量化交易的研究流程

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
    
  •  数据处理,标准化,去极值,中性化分组回测,行业分布
    
  • 构建策略:
    - 获取历史的行情,历史持仓信息,调仓记录等
    止盈止损单、限价单,市场单

  • 回测:
    - 股票涨跌停,停复牌处理
    - 市场冲击、交易滑点、手续费

  • 策略分析:
    -收益指标、风险指标
    订单分析、成交分析、持仓分析

  • 模拟交易:
    -接入实时行情 实时获取成交回报
    实时监控,实时归因分析

  • 实盘交易:
    -接入真实的券商账户

  • 演示结果

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