高频交易

见 链接：

https://bigquant.com/experimentshare/e939e9c9a1ef43ec8f267205b530219b

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输出：：：

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求一个范例，谢谢

最好更细粒度的， 比如分钟级别。

好像没找到。 求例子。

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

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摘要

2/3光速对你我来说可能只是一瞬，但对于高频交易公司来说，可能就是事业的全部。在瞬息万变的市场上，棋先一招常常就在微秒之间。

眨眼 0.4 秒，常被形容快，但有家公司花了 1400 万美元，就为了让自己再快 0.07 毫秒（ 0.00007 秒），5700 分之一眨眼的时间。

Jump Trading 公司在全球最大期货交易所芝加哥商品交易所数据中心对面，买了一块 12 万平方米的空地。

买了之后，他们没盖楼炒房，也不是为了风水，就是架微波通信基站，用于第一时间把交易请求传到芝加哥商品交易所。

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简介

本文旨在开发一种基于机器学习技术的概率模型，以识别高频交易（HFT）。该模型能够进行精确的日内识别，解决了现有HFT识别框架缺乏广泛接受标准以及代理指标带来的不一致性问题。通过利用学术数据，该模型为未来的HFT研究提供了更好的一致性和可重复性。通过引入模糊逻辑，概率模型使政策制定者在制定政策时拥有更大的灵活性。研究使用了法国资本市场BEDOFIH数据库的数据，并开发了一个能够准确区分HFT的稳健分类模型。此外，通过逆向工程将模型转化为可解释的回归树，增强了模型的可解释性，同时不损害其预测能力。本研究为推进HFT研究提供了有价值的见解，并为在不同市场环境中识别HFT提供

本文14323字，阅读约28分钟

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

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成：

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](ht

交易引擎介绍

HFTrade是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的高频量化交易策略编写、回测分析、模拟测试和实盘交易的工具。

支持的品种

股票、基金、期货，可转债，未来会支持期权、债券、两融

交易频率

日线、分钟、Tick、逐笔

策略编写

策略程序架构

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核心观点

短期涨跌的预测相比长期更容易，但覆盖交易成本后再获利的难度更大。所以在高频交易场景，机器学习更适合有限状态下的订单执行。而对于长期的预测，机器学习的训练目标可以不是评估在给定状态下的每股总利润或买入行为的回报，而是监控在该状态下买入与在所有可能状态下买入的相对盈利能力。

Michael Kearns在2010年的关于讨论机器学习在高频交易应用的论文中，提出了很多机器学习应用与高频交易的限制，很多思考放到现在都值得我们去学习。机器学习在高频交易中主要有两个方向，一是订单的执行优化，二是高频涨跌方向的预测。这两者本质的区别是执行优化是在一个确定性的空间寻找最优解，即交易

无论你如何看待数据科学这门学科，都不能轻易忽视数据的重要性，以及我们分析、组织和理解数据的能力。Glassdoor 网站收集了大量的雇主和员工的反馈数据，发现在美国“25个最好的工作职位清单”中排名第一的是数据科学家。尽管排名摆在那里，但毫无疑问，数据科学家们研究的具体工作内容仍会不断增加。随着机器学习等技术变得越来越普遍，像深度学习这样的新兴领域获得了来自研究人员、工程师以及各大公司更多的关注，数据科学家会继续站在创新浪潮之巅并且推动技术的不断发展。

尽管拥有强大的编码能力非常重要，但数据科学也并非全部都是关于软件工程的（事实上，能够熟练掌握python已经足够很好的开展工作了）。数据科学

导语

1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的alpha收益的数量化关系，这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架，这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)可以如何或者应该如何切入投资管理领域。

和被动组合管理(passive porfolio management)相比,主动组合管理(active porfolio management)更显投资水平的能力，或者说运气。被动投资力求完全复制相应的基准成分股及其权重，所以每当某指数做成分股的调整时，新入选的股票

人工智能（AI）技术得到了飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。

理解机器学习算法

机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervised Machine Learning）算法：StockRanker。假设我们要去预测某个连续变量$ Y$未来的取值,并找到了影响变量$ Y$取值的$K$ 个变量，这些变量也称为特征变量（Feature Variable）。机器学习 即是要找到一个拟合函数$f(X_1,X_2,\ldots,X_K|

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

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

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

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5cfd9186208047518a995e4394ba1099

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8月19日Meetup策略模板：

https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338

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更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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新

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/3f0d164525984abca02f3e0f58155a00

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