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實盤級比特幣量化回測系統

發布時間:2025-01-21 12:42:31

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FAQ:

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2錛氶噺鍖栧瑰啿鐨勫ソ澶勬槸浠涔堬紵

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3錛氶噺鍖栧瑰啿鏄姣忓ぉ閮藉湪璧氶挶鍚楋紵

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2.甯佸畨Binance 緗戦〉閾炬帴

甯佸畨Binance錛屾垚絝嬩簬2017騫達紝鎬婚儴浣嶄簬椹鑰充粬錛岀敱璧甸暱楣忓拰浣曚竴鍏卞悓鎴愮珛銆傚竵瀹夋槸鍥介檯棰嗗厛鐨勫尯鍧楅摼鏁板瓧璧勪駭鍥介檯絝欙紝鍚戝叏鐞冩彁渚涘箍娉涚殑鏁板瓧璐у竵浜ゆ槗銆佸尯鍧楅摼鏁欒偛銆佸尯鍧楅摼欏圭洰瀛靛寲銆佸尯鍧楅摼璧勪駭鍙戣屽鉤鍙般佸尯鍧楅摼鐮旂┒闄浠ュ強鍖哄潡閾懼叕鐩婃厛鍠勭瓑鏈嶅姟錛岀洰鍓嶇敤鎴瘋嗙洊鍏ㄧ悆180澶氫釜鍥藉跺拰鍦板尯錛屼互140涓囧崟/縐掔殑鏍稿績鍐呭瓨鎾鍚堟妧鏈錛屾槸鍏ㄧ悆鍔犲瘑璐у竵浜ゆ槗閫熷害鏈蹇鐨勫鉤鍙頒箣涓錛屼篃鏄鍏ㄧ悆鍔犲瘑璐у竵浜ゆ槗閲忔渶澶х殑騫沖彴涔嬩竴銆

3.OKEx 緗戦〉閾炬帴

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4.Gateio 緗戦〉閾炬帴

Gateio 鏄鍏ㄧ悆鍖哄潡閾捐祫浜у浗闄呯珯錛屾婚儴浣嶄簬寮鏇肩兢宀涳紝涓諱綋涓篏ate Technology Inc.錛屾湇鍔″叏鐞冿紝鍦ㄥ姞鎷垮ぇ錛岄煩鍥姐佹棩鏈銆侀欐腐絳夊氫釜鍥藉跺拰鍦板尯鍧囪炬湁鐙絝嬬殑浜ゆ槗涓氬姟鍜岃繍钀ヤ腑蹇冦傚墠韜姣旂壒鍎誇簬2013騫存垚絝嬨傚壋鍔炶嚦浠婏紝Gate.io 宸蹭負鏉ヨ嚜鍏ㄧ悆瓚呰繃130涓鍥藉剁殑鏁扮櫨涓囩敤鎴鳳紝鎻愪緵浜嗚繎鐧劇嶄紭璐ㄥ尯鍧楅摼璧勪駭鍝佺被鐨勪氦鏄撳拰鎶曡祫鏈嶅姟銆

5.MXC鎶硅尪 緗戦〉閾炬帴

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⑵ 國內主流的量化平台都有哪些

掘金量化交易平台V3.0

地址:http://www.myquant.cn/

語言:C++、C#、Python、MATLAB

方式:本機

品種:股票,期貨

優礦

地址:https://uqer.io/home/

語言:python

方式:雲端

品種:股票,基金,期貨

特點:支持外部數據的購買,數據較多,有聚源等提供的,較靠譜

RiceQuant米筐量化交易平台

地址:https://www.ricequant.com/

語言:python,java

方式:雲端

品種:股票,基金

特點:口碑較好,據說較人性化

Joinquant聚寬

地址:https://www.joinquant.com/

語言:python

方式:雲端

品種:股票,基金

特點:可訂閱別人策略和看到別人策略回測圖

BotVS量化平台

地址:https://www.botvs.com/

語言:JS

方式:雲端

品種:期貨,股票,數字貨幣

特點:支持數字貨幣,比如比特幣

Bigquant人工智慧量化

地址:https://bigquant.com/

語言:python

方式:雲端

品種:股票

其他:目前網站只有架子,很多欄目是空的,突出了人工智慧,但沒看到具體策略。

果仁

地址:https://guorn.com/

語言:python

方式:雲端

品種:股票,基金,組合。

特點:口碑較好,支持策略跟隨

其他的較小眾的平台

鐳礦

地址:http://www.raquant.com/

京東量化

地址:https://quant.jd.com/

同花順量化

地址:http://quant.10jqka.com.cn/platform/html/home.html

點寬網

地址:http://www.digquant.com.cn/quant/

諸葛量化

地址:https://www.gpxtrade.com/index.html

數庫(人工智慧驅動金融創新)

http://www.chinascope.com/index/ai.html

免費開源python財經數據介麵包

地址:http://tushare.org/index.html

特點:只有數據,非量化策略平台

⑶ 國內有哪些量化平台以及對比

在金融科技創新的浪潮中,國內涌現出了眾多優秀的量化平台,它們各具特色,滿足不同投資者的需求。以下是一些備受推崇的量化平台,讓我們一起深入了解一下他們的特性與優勢:



此外,對於初學者和入門者,我們還要提及阿島格,一個低門檻的量化分析與交易教程平台,為學習者提供了豐富的學習資源。在探索過程中,可以參考「知shi星球(阿島格)」進行交流和探討。


還有一些值得關注的補充選項,如pyalgotrade-cn,支持A股歷史回測和比特幣交易介面;pyktrader則結合了vnpy和GUI,提供易用的交易平台設計。trade專注於主題投資和事件驅動策略分析,而zipline和QSTK則在國內量化平台中扮演著模板和建模的角色。


對於初級開發者,quantitative是一個尚在開發中的事件驅動反向測試庫,雖然還在成長中,但也值得關注。analyzer則提供了實時金融數據分析與交易策略開發的平台,bt和rqalpha、quantconnect則是在線回測平台的佼佼者。


通過這些平台,無論是策略編寫、實盤交易還是深度回測,國內的量化生態體系日益完善,為投資者提供了廣闊的應用場景和無限可能。


最後,值得一提的是,finmarketpy、volatility-trading等平台分別聚焦金融數據分析、波動率交易等特定領域,而vnpy_oanda則提供了定製化Oanda介面,QuantDigger則為股票期貨交易提供了全面的解決方案。


無論你是尋找簡單易用的工具,還是尋求深度的量化研究,國內的量化平台都能為你提供強大的支持。讓我們一起探索這些金融科技的寶藏,提升投資智慧,共創輝煌!

⑷ 量化交易靠譜嗎,收益穩定嗎

量化是指以數學統計和數學建模為基礎,利用計算機技術,從海量的歷史和當前數據中,發掘出能夠大概率帶來超額收益的交易方式,避免人工交易過程中由於投資者情緒波動帶來的非理性決策導致的負面影響。一個合格的量化交易模型,必須基於有明確的經濟含義的趨勢判斷或者套利原理,進行進一步的系統化和程序化抽象,呈現出來的形式是一套邏輯完備的可執行的交易指令流程和邏輯控制方案。

什麼是策略?

策略,字面意義是指可以實現目標的方案集合;簡單地講,就是一系列預設的行為模式,分別在不同的觸發條件會被啟用。

在證券交易中,策略是指當預先設定的事件或信號發生時,就採取相應的交易動作。

什麼是量化策略?

所謂量化,就是把行為模式中的事件或信號數字化,通過一套固定的邏輯來分析,而不是單憑人的感覺或直覺進行判斷和決策。

傳統的交易員通常是在看到某種圖形化的技術形態後,就執行一些特定的交易,如果能把圖形形態用一系列計算機程序能識別的數據來描述,讓程序自動判斷並決策是否要進行交易,並自動進行倉位的管理和風險控制動作,這樣也就變成了量化策略。

通常來講,一般所謂的量化策略是指整個交易過程完全實現為計算機程序,從數據接收、處理到交易執行都是由計算機程序自動完成。 為了開發這樣的量化策略,預先需要收集一定量的數據,並在其基礎上建立一套基於數字的處理決策模型,通常把這一過程叫做量化策略的研究;策略研究好後,就要實現它,讓它run起來。

用量化策略的方式來做投資到底靠譜嗎?

我們以一個量化平台的數據來看一下:

根據易寬量化平台發布的基於17年12月數字貨幣跑的一周策略(2017.12.11-17)回測數據來看:

「蓄勢待發」進場最早,然而過早的止盈導致之後反復開倉止損,對那一段行情不太適應,好在最後一段抓到略微挽回損失。

任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。而量化投資依靠計算機配置投資組合,克服了人性弱點,使投資決策更科學、更理性。

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