高频交易

引言：为何你总是慢人一步？

你是否常常感觉，在你看到新闻、做出决策的短短几秒钟内，市场早已风云突变，仿佛在你眨眼之间就错过了整个世界？

在前两篇文章中，我们探讨了散户与量化机构在“规则差”和“信息差”上的劣势。今天，我们将揭开第三道，也是最令人绝望的一道鸿沟——“技术差”。这不仅是工具的差距，更是不同维度之间的对抗。下文将为你揭示，这种技术差距究竟有多么悬殊，以及它如何在你毫无察觉的情况下，影响着你的每一笔交易。

1.物理距离的碾压：当你的邻居是交易所

为了追求极致的速度，量化机构采用了一种简单粗暴的策略：服务器共置 (co-location)。它们会直接将自己

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/644652453c624f34a027c192e4f8703a

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此为0527Meetup直播策略讲解，视频详见2021-AI量化Meetup导览

https://bigquant.com/experimentshare/edab29d0ffad4e039a9c1f5fed1fa870

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/6dbc5eb845fe48d0a8b61e60785cf762

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问题

如何开发带有反馈系统的策略？

解答

比如今天买明天卖的策略，根据股票每天的收益情况，反馈给策略，进行参数调整，这样就可以让策略每天都是新鲜的，并且是真正贴合市场的活的策略。

模型动态更新

深度强化学习

基于深度强化学习的股票交易

[1] Deep Reinforcem

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/fe8ec83484ca44148602d39a58545d75

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8月19日Meetup策略模板：

https://bigquant.com/codesharev2/44350f73-6992-4f03-ab1e-59a62936fbdd

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问题

高频回测模块择时策略

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=2&share_source=copy_web

策略源码

8月19日Meetup策略模板：

[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experime

导语

2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me

https://bigquant.com/experimentshare/8671700b78014d6cbe44261ba23820f9

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视频讲解

查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/621dce87-bd66-43b2-b08d-ad986eeb3135

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【此文档为旧版策略】具体可参考新版文档：

https://bigquant.com/wiki/doc/103-ai-LpsqDhu8mG

https://bigquant.com/experimentshare/dd9cff01459a41f9be40d7e660164795

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{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/ccb0fdad-c4da-424e-ace1-dd57ace94cec

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【旧版使用说明】此文档为旧版本，相关文档可参考：

https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH

20210624 Meetup 策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/f235e9ce26dc42b9ae9fb57ca6574bf1

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AI量化Meetup 2021年1月28日期问题，配合视频更容易理解。视频详见：

2021-AI量化Meetup导览

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5dd6b4f7a29d4c5d827aeeff05816cfd

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分享主题

高频动量策略与主观超短交易

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视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1eG4y147Ki/

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直播资料

/wiki/static/upload/70/70110d2a-6075-45b4-ad3c-618340dc720f.pdf

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本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息？

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
3. 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
4. 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型

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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

问题

如何利用60分钟K线来合成120分钟K线呢？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1d7tv/

策略源码

https://bigquant.com/experimentshare/4e081ef44d3246f48551c6eee74f629d

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Q1-@james:有什么另类的标注可以推荐下？

https://bigquant.com/wiki/doc/-0kcMgSnQXw

https://bigquant.com/wiki/doc/rengongzhineng-xilie-ershijiu-shouyi-linglei-biaoqian-zhengquan-fuben-xRMNFmmg00

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从一个广为流传的误解开始

近期，关于“量化交易”和“高频交易”的讨论热度空前，许多普通投资者对此感到既好奇又困惑。在纷繁复杂的信息中，一个说法流传甚广：“美国限制高频交易每秒15笔，而中国是300笔，两者相差20倍。”

这个数字听起来具体而震撼，似乎为我们理解中美监管差异提供了一个清晰的标尺。然而，这个看似简单的数字背后隐藏着一个复杂的真相。这个说法是真的吗？美国监管机构究竟是如何看待高频交易的？这背后隐藏着我们对市场监管的哪些核心误解？

误解一：美国存在“每秒15笔”的硬性法规

对美国权威金融监管机构——从证券交易委员会到商品期货交易委员会——的

2025-11-18的数据1m钟高频数据存在

5,15,分钟的高频数据缺失标的数据，见图。

解开“黑箱”

作为一名普通的投资者，你是否常常感到困惑？为什么自己总是忍不住追涨杀跌，辛苦操作下来却收益甚微，而市场上那些神秘的“量化基金”似乎总能稳健地赚钱？这些基金就像一个不为人知的“黑箱”，其运作逻辑令人好奇又敬畏。

本文的目的，就是为你揭开这个“黑箱”的神秘面纱。我们将深入探讨量化投资背后最令人惊讶的几个核心逻辑，让你看清它们是如何在复杂的市场中运作，以及它们与我们普通散户之间千丝万缕的联系。

用“散弹枪”在高频交易中打败概率

量化投资的核心是预先设定的“策略”或“算法”，在专业术语中被称为“因子”。简单来说，基金公司会聘请科学家对过去十年的海量股市数据