自动化交易

自动化交易，又称算法交易，是现代金融技术的核心产物，它通过预设的程序和策略，在无人工干预的情况下自动执行买卖交易。这一方式极大地提高了交易的效率，同时也降低了人为情绪对交易决策的影响。自动化交易依赖于高级算法、大数据分析、机器学习等技术，能够快速响应市场变动、捕捉投资机会并管理系统风险，已成为全球金融市场不可或缺的一部分。然而，它也带来了市场操纵、技术故障等挑战，因此监管和技术安全成为其持续发展的关键。

更新

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代码策略

[https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dccb8f](https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dcc

更新时间：2024-05-16 06:36

日历效应实现——回测模块

https://bigquant.com/codeshare/108f8f5f-14e7-4a73-ba80-d9daa1f4f87d

更新时间：2023-10-09 02:36

基于python的螺纹钢28分钟策略

自己的一个小团队，用python从头到尾搭了一个交易平台，从数据到回测，到模拟仿真到实盘交易，折腾了大半年，基本该填的坑都填上了。小团队做自动化交易，不容易，跟大家分享一下:

先别想着策略，先把平台搭好。最好的平台，还是自己搭的平台。为啥？你自己得对里面的所有细节有把握，自己做一遍最清楚。同时未来想扩展，自己可以改。人家做的好系统，一方面是不会给你用的，另一方面或多或少很多地方是跟你的要求不相符合的。
先可以试试用掘金量化的平台，有免费版，不能交易，可以实盘模拟。平台做的不错，能想到的，人家都想到了。我们玩儿熟了，然后做了自己的python平台

更新时间：2023-06-14 03:02

摘要

国内外发展情况

起源于1975年，美国股票市场推出了股票组合的自动化交易二十世纪90年代，计算机的快速发展使电子化交易取得了突破性进展二十一世纪以来，一些大型金融软件服务机构开发的交易平台使得中小型投资者也开始进入算法交易领域国内尚处于萌芽阶段，主要是一些公募基金在使用，集中在传统的套利交易和投机交易上，但未来有广阔的提升空间

为什么选择算法交易

优点

减小市场摩擦，有效降低交易中的冲击成本

提高交易执行的效率，降低人力成本

避免由于人的不理性而出现的一些非正常交易

对于大规模的交易而言，可以隐藏自己的交易行为为什么选择算法交易

**主流策略

更新时间：2023-06-01 14:28

能否通过AI分析优秀操盘手的交易数据，让AI具备操盘手的交易能力。

咨询各位大神一个问题，如果已有持续盈利操盘手的交易数据，是否可以通过AI对数据进行分析，让AI程序识别出操盘手下单的策略，让这个Ai具备操盘手相似的交易能力，然后用程序代替人工交易，减轻人工看盘和下单的工作量。

更新时间：2023-06-01 02:13

如何实现在当天收盘前5分钟卖出

现有的日回测，只能实现次日开盘或收盘的买入及卖出，请问如何实现当天收盘前5分钟卖出？能否给个例程！多谢了！

更新时间：2023-06-01 02:13

问题

如何对单只股票设置量化交易程序

更新时间：2023-06-01 02:13

帮我写一篇作文欢乐过兔年

%%BigQuant_ChatGPT

如何使用ChatGPT，可以用来做什么？

更新时间：2023-02-10 06:38

思路简介(很简单, 就三句话)

将需要的数据, base64编码到仿真日志.
每天抓取两次最新的仿真日志中的base64编码数据
根据大宽的数据, 进行自动买卖交易. .

base64编码

由于, 大宽禁用了base64模块, 我特意实现了这个模块

于是只需要将你需要的数据base64编码后打印日志即可. 比如:

print("<predbase64>%s</predbase64>"%Base64.encode("必要的数据"))

下面是Base64的实现


class Base64:

更新时间：2022-11-20 03:34

问题

有什么方法或因子可以描述股价在高位或低位？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d332095143b598308c57de203788](https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d33

更新时间：2022-06-08 02:32

1、协助投资经理完成量化系统（包括并不局限在回测，下单，分析系统）搭建维护，可以学习到数据架构设计，参与建立自动化交易和量化研究的基础架构，支持百亿级别的资管产品；跟踪优化股票市场量化策略在实盘的表现。 2、整理私募管理人尽调与评价系统搭建，筹建行情分析数据库，数据收集，分析，预测，探索交易规律，数学模型拆解和搭建，与研究人员一同探索策略研究和实现方案；数据挖掘、处理，数据统计分析；从数据中发现规律，为量化策略分析提供支持；开发量化模型策略； 3、利用机器学习分析市场数据，建立模型，处理工程问题，设计、验证交易策略。 4、完成投资经理交付的其他相关工作。

更新时间：2022-05-16 02:18