策略的私密性,无法讲解细节,只能提供方向。

传统CTA的特点

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更新时间:2023-06-14 03:02

有偿寻策略开发者

我是初学者,我有个选股的策略想找人帮开发一下(有偿)。

更新时间:2022-12-20 14:20

免费策略开发回测

免费策略开发回测,详情加V:ASK185185

更新时间:2022-08-24 06:47

【天梯Hot榜策略分享】

有偿分享天梯hot榜策略源码,也提供基于bigquant平台量化开发快速入门及技能提升,有需要请留下联系方式


{w:100}{w:100}{w:100}策略天梯链接:https://bigquant.com/live/mall/strategy?id=65216


注意事项:

当前策略策略运行2个多月,年化2000%,最大回撤6%,夏普比率6.5,存在前期的运气成分,对于后期不要有这么高的预期,不算复利情况,对后期的预期的值在平

更新时间:2022-03-02 06:14

实盘运行年化收益800%

https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=63844

需要策略源码进行量化开发交流的

更新时间:2022-03-02 06:12

Quant工具箱:量化开发之量化交易中台化

回顾上一篇文章,我们设计了事件驱动回测框架,用于验证与优化我们的策略;同时也开发了配套的实时交易系统,保证我们有能力将策略实盘跑起真正的资金来。

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='2411' height='870'></svg>)

但我们要的不仅是能上策略,而是能高效且规范地上

更新时间:2021-08-09 05:54

Quant工具箱:量化开发之向量化回测框架

基于Scikit-learn的向量化回测框架

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='874' height='611'></svg>)

回测是个老掉牙的问题了,开源社区也有不少优秀的回测框架,如zipline、backtrader等,那我们为什么要放弃他们而选择造轮子再设计一套

更新时间:2021-08-09 05:53

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