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同花顺选股平台最牛收益策略分析

​ 近年来，量化交易被越来越多的投资者认可，国内也出现了很多支持量化策略和量化交易的平台。其中同花顺旗下的量化策略平台BackTest（http://backt est.10jqka.com.cn/)因为支持自然语言创建策略而受到很多投资者的欢迎。在BackTest平台上有大量用户自编的量化交易策略，其中很多策略收益都非常可观，年化收益率甚至长期超过100%。

​ 这些策略是否可信呢？经过我们的分析，其中有一类包含“中证1000指数成份股"条件的高收益策略使用了错误的数据，相当于包含了未来

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摘要

在深度学习的所有应用场景中，股价预测也无疑是其中一个异常诱人的场景。随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭，非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向，深度学习对非线性关系良好的拟合能力让其在量化交易中面临着广阔的应用前景。但与常规的回归预测任务不同的是，股价预测问题有其独特性，存在时间序列、噪声高、过拟合等问题。当前对于深度学习在股票交易中的研究主要侧重在因子挖掘、图神经网络与知识图谱、新闻与社交媒体等非结构化数据的利用、以及时序模型改进四个方面。我们会在文章中依次探讨近5年顶会上对这四个方向的研究。

本文主要介绍MSRA在KDD 2019上发表的两篇文章，这两篇文章主要关注深度学习在

高频交易经常被提起，却始终蒙着一层神秘面纱，仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手，去揭开神秘面纱的一角，并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测，抛砖引玉，希望能让对金融数据分析，量化交易，人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境打包好，做到开箱即用， 文末有获取方式，欢迎大家下载自己动手继续学习和研究。

先看我们最终的模型结果，在训练集和测试集上的表现：

下面开始探索数据。

交易时间

以本文要研究的螺纹钢（RB）为例， 与股票不同，期货不仅在工作日白天交易，很多品种还有夜盘， 每个交易日就是从夜盘开始计算的。

行

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内容简介

1. 高频回测算子使用
2. 大单拆单
3. 撤单再报单

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Vb411Z7Fk/

策略源码

高频回测算子

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2月24日，国新办就 “深入实施创新驱动发展战略加快建设科技强国”举行发布会。大会上科技部高新技术司司长陈家昌表示，科技部将把人工智能作为战略性新兴产业，作为新增长引擎，继续给予大力支持。并提出四大推动方向：构建开放协同的人工智能创新体系、推动人工智能与经济社会深度融合、建立人工智能安全可控的治理体系和全方位推动人工智能开放合作。

随着人工智能技术的不断发展，也越来越多的量化交易公司开始应用人工智能技术，比如深度学习、自然语言处理等，以获取更精准的交易信号。目前，量化交易已成为金融市场中的一个重要组成部分，随着技术的不断进步和市场环境的变化，量化交易的应用范围和发展潜力将会不断扩大。

说起

漂亮的界面是量化程序的脸面，直观专业的界面能帮助我们了解股票的走势和形象地展示量化交易的结果。本文介绍如何使用matplotlib做出专业的K线图和展示各种技术指标：


matplotlib是受M

编写线段树代码

问题

于我而言，我更倾向于Rust，因为Rust很适合用在量化的交易或生产阶段，因为Rust可以很好地降低交易代码中潜在的Bug，也容易进行生产调试。

1. 与C++相比，Rust的性能相差无几，但是在安全性方面更优，特别是使用第三方库时，Rust的严格要求会让第三方库的质量明显提高。
2. 与Java相比，除了部分纯粹的数字计算性能，Rust性能全面领先于Java，同时Rust占用内存更小，因此如果想实现同等规模的服务，Rust所需的硬件成本显然更低。
3. 与Python相比，性能方面Rust完胜，同时Rust对运行环境要求较低，从这两点上就基本可以做出选择了，因为Python和

​ 国内量化交易起步较晚，大约15年开始，20年开始爆发，21年量化私募规模飙升。由于容量过大，出现了一个头部量化私募中性策略导致大幅回调的问题。对于a股来说，量化交易仍然是一种相对较新的投资方式。自20年以来，监管已经关闭了证券公司的外部接口。因此，如果你想进行定量交易，你必须使用证券公司的level2行情数据接口和交易接口。今天，我将与大家分享如何一站式解决不同的定量交易需求。

自编程AI量化交易https://gitee.com/l2gogogo

解决方案：AI量化交易策略终端

简介：

极速交易策略终端是一款基于python语言C#，PHP的策略交易平台，是活跃交易者策略研究

模型板块包含了AI算法模型，多因子模型等一些研究内容。

国内量化交易起步较晚，大约15年开始，20年开始爆发，21年量化私募规模飙升。由于容量过大，出现了一个头部量化私募中性策略导致大幅回调的问题。对于a股来说，量化交易仍然是一种相对较新的投资方式。自20年以来，监管已经关闭了证券公司的外部接口。因此，如果你想进行定量交易，你必须使用证券公司的level2行情接口和交易接口。今天，我将与大家分享如何一站式解决不同的定量交易需求。https://gitee.com/l2gogogo

自编程AI量化交易

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极速交易策略终端是一款基于python语言的策略交易平台 ， 是活跃交易者策略研究 、 自动化交易

更通俗的来说，使用Level-2与使用普通行情相比，多了下述的好处：https://gitee.com/l2gogogo

1.  行情更快。Level-2数据实时推送报价以毫秒为单位刷新行情，并且不需要手动刷新行情。还可以实时监测多只股票的行情数据。主力动向，筛选底子好的股票，进行量化交易。

1. 对股票行情市场更加清晰。每笔交易的交易量和交易时间逐一列出，以便在交易量变化较大的早期阶段看到迹象，并看到判断买卖最佳时间的依据。

3.  行情更深入。买卖盘十档行情，列出买盘、买盘各十笔挂单价、挂单量；透过买卖盘3.，行情更深入。买卖盘十档，列出买盘、买盘各十笔挂单价、挂单量；透过买

问题

freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?

视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1uP4y1R7kh/?spm_id_from=333.999.0.0

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/0a4bb333c1bb4f4e91d7701a3538f6f4](https://bigquant.co

本策略主要分享如何以指定价格来买入或卖出股票。

平台回测支持不同的滑点模型，相关的文档可以参考：https://bigquant.com/docs/develop/modules/trade/settings_methods.html

该滑点模型只能在 initialization 中调用及设置。滑点一般指真实的成交价位与预设的成交价位之间出现偏移，这种偏移一般是向不利于交易者的方向移动，导致交易出现额外的损失。比如，当我们下单交易时，我们的订单会影响市场，买单驱使价格上涨，卖单驱使价格下滑，价格影响的大小取决于您的订单和当前交易量相比有多大。如果您的订单太大，那么滑点方法也会进行评估

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/2d9488a9b36342898a1431052bc78d08

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挖掘因子是构建策略的第一步，有效的因子组合可以获取超额收益，而沉余琐碎因子则会让策略失效，所以搭建具有显著收益正相关性的多因子模型，是策略研究前期工作的重中之重。基本面因子以财务数据和股东数据为基础构建，如下：

1.#盈利能力因子。相较于其他盈利能力因子，CFOA在不同选股域中的有效性均较为显著，体现其对收益率较强的预测能力。同时，CFOA因子的多头组合在全市场普遍具有较高的年化收益和较低的最大回撤。

2.#成长能力因子。在全市场中，多数成长能力因子的IC检验有效性较为显著，其中业绩趋势因子（QPT）和标准化预期外净利润因子（NP_SUE1）在不同选股域中具有较强的收益预测能力。

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期货量化交易有什么特点呢？

1.速度快。交易市场如战场，尤其是在开盘的时候，很多品种的盘口特别活跃，成交量很大，这就是拼速度的时候。很多量化交易公司的交易办公室都在交易所附近，他们凭借速度的优势，频繁地买进卖出，拥有速度优势。

2.交易周期小。交易就是低买高卖，高抛低吸，是一个赚差价的游戏。谁都不愿意为他人做嫁衣，谁也不愿意为他人抬轿子。现在很多量化交易公司的员工都是名牌大学的高才生，他们拥有高智商，高技术，使用3秒的交易周期都嫌长。普通散户一开仓，量化交易就平仓了。因为别人在数着你的单子呢！

3.仓位灵活。很多量化交易公司都在做短线，导致许多品种早盘在大幅度的增仓，而收盘时又变成

近日，又一批量化私募正在争相布局量化产品，或通过放开限购，或调整对冲策略，以期能够及时捕捉投资机会。

多位私募人士表示，今年以来，随着中证1000股指期货和期权的推出，以及3只ETF期权品种即将上市，以往难以对成长股实现精准对冲的格局有所转变。尤其是对量化交易为主的投资者而言，在推出新产品的同时，还能迭代策略，使其不被市场所淘汰。

其中，鸣石投资正在加强研发投入，持续进行策略迭代，根据市场需求推出中证1000对冲策略及混合类策略产品，以满足不同风险偏好投资者的资产配置需求。

九坤投资也表示，公司将对规模审慎控制，避免以爆发力博取规模，因为管理规模增长要与业绩发展、风险控制能力相匹配，方可

因子挖掘是量化交易的基础。除传统的基本面因子外，从中高频行情数据中挖掘有价值的因子，并进一步建模和回测以构建交易系统，是一个量化团队的必经之路。

金融或者量化金融是一个高度市场化、多方机构高度博弈的领域。因子的有效时间会随着博弈程度的加剧而缩短，如何使用更加高效的工具和流程，更快的找到新的有效的因子，是每一个交易团队必须面对的问题。

交易团队用于因子挖掘的常见技术栈有几个大的类别：

（1）使用 python、matlab 等数据分析工具 （2）委托第三方开发有图形界面的因子挖掘工具 （3）使用 java、c++ 等编程语言自行开发挖掘工具 （4）在 DolphinDB 等专业工具上进行二

作为量化交易的一个重要组成部分，算法交易在欧美已经成为基金业的主流。在2009年，美国90%的投资经理在建立投资组合时至少使用一次算法交易，在英国使用算法交易的基金经理比例达77%。而在中国，算法交易的占比相对较低，还有很大的应用普及的空间。

算法交易，是指运用自动化的电脑程式，根据预设的算法，进行自动化的投资和买卖行为。简单来说，就是大额订单在流动性相对较差的时候，会对市场的成交价格带来不可忽视的冲击，从而使订单最终的成交价格低于交易员的执行价格。算法交易会基于历史或当前数据，将交易员的大额订单拆成小单，并在合适的时机分散交易，从而达到减小市场摩擦，有效降低交易的冲击成本的目的。

有机构

在5月以来的市场反弹下，量化策略超额收益显著回升。面对市场波动及行业变化，量化机构也在不断迭代创新，软硬实力“一把抓”，在策略、技术、人员团队等方面持续升级。而作为第三方的算法交易服务商也在持续发力，为量化机构获取更多的超额收益。

当谈及算法交易，自然回避不了谈量化，因为量化交易是算法交易天然适配的场景，但算法交易策略和量化策略并不是一回事儿。即，量化策略是稳定套利而非概率性赌博，而算法交易策略是交易效率的提升和交易成本的节约。

量化基金的工作流程，是对来自交易所 Level 2 的行情数据和其它渠道的另类数据进行清洗和调整后，基于行为经济学、回归统计分析、时间序列分析、机器学习等各种有效

近年来，在数据和算力爆发式增长的背景下，越来越多量化机构将机器学习技术运用到量化投资中来。知名的对冲基金和银行，如文艺复兴、Two Sigma、Citadel、D.E. Shaw、JP摩根、高盛等也在扩充自己的机器学习团队。机器学习算法从广泛的市场基础和另类数据中提取信号，并可应用于算法交易策略过程的所有步骤。

运用机器学习，交易员可以不再手动挑选变量，而是通过无监督机器学习算法来挑选出建模最优的变量。深度强化学习和神经网络可以构建一个具有认知体系的投资组合系统，通过在各种随机环境中训练，该系统能够发现长期策略。量化交易中的机器学习使用特别关注如何更有效地使用传统和另类数据，以实现更好的交易