量化投资步骤目录

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于 2021-05-25 07:20:18 首次发布
本文档详细介绍了从本地到服务器的环境配置流程，包括Windows和Linux环境下的软件安装与设置，AWS服务器的使用教程，以及如何在不同环境中部署量化交易策略等内容。

一、本地环境配置
Windows本地环境配置
二、服务器
1、AWS免费服务器教程
2、AWS EC2实例连接
3、基于服务器搭建VPN
4、手机VPN

三、编程环境配置
1、Linux安装Anaconda
2、linux创建虚拟环境
3、量化编程环境python库安装包
4、Anaconda环境部署常用命令
5、Linux服务器时区设置
6、AWS服务器内存不足，添加虚拟内存

四、实盘部署
1、实盘文件夹部署，见文件，账号IP设置
2、云服务器部署python程序
2、Linux环境多个命令同时运行

五、数字货币择时策略部署
1、历史数据收集
2、回测
3、策略部署

01-量化投资平台配置
Tobe_01的博客
02-25 1708
量化投资平台配置
量化投资技术六大环节
小壁虎的春天
06-05 1564
数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。 数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风
1.6 量化投资的基本流程
云策量化的博客
02-16 758
欢迎来到《量化投资入门》系列教程的第六节——量化投资的基本流程。在这个快节奏、数据驱动的世界中，量化投资就像是投资界的“黑科技”，用数学模型和算法来寻找市场中的赚钱机会。那么，这个听起来高大上的过程究竟是怎么一回事呢？别急，让我们一起揭开量化投资的神秘面纱。
量化交易流程
weixin_36375017的博客
04-03 2381
对于量化， 大部分行业教程和软件系统的名称都是量化交易。IT行业和数据分析领域传统的流程划分模式如图所示。 这个流程套用目前流行的网络名词， 我们称之为I2O模式。其中， “I”是输入， 这个输入不仅是输入数据， 也可以是用户的需求或者计算机的输入设备。“O”是输出， 同样， 这个输出不仅是输出数据， 也可以是输出相关的作品， 或者是电脑的显示器、 打印机。“2”是“to”...
量化交易全流程（一）
mnwl12_0的博客
09-03 2753
本节目录： 1、前沿介绍 2、各软件的使用比较 3、变成环境的搭建 4、集成开发环境的介绍（IDE） 5、python常用库的介绍 5.1、numpy 5.2、scipy 5.3、pandas 6、可视化分析 6.1、实时行情，历史行情，Tick行情，公司公告，股指行情获取（接口介绍） 6.2、K线图、折线图、散点图、条形图、直方图、饼图、函数图、热力图、可交互K线图
转：量化投资的方法论
纸上得来终觉浅
01-03 3513
from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425050?refer=ricequant 大家好！非常荣幸可以来到第九届R语言会议作报告。今天我主要围绕量化投资，结合自己以及我们团队在量化投资领域的实践经验，以及一些经典的理论知识，尝试性地为大家梳理量化投资的方法论体系，希望为大家在量化投资领域产生一些新的认识提供一些帮助。 我们先从几个在量化投资中经常
微软 AI 量化投资平台 Qlib 体验1
08-03
微软 AI 量化投资平台 Qlib 体验 微软 AI 量化投资平台 Qlib 是一个基于人工智能的量化投资平台，旨在覆盖量化投资的全过程，为用户提供高性能的底层基础架构，降低 AI 算法的使用门槛，便于金融从业者使用。Qlib ...
精选资源
量化投资_量化投资与机器学习_
09-29
《量化投资与机器学习》是金融领域中一个深入探讨的主题，尤其在当今数据驱动的金融市场中，量化投资和机器学习的应用越来越广泛。本资料重点讲述了如何利用机器学习技术来构建有效的阿尔法（Alpha）策略。 阿尔法...
Run5_Case_Studied2.zip_matlab量化案例_量化 投资_量化投资
09-14
在金融投资领域，量化投资是一种基于数学模型和计算机编程策略的投资方法。MATLAB作为一种强大的数值计算和数据分析工具，被广泛应用于量化投资的研究和实践。本文将深入探讨MATLAB在量化投资中的应用，以及如何通过...
量化交易的研究流程
xun的博客
01-06 2272
量化回测框架提供完整的数据，以及回测机制进行策略评估研究，并能够进行模拟交易，为实盘交易提供选择。 获取数据——>数据挖掘——>构建策略——>策略回测——>策略分析——>模拟交易——>实盘交易 - 流程包含的内容 获取数据： 公司财务、新闻数据 基本行情数据 数据分析挖掘 传统分析方法、机器学习，数据挖掘方法 数据处...
量化投资实操
weixin_38241876的博客
11-25 462
import logging import pandas as pd import numpy as np log = logging.getLogger(__name__) def moving_average(df, n): """计算股价的moving average. 参考： https://blog.youkuaiyun.com/FrankieHello/article/details/85938381 :param df: pandas.DataFrame .
whale-quant【01_投资与量化投资】(学习与笔记)
QAQterrible的博客
09-24 1116
而是基于很多量化投资基金的策略很像，当许多基金都采用相似的策略，一旦出现比如大的对冲基金需要清仓，卖掉过去盈利的股票，那其他基金就可能输钱甚至被迫平仓，这就会导致有流通性风险的问题。实物投资和金融投资：根据投资的对象，投资可以分为实物投资和金融投资。在资本主义发展初期，资本所有者与资本运用者是结合在一起的，经济主体一般都直接拥有生产资料和资本，亲自从事生产消费，投资大多采取直接投资的方式，也就是直接投入资本，建造厂房，购置设备，购入原材料，从事生产、流通活动，因此，早期的投资概念主要是指实物投资。
量化研究的流程
大太阳的博客
05-29 4894
一、获取数据 公司财务数据 公司新闻数据 公司关联数据，以及产业上下游、主营业务、所属行业主题等数据 基本行情数据 高频数据、股票Level-1数据、股票Level-2数据、期货Level-1数据 二、数据分析挖掘 传统分析方法 新兴大数据、机器学习、数据挖掘方法 三、构建信号 在构建信号前进行数据处理、标准化、去极值、中性化 基础信号的研究、分组回测、ic、ir、衰减、行业分布 将基础信号合成复杂信号 四、构建策略 策略模板，兼容不同标的的策略，使用于股票...
量化交易全流程（七）
mnwl12_0的博客
10-08 1808
均值﹣方差理论的核心思想是同时考察资产组合的预期收益和风险。研究当我们有一系列可选资产的时候，应如何对其配置资金权重，从而可以得到最好的收益风险比？现代资产组合理论（Modern Portfolio Theory,MPT）是金融理论的重要基础。这一理论是由马克威茨（Harry Markowitz）首先提出的，因为这一理论，马克威茨荣获了1990年的诺贝尔经济学奖。当然，这里介绍的模型是最基础的模型，现实实践中往往并不能直接使用。□假设资产的风险可以用资产收益率的方差（标准差）进行估计。
股票量化投资是怎么回事？它的操作流程和策略有哪些？
最新发布
股票量化交易自动交易程序化交易接口
04-07 961
股票量化投资依靠数学模型投资，利用历史数据找规律并构建模型确定买卖时机，策略多样，操作流程包括数据处理等环节，可减少主观因素影响以获取较稳定收益。
linux下量化开源框架,AlgoPlus量化投资开源框架入门手册(2)安装AlgoPlus
weixin_32918953的博客
05-16 822
Windows好交易不求甚解安装：pip install AlgoPlus卸载：pip uninstall AlgoPlusWindows编译安装1、安装Visual Studio 20196.65GB！如果对VS没有其他需求，建议选择在线安装。2、下载AlgoPlus码云：https://gitee.com/AlgoPlus/AlgoPlusGitHub：https://github.com/C...
从零开始搭建量化投资分析平台之二——从搭建量化投资数据库开始（2）
Linux Android Web
05-16 755
https://blog.youkuaiyun.com/jianlinyuan9738/article/details/80149428 上一节我们已经得到了一个比较完整的数据库，但是这个数据库并不适用于量化投资的研究，这是为什么呢？ 1）数据并没有经过清洗，比如还有一些"None"、“--”数据，会在后续模型搭建中影响正常的矩阵运算。 2）当前数据存储的方式并不适合量化分析。如图所示，金融数据是个三...
深度学习驱动的量化投资策略
"深度学习在量化投资中的应用" 深度学习是一种人工智能技术，它在近年来的量化投资领域中扮演了重要角色。量化投资依赖于数学模型和算法来做出投资决策，而不是传统的主观判断。通过深度学习，投资者能够处理大量...
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