现货量化交易系统开发源码案例

量化，便是指利用大量的数据资料，抓出数种能带来超额收益的大方向，以此为基准，运用数量模型验证并固化这些规律，采用分析、系统化、模型化的方式，且经过历史资料验证，得出有效的回测绩效，并持续严格自动执行交易。

价值投资和趋势投资（技术分析）是引领过去一个世纪的投资方法，随着计算机技术的发展，通过已有的投资方法融合先进的计算机技术，也就产生了【量化交易】投资这个新物种。

(资料图片仅供参考)

简单来说，量化投资就是借助计算机技术和采用数学模型去实现投资策略的过程。因此，它也被称为【自动化交易】，其核心是用先进的数学模型替代人为的主观判断。

从策略优化的角度而言，量化交易也可以从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件，并制定其为投资策略，再用海量模型验证并固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资操作，从而获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

通俗来说，量化交易的两个必要步骤是：

1、制定好量化交易的【数学模型】或者说交易触发条件；

2、严格按照数学模型或交易条件，由【程序自动执行】买入和卖出的操作。

量化策略的分类

关于量化策略的分类每个人都有不同的见解，但常见的有以下几类：

策略：这种策略的特性是回撤和获益都比较小，但能够使投资者在大多数的情况下，都保持获利。其具体想法是找出市场里最优秀的品种，做多这些品种，然后做空相应多的指数，这样就锁定了最优秀的品种带来的收益，而把指数带来的波动进行了平抑。

高频交易：这是利用电脑程式处理微观市场层面的不均衡性，交易次数多、持仓时间短，会在短时间内做高频率的进出场，每次交易的平均利润较小，但优点是有较稳定的报酬。

量化CTA：量化CTA策略可分为两种：「趋势追踪策略」及「均值回复策略」。其中，使用较多的是趋势追踪策略，它是利用许多策略模型找出目前的市场趋势，并依此判断做多或做空，因此与波动率息息相关，也因此这种策略在趋势明确或是牛市熊市快速变换时，具有较大的优势。另一种均值回复策略，是种反趋势策略，是利用某些保持稳定均值商品，当短期波动使其价格偏离均值时，进场反向操作，即做空被高估的商品，做多被低估的商品。

如果选择强制减仓，系统还需要一个自动减仓系统（ADL：Auto-Deleveraging），自动减仓系统根据用户风险和盈利高低对盈利仓位排序，排在靠前的仓位更有可能被强制减仓。

合约到期后，由清算系统（Clearing）对所有仓位进行交割，按照盈亏更新账户（Account），然后平掉所有仓位，合约终止。

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