如何开始做股票量化交易2

使用的回溯测试：将定量的策略，以过去的数据，看看它是如何执行。

消除人为错误和基于非理性情绪的交易。

市场分析和执行的速度。

保持交易的一致性和纪律性。

量化交易的缺点

难以开发成功的算法模型。

必须更新算法以响应市场变化。

如果设置不正确，性能可能会很差。

容易出现机械故障。

如何成为量化交易员

由于量化交易是一种很复杂的交易方法，理想情况下量化交易者应该具有强大的数学和数据分析背景，因为会经常需要处理大量数据集。

量化交易员应具备的其他一些因素包括：

量化交易员在数学和统计学方面非常熟练，应该能够轻松阅读和分析包含数千种资产的数据集。

除了数学，其他相关的学习经验可以包括工程或金融建模。

在数据分析、数据挖掘、数据研究和基于自动化的部门领域的经验也是有利的。

能够与市场保持同步并具有交易者的心理。

也就是说，要在压力下很好地应对长时间工作。

量化交易者必须具有风险承受能力，因为量化交易通常需要基于单一策略在多种资产中进行大头寸规模。

应该使用风险管理工具来帮助进一步自动化量化交易。

交易者必须保持适应性并定期更新他们的策略，因为没有算法可以持续从动态市场中获利。

至少了解一种编程语言至关重要，量化交易员了解的语言越多越好。

量化交易平台

目前我国已经有了很成熟的量化交易平台和量化交易策略设计平台。

有发明者量化交易平台、聚宽量化、云财经的水母量化、米筐量化、量宽量化、掘金量化等等。

其中云财经的水母量化性价比很高，用户体验最好。

概括

量化交易是交易领域内的高技能利基市场。

除了基本的交易素养以外，量化交易员还必须具备数学、编程和金融方面的高级技能。

量化交易流行的基础是人工智能和自动化的兴起。

随着该技术的不断提高，量化交易将是一个不断增长的市场领域，对于拥有合适技能的人来说非常有益。