量化交易及知识点简要说明

量化交易是指以数学模型替代人为主观判断，从庞大的历史数据中找到能带来超额收益的“大概率”事件以制定策略，然后进行交易的过程。

与量化交易相关的概念有：数据、编程、策略、自动化交易等。

一个简单的量化过程如下图所示：

这个过程涉及到的知识点：

1、数据源

数据分为两类：历史数据和实盘数据。历史数据用于数据分析与回测；实盘数据用来交易。

常用的数据源有：

通达信：历史数据和实时数据都能拿到。

优矿：历史数据。

集思录：实时数据。

2、编程语言&python库

编程语言首选Python，相关库有：

Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算

Pandas：金融数据分析神器，数据处理必备。

Matplotlib：画图库。

AkShare：金融数据接口库。

3、回测

常见的回测框架、网站及平台

优矿：API略微不足，数据很全

backtrader：回测系统

果仁网：傻瓜式编程，适合不会编程的开发人员。

聚宽、米宽：与优矿类似，数据偏少

4、交易系统

Easytrader：基于图形界面的交易框架，bug较多。

Ptrader/qmt：目前中国散户们能用的一个官方可编程交易系统。

标黑体的几个是我觉得一定要掌握的。