量化|Tick数据详解
TickData本身并不神秘，就是交易所把每只股票（亦或是futuresoptions）的activeorderbook(就是你的委托还存在在交易所里面，但并且没有被撮合成交)里面的买、卖的单的情况发给你。
举例说明：
某天的市场一开始的时候苹果股票的orderbook（委托挂单）清空（这里不进行auctionperiod的探讨）：
1.接着来了第一个卖家：1000@100:
这时候交易所会发给你一个message，告诉你是苹果股票有人想以100块钱卖出1000股，那么这个order就先挂在了orderbook上，成为卖一。
卖：1000@100
2.第二个卖家来了，他想卖得更高：1000@101:
这时候交易所会发给你另一个message，告诉你是苹果股票有人卖的价格比你差，于是排序在更上面，卖二。
卖：1000@101
1000@100
3.刚才的第一个卖家后悔了，cancel了他的order：1000@100撤消了，那么交易所会有message告诉你，现在只剩一个1000@101（卖一）。但是你可能需要自己编程处理这种remove掉一个tick的情况。
卖：1000@101
4.终于有买家来了...500@90,这个价格是不会成交的，因为买家低于现在的最佳卖价：101，那么orderbook里面会继续存着这个order，同时会发送一个tick告诉市场上的其他人，有买单了：
卖：1000@101
买：500@90
5.继续，接着有一位买家以101块钱买入1000股，等于要把目前的bestoffer1000@101给match-撮合了，那么你是不会收到这个最新的bid：101@1000的，因为它会进入matchingengine的瞬间跟对面的bestoffer撮合了，ticktable的一个规则：bidoffer永远不会cross，否则要么是数据商的bug，要么是交易所的bug。现在，你只会收到一个告诉你deletethebestoffer的message，那么ticktable长这样：
买：500@90
Tick数据就是这么简单，市场上会重复这个过程。
但是比较麻烦的是：
1.很多时候tick的数据会以UDP发送，想象股市上如果交易非常活跃，那么数据量会非常大，UDP会存在丢包情况，如何处理。曾经遇到过很疯狂的tickupdate但是还要保持在microsecond的更新cache，可能要排序（看交易所protocol），以及发送出去给前端。
2.如何更快的处理实时的tick数据，否则数据量如此大，一旦延迟，以后就再也跟不上“实时”的节奏了，直到你的程序挂掉。
3.如何避免一些特殊情况造成bug，一旦一个tick没有算对，那么后面的ticktable全是错的：）
同样，还有对tick的理解问题：不同市场的tick还有不同点，上面所说的是发达国家的股票市场，以实时情况**（有新的order并且在tick的发送level以内，比如东京交易所只发送8个ticklevel，那么你看不到整个fulltick的，因为可能会有100多个level，如果很多人交易的话）。国内期交所是多少个millisecond截取一个快照（snapshot），上交所深交所是3秒，然后发送给你，兴许是国内交易系统已经非常古老，跟不上IT的发展了。那么这个tick数据并不是“realtime”的，你只知道“哦！在前100millisecond和现在的tick变化是这样的”，可能中间已经成交了数千单。
对于国外的高频tick数据，有完整的order数据的过程，因此你可以利用这些order数据来复原快照数据。
国内的两大股票和四大期货理论上讲都是快照数据。比如说典型的数据字段包括：
开盘价/最高价/最低价/最新价/成交量/成交额
这里的最高（低）价就从开盘到现在成交发生过的最高（低）价，假设你有详细的每笔成交的明细，其实这个数据是可以用max(min)推算的，所以国外的tick数据里面一般是没有这个字段的。上交所和深交所提供的实时行情有三种，快照和逐笔成交和委托。
快照就是每3秒一次(深交所，上交所是5秒)对市场照相，然后把现价、最高、最低、成交量、成交金额等行情相片发过来。由于照相是3秒一次，所以这3秒期间市场发生了什么，我们是不知道的。每天连续竞价时间是上下午各两小时共4小时。所以快照的次数就是14400/3大概是3800次。仅就股票来说，每天的全市场快照数据量超过2G。
逐笔成交就是真实的原子每笔成交。不过这个数据也是3秒发一批，也并非实时。比如说第1.5秒发生的一笔交易，到了第3秒才发过来。
委托挂单数据，Level2里面只有买一卖一的前50，并非全部挂单。
典型的有几类原因导致数据的差异:
1.数据记录方式
比如拿股票的Level1的数据为例，交易所发布一个dbf文件，记录着所有证券最新的状态数据，dbf文件是不断的自动刷新的。那么数据提供商或者记录数据的人需要做的时候就是每隔一段时间读取这个文件，然后把所有的数据放入数据库，但是因为交易所更新数据的频率不是一个唯一值，所以为了不错过数据，最好的办法就是你读取的频率高于他更新的频率。这样问题就来了，因为你读取很多如果每次都记录下来一来数据很大，二来很多重复数据。所以大家往往使用的办法就是当这条数据有变化的时候我才放入数据库。
因为有这样一条规则，所以你看到的一些非活跃成交的证券数据量会少于活跃成交的证券，远期的期货数据少于近期的，时间戳不同步等问题。
2.运维问题
谁也不能保证不会断网。如果发生断网、机器错误、程序错误等原因，就会错过交易所数据播放。按照前面所述的数据机制，其实对于Level1数据T和T+1时刻是没有任何逻辑关联的，假设缺失了你不可能从数据本身发现，因此大量的缺失其实都是这些原因造成的，而且无法弥补！就好比早期的电视录像带很不清晰，但是过去已经过去你已经无法补救。
3.程序导致的数据错误
一些比较异常的错误，比如说某些类型股票的价格出现异常，空等等，可能因为录数据的程序的错误造成的。为什么会出现？反正理由也很多，我们知道会出现就可以了。少部分是因为交易所的问题，比如说交易所曾经把Level2数据的开盘价发错了。因此原则上很难有100%可信的数据，数据的检验和清洗是必要的，也是一个枯燥的事情，规则的设立也看个人的经验。
来源：私募工厂
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数据量化什么意思？商家数据量化什么意思 - 东方君基金网
数据量化什么意思？就是通过数据分析，可以看到哪些地方需要改进，哪些地方需要提升，这样才能更好的帮助企业进行决策。那么，如何做好数据分析呢？下下面我们就来聊聊这个话题。首先，我们要明确一点，数据分析是一个长期的过程，不是一蹴而就的。所以，我们需要有一个系统的思维，来对数据据进行深入的分析。这样才能更好的提升自己的工作效率。下面我们就来看看如何做好数据分析。
量化数据是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，以一定范围内线性变换的数据反映自然界或社会的状态，从而达到分析比较的目的。虽然量化分析可以帮助更加方便和直观地衡量风险和收益，但需要强调指出的是，美国华尔街顶级量化金融大师、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·德曼，在《数学建模如何诱骗了华尔街》一文中，毫无忌讳地承认：根本不可能（通过数理分析方法）发明出一个能够预测股票价格将会如何变化的模型；如果我们相信人类行为可完全遵守数学法则，从而把有着诸多限制的模型与理论相混淆的话，其结果肯定会是一场灾难。
统计学，毕竟数据分析量化涉及的到的很多模型都是统计模型，统计学你本科学习就能接触到这些模型。我所知道的我们学校数学系和统计的修的课的区别大概是这样的：数分高代肯定是都要修的，数学系的教材会难一点，然后概率论，数理统计两个系都要学。不同点是数学系要学一些几何课，高年级的时候有偏微分方程，实变泛函，拓扑学等等，相对比较硬核。统计的话会学一些回归分析，非参数模型，多元统计等等比较偏向实际数据处理的课了。
所以我的建议是如果想做数据分析，特别是想本科或硕士毕业就工作，选统计学比较好一点。
当然如果你们学校统计系和数学相比实在太弱，也可以选数学系，这就需要你在完成数学学习的基础上多修一点统计课。其实我身边有很多本科数学，硕博转统计的，也不是不可以，只是个人认为统计思维还是很难培养的。例如我学抽样调查的课程时有数学系的同学也选了这门课，他在回答问题的时候的思维我们就不太能理解。
英语的量化表达什么意思？？？？？？？？？？
你好！新概念~~~仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。
量化成绩22是什么意思-吉日网
量化成绩22的意思是会考的分数，过C的都有两分，一共12科，一般就是22分。量化成绩就是尽量用量化的数据、指标反映学生学习成绩的一种表现形式。
量化成绩是用数量形式表示评价成绩的一种方法。教育评价首先要对评价指标进行测量，根据测量结果对评价对象进行价值判断。测量评价指标有定性测量和定量测量，使用较多的是定性测量，定性测量的结果概括性强，但精确性差。
量化指标是什么意思 量化指标有哪些-财查到
量化指标是什么意思?就是把你的具体工作内容用用具体的数据来规范，便于对你的工作内容进行考核考评。
所谓量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素(样本)的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像。这种转化称为量化。
“量化指标”—是指能用具体数据来体现的指标!如成交量、市盈率、日涨幅等等。
1.抓住重点而不追求完美，追求指标的质量而非数量。
以上是关于量化指标是什么意思以及量化指标的主要指标的全部内容，更多股票基金等知识，关注私募排排网。
数据量化什么怕弦乎月意思？
量化数据是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，以一定范围内线性变换的数据反映自然界或社会的状态，从而达到分析比较的目的。
什么叫大数据量化交易?大数据量化交易是什么地位?
【导读】很多人对于大数据量化交易不清楚，只知道大数据，其实大数据量化交易是基于大数据以上是云社区搭建的载体，下面我们就来聊聊什么叫大数据量化交易?大数据量化交易是什么地位?现在发达城市北上广，已经开始用大数据，运做基金了。而且门槛很高，必须金融和计算机的本科以上人员，研究生择优录取。可见大数据，发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票，这这里简单说下，现在好多券商软件支持，大数据自动化交易，也就是说，当你编写好自己的预期策略后，由程序根据你的策略实行，自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大数据量化交易的先驱，他名下的大奖章基金，就是根据大数据量化交易运行。大数据量化交易，可以实现。一天成百上千次此交易，只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析，要强于人工识别。但是论单个交易，人工肯定强于电脑，但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理，精力都是有限的。目前的大数据都是借助python为主要语言编写的，感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金，一般是5w门槛。以上就是小编今天给大家整理发布的关于“什么叫大数据量化交易?大数据量化交易是什么地位?”的相关内容，希望对大家有所帮助。随着市场的发展。大数据量化交易，会慢慢普及。
量化数据怎么填写？
填写量化数据时，需要明确以下几个步骤：1. 确定指标和度量：首先确定要量化的指标，即需要衡量或评估的内容，例如销售额、用户数量、满意度等。然后确定度量方式，如金额、数量、百分比等。2. 收集数据：收集相关的数据来支持量化指标，可以使用各种途径获取数据，包括统计报表、调查问卷、实验数据、在线分析工具等。3. 设定时间范围：确定需要记录数据的时间范围，可以是每日、每周、每月或每年。根据具体情况选择适当的时间周期。4. 建立量化模型：根据数据的特点和需求，建立适合的量化模型。例如，可以使用平均值、总和、百分比等来量化数据。5. 填写数据表格或软件：将收集到的数据按照设定的时间范围和量化模型填写到数据表格或软件中。可以使用电子表格软件如Excel来进行数据记录和计算。6. 分析和解读数据：通过对已填写的数据进行分析和解读，了解数据的趋势、变化和关联性。可以使用统计分析方法、数据可视化工具等来帮助分析。7. 建立数据报告：根据分析结果，编写数据报告来总结和分享数据的意义和影响。报告可以包括图表、可视化图像、结论和建议等。8. 更新和维护数据：定期更新数据，并保持数据的准确性和完整性。根据需要，可以对数据进行修正、补充或删除。总之，填写量化数据需要明确指标和度量方式，收集数据，设定时间范围，建立量化模型，填写数据表格，分析和解读数据，建立数据报告，并定期更新和维护数据。
量化模型是什么意思？一文读懂量化模型搭建及经典策略
1、什么是量化交易？
量化交易是一种借助于数学模型和计算机实现的交易方法，旨在极大地减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
具体来说，它以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中筛选出能带来超额收益的各种"大概率"事件以制定策略，然后进行交易。
量化交易的方法多种多样，包括股票多因子策略（阿尔法）、期货CTA策略、套利策略和高频交易策略等。
这些策略通常使用编程语言编写，如Python、R等，并使用专业的量化交易平台来实现。
2、量化交易原理是什么？
量化交易是一种基于数学模型和计算机技术的投资方式，主要通过对大量历史数据进行分析，挖掘出潜在的投资规律或者策略，然后通过程序化交易系统进行实时交易。
这种投资方式的优势在于其能够避免投资者由于情绪波动而导致的错误操作，能在大量市场信息推送中快速处理金融数据，并通过策略回测来验证投资策略的有效性。
量化交易的原理主要包括以下几个步骤：
1、数据获取：量化交易的第一步是获取大量的历史和实时数据，这些数据可能包括股票价格、交易量、公司财报等各类金融市场数据。
2、数据处理：获取到的数据需要经过清洗和整理，以便于后续的分析和使用。
3、特征工程：在这一步中，投资者会根据自己的投资理念和策略，选择一些具有预测能力的特征，如市盈率、市净率、市值等。
4、建立模型：有了处理好的数据和特征之后，就可以利用机器学习或统计学方法构建一个预测模型。
这个模型会根据输入的特征预测未来的股票价格或者市场走势。
5、策略制定：根据模型的预测结果，投资者可以制定相应的交易策略，如买入、卖出或持有某个股票。
6、执行交易：最后一步是将策略转化为实际的交易指令，通过程序化交易系统自动执行。
3、量化模型是什么意思？
量化模型，简单来说，是一种将浮点模型转为定点模型的技术。
它的主要原理是通过某种方法将深度神经网络的权值、激活值等从高精度转化成低精度的操作过程。
例如，原来的模型里面的权重（weight）都是float32，通过模型量化，将模型变成权重（weight）都是int8的定点模型。
量化模型的优势包括减小模型大小、减少内存占用、加快推理速度和降低设备功耗。
这主要得益于模型量化可以将浮点计算转成低比特定点计算，有效降低了模型计算强度、参数大小和内存消耗，虽然可能会带来一定的精度损失。
在实际应用中，深度学习已经在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功，产生的高性能模型大多都很复杂，一般只适合在GPU上进行推理，而在实际场景中，往往需要将模型部署到板端。
在这种情况下，量化模型就显得尤为重要，因为它可以有效地降低模型的复杂度和内存占用，使得模型能够在资源有限的设备上进行高效的推理。
4、量化交易模型怎么搭建？
量化模型的搭建是一个复杂的过程，它通常包括以下几个步骤：
1、制订规则：根据以往的投资经验来制订不同的交易规则。
2、回测：由电脑使用历史数据对规则进行回测，删掉不符合历史数据的规则，选出候选模型。
3、检验：将候选模型放入新的市场数据中，检测其有效性。
4、应用：如果候选模型在新的真实数据中继续有效，就开始用于真实的投资；如果候选模型无效，则回到最开始，重新调整规则再来一次。
在实际操作中，这个过程可能会更复杂。
例如，你可能需要关注研报来源和指标思想，比如光大证券在2017年劳动节发布的《基于阻力支撑相对强度的市场择时》这篇网红金工研报中提到的RSRS指标。
此外，你可能还需要对真实交易过程进行模仿，构建一种仿真操作模型，这种模型包括了选股的过程、交易的过程、结算的过程、统计的过程等，是一个动态模型。
5、量化交易十大经典策略
Part.1
RangeBreaker策略
RangeBreaker，也简称为RBreaker，是一种中高频的日内交易策略。
此策略结合了趋势和反转两种交易方式，因此交易机会相对较多，比较适合日内1分钟K线或者5分钟K线级别的数据。
R-Breaker策略的基本原理包括计算枢轴线Pivot，监控价格变化等步骤。
首先，根据昨天的K线计算出6个价位作为枢轴线Pivot。
然后，监控价格变化，满足特定条件便可以入场。
具体的入场条件包括：突破入场做多（价格向上突破BreakBuy）；反转入场做多（价格曾经跌破SetupBuy，之后向上突破RevBuy）。
此外，还需要设定合理的止损条件，当达到设定的亏损后平仓。
最后，在每日收盘前，对所持合约进行平仓。
Part.2
DualThrust策略
DualThrust是一种趋势跟踪系统，由MichaelChalek于20世纪80年代开发。
这种策略在自动化交易排名中表现优秀，目前为止，仍然保持较高的排名。
DualThrust系统具有简单易用、适用度广的特点，其思路简单、参数较少。
配合不同的参数设定、止盈止损和仓位管理，可以为投资者带来长期稳定的收益。
它被投资者广泛应用于股票、货币、贵金属、债券、能源及股指期货市场等。
此外，由于其优秀的绩效表现，DualThrust策略常年排在国外前十大流行策略之一。
Part.3
布林带均值回归策略
布林带均值回归策略是一种基于统计学原理的交易策略，主要利用了均值和标准差来计算布林带。
具体来说，布林带由均线、上轨线和下轨线组成。
该策略的基本理念是，即使价格在短期内突破布林带的上下轨，但长期来看，价格还是会回归到布林带的范围内。
根据这个理念，策略内容可以设定为：当价格触及布林带上轨时，进行卖出操作；
当价格触及布林带下轨时，进行买入操作。
此外，均值回归交易策略在大部分市场情况下都能盈利，这是因为行情在大部分时间里都处于震荡状态。
Part.4
Aberration策略
企业文化，或称组织文化，是一个组织由其价值观、信念、仪式、符号、处事方式等组成的其特有的文化形象，简单而言，就是企业在日常运行中所表现出的各方各面。
Part.5
Pivotpoint策略
PivotPoint（枢轴点）策略是一种广泛应用在股票、期货、国债、指数等高成交量的商品上的交易策略。
这种策略是一套非常“单纯”的阻力支持体系，通过计算一定时期内的高价、低价和收盘价，来得出7个价格点，进而形成一组枢轴点。
这些枢轴点可以视为精确的价格点，通常作为判断价格可能出现反应的关键位的依据。
枢轴点往往起着支撑或阻力的作用，并可能成为转折点。
它们可以帮助交易者确定市场的动态趋势，并在面对价格大幅波动时找到良好的入场点。
枢轴点可以根据近期价格运动的高低点指示潜在的支撑/主力位，从而有助于设定交易计划。
Part.6
海龟交易法则
海龟交易法则是一套著名的公开交易系统，由1983年著名的商品投机家理查德·丹尼斯在一个交易员培训班上推广而闻名于世。
这个策略涵盖了交易系统的各个方面，包括技术规则、操作规则和心理解析。
它基于趋势交易的理念，首先建立唐奇安通道（确定上下突破线），如果价格突破上线则做多，如果价格突破下线则平仓或做空。
此外，海龟交易法则还定义了一整套非常严谨的仓位控制、止盈止损的规则。
例如，它的加仓原则是定义好一个小单位（Unit），使得该仓位的预期价值波动与总净资产的1%对应。
在应对市场变化时，海龟交易法则强调掌握优势、管理风险、坚定不移和简单明了的原则。
同时，该法则也指出需要克服的心理影响，如近期输赢的影响、对“正确性”的追求和预测未来的冲动等。
Part.7
做市商策略
做市商策略是一种在金融市场上进行交易的策略，主要通过建立限价买卖单，利用标的价格的上下波动触发限价单，通过买卖单的差价获取交易收益。
这种策略重点关注的是限价单的数量以及买卖单报价与中间价距离的设定。
在证券市场中，做市商指的是具备一定实力和信誉的特许证券经营法人，他们为公众投资者报出某些特定证券的买卖价格（即双向报价），并在这个价位上接受公众投资者的买卖要求。
他们用自己的资金和证券与投资者进行交易，保证市场的流动性，满足公众的投资需求。
做市制度是一种报价驱动制度，做市商根据自己的判断不断地报出买入报价和卖出报价，以自有资金与投资者进行交易，他们获取的收益就是买入价和卖出价的价差。
Part.8
菲阿里四价
菲阿里四价策略是一种日内交易策略。
其核心思想是利用昨日的最高点和最低点以及今天的开盘价来确定交易的上下轨，然后根据价格突破这些轨道来进行买卖操作。
具体来说，这个策略将昨日的最高点设为上轨，昨日的最低点设为下轨。
这种策略的主要逻辑是：当价格突破了这些设定的轨道，就意味着市场有可能产生新的趋势，因此投资者可以根据价格的突破方向来决定是做多还是做空。
例如，如果今天的价格超过了昨天的最高点，那么就应该考虑买入；反之，如果价格跌破了昨天的最低点，那么就可以考虑卖出。
Part.9
网格法则双均线策略
网格法则双均线策略是一种结合了网格策略和双均线策略的交易方法。
网格策略的核心思想是在特定的价格区间内建立网格，利用价格波动的反复和区间震荡的特性，进行反复交易，从而实现盈利。
而双均线策略则是根据两条不同周期的移动平均线来确定买卖信号。
具体来说，网格法则双均线策略首先会设定两条不同周期的移动平均线，比如5日均线和10日均线。
当短期均线上穿长期均线时，产生买入信号；反之，当短期均线下穿长期均线时，则产生卖出信号。
与此同时，投资者会在一定的价格区间内设定网格，比如每跌5%买入一份，每涨5%卖出一份。
当股票价格下跌到设定的买入点时，就按照网格规则买入；同样地，当股票价格上涨到设定的卖出点时，就按照网格规则卖出。
Part.10
风险平价策略
风险平价策略是一种资产配置策略，旨在平衡投资组合中不同资产的风险贡献度。
这种策略通过对各种资产类别分配相同的风险权重，优化投资组合的风险结构。
具体来说，风险平价策略通过平衡分配不同资产类别在组合风险中的贡献度，实现了投资组合的风险结构优化。
通过风险平价配置，投资组合不会暴露在单一资产类别的风险敞口中，因而可以在风险平衡的基础上实现收益最大化。
此外，需要指出的是，风险平价策略通常需要定量方法进行管理，因此常被对冲基金等机构使用。
6、详解三款量化交易软件
以下是三款主流量化交易平台，以及它们的相关介绍（排名不分先后）：
Part.1
QMT量化交易软件
QMT量化交易软件是一款基于人工智能和大数据分析的智能交易系统，它通过算法模型和历史数据分析，帮助投资者进行交易决策。它是如何实现实战量化交易的呢？
首先，你需要下载并安装QMT量化交易软件，然后注册账号并登录。
接着，你可以根据自己的需求选择不同的交易策略，比如均线策略、动量策略等。
QMT提供了丰富的指标和工具，让你根据市场行情进行交易信号的生成和优化。
Part.2
PTrade
PTrade是一款为高净值、机构投资者打造的专业交易软件。
它提供了普通交易、日内回转交易、自动交易、算法交易、量化投研、回测、实盘等各种交易工具，满足用户的各种交易场景和需求，旨在帮助用户提高交易效率。
Part.3
GFQuant
量化交易是以数学模型为交易思维，以历史数据为基础，以数学建模、统计学分析、编程设计为工具，利用计算机技术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获利事件以制定交易策略。
GFQuant平台正是基于这一原理，通过提供Python编程接口和丰富的金融数据，帮助投资者实现策略研究、回测和实盘交易。
7、怎么把量化交易运用到实战交易中？
对于正在做交易的投资者，想把自己的资金运用到量化交易里，这里我不建议个人去把量化交易整个流程学习一遍。
闻道有先后，术业有专攻！把专业的事交给专业的机构去做！
对于量化初学者而言，不建议自己搭建量化框架/平台，应该以实现量化策略为主，把数据获取清洗、回测框架搭建和对接实盘接口等工作交给专业团队打理，因此强烈建议使用现成的第三方量化平台。
以下是我所接触的一个双A上市券商，可提供最专业的几款量化交易现成软件（随时可对接端口使用），如有需要，可在文章底部添加，具体开户费率表细节如下：
文章底部附上该券商联系方式！
总
结
虽然量化交易软件给投资者带来了非常多帮助，但是量化交易软件还是存在着弊端，主要表现在以下几个方面：
1、样本误差和样本偏差：量化投资通常基于历史数据进行策略研发和选股，然而历史数据可能缺乏足够的多样性和足够长时间的积累，导致样本取样出现误差或偏差。在这种情况下获得的相关性规律，一旦离开样本范围就可能失效，失去参考价值。
2、过拟合：在典型的多因子量化策略中，通常是从一个结果来反推原因。只要构建足够多的因子，就有可能实现某一个特定的已经出现的结果（如100%的盈利）。然而，这个多因子组合在实际的交易中可能会失效，原因是出现了过拟合（错误归因）。从结果来推原因，这种做法无法准确区别哪些是偶然因素，哪些是决定性的因果因素。
3、黑箱效应：量化交易策略往往被视为一个“黑箱”，其内部的运作机制和决策过程对投资者来说是不透明的。这就带来了一个问题，即如果策略出现失误或者亏损，投资者可能无法理解其原因，也就无法及时有效地进行调整。
4、风险性：由于量化交易策略的复杂性和不确定性，如果策略设计不当或者执行不当，可能会导致较大的投资风险。
5、技术门槛高：一些量化交易软件功能定位于智能策略编写，例如QMT，这类软件的技术门槛较高，需要有一定的编程经验。
因此，虽然量化交易具有工具的可重复、经验的可积累等优点，但其也存在一定的弊端。
投资者在使用时应充分认识到这些弊端，并根据自身的投资理念和风险承受能力进行选择和使用。
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END
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免责声明：
量化因素是什么意思？
具有“量化”意识的领导在布置工作时，通常会将时量，数量，质量意识贯穿在整项工作的过程
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