算法交易

量化交易是利用数学模型和算法交易的方法，依赖于精确的数学模型和计算机算法来分析市场数据，并在合适的时机进行买卖。

对于散户来说可以通过自动化量化分析及交易减少人为情绪对交易决策的影响。

通过BigQuant量化平台系统可以分析大量历史市场数据，提升投资抉择效率，还可以使用多种组合量化因子降低投资风险。

散户在选择量化交易平台时，需要考虑选择知名度高、安全性好的平台，以确保平台的声誉和可靠性。

同时，平台

摘要

雪球的投资本质

①投资人与券商充当的角色

②投资人与券商是否对立

这是投顾经常被问到的问题。销售机构在推荐雪球产品时，必定会讲到交易对手方是券商，一些投资人会简单理解自己在和券商做博弈。我自己在第一次接触雪球时也有这样的误解：如果雪球产品跌破敲入价格，保本保息机制就消失了，所以作为对手方的券商特别有动力想股票下跌，这样就不用支付利息了。路演里刘博士很清晰的描述了券商与投资

图片4月29日，由华泰证券、宽邦科技、亚马逊云科技、朝阳永续、金融阶等多家市场权威机构联合组织撰写的《2021年中国量化投资白皮书》正式发布，并在深圳举办发布会。聚宽投资合伙人王恒鹏出席会议并作题为《量化团队内部协作的实践探索》的演讲，我们对文字进行实录，以飨读者。 图片

《2021中国量化投资白皮书》（以下简称《白皮书》）谈到：中国量化相比美国差了35年的时间。但实际上过往这四五年，中国量化规模已经发展了10多倍，量化内卷已经形成了很大程度的行业共识，而行业越内卷，机构对人才的重视程度则越高。因此今天我站在团队管理、公司文化和个人职业发展角度，给大家分享一下聚宽这几年的探索和心得。 ![

摘要

高频交易在美国证券市场中的角色

如果把正在正常交易、买卖力量均衡的市场比喻成一个平静的水面，此时，某个基本面交易员下了一个数量较大的订单，这好比往水中投入了一块石头。那么，不论是订单自身的价格推动力，还是其他投资者做出的反应，都会使市场产生一系列波动，一如水面泛起的层层涟漪。而高频交易则藏匿于其中，于市场的起伏之中寻找获利的机会。

在美国，上市和交易业务是完全分离的

所有的上市证券均可以在任何一家交易所交易。对高频交易商而言，这种碎片化的交易模式提供了很大的获利机会。试想，同一个证券很有可能因为市场流动性或是参与者结构的差异，甚至只是信息传递存在时滞，在不同

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导语

了解量化投资是成为宽客道路上的一块重要的敲门砖。本文从量化投资定义、量化投资特点、量化投资优势及量化投资实践流程四方面简要为大家介绍量化投资相关知识。

什么是量化投资？

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。视频地址：“[横扫华尔街的数学家](https://bigquant.c

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导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

前言

算法交易起源于上世纪中叶的配对交易

历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动方向。

配对交易逐渐成熟，发展成后来的算法交易。随后算法交易策略慢慢在华尔街流传开来并被广泛使用，同时也带来了非常可观的盈利。原来在摩根士丹利从事配对交易的研究员，后来逐渐成为如大卫·肖、詹姆斯·西蒙斯这类明星基金经理手下的精英，算法交易的“黑盒子”便由此诞生。

随着计算机的广泛普及，华尔街各大

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若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:

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问题

如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?

讲解

1988年，欧奈尔将他的投资

策略源码：

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代码策略

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