客观的给大家介绍一下适合做股票量化的券商
发布时间:2020-4-30 10:00阅读:2411
首先自我介绍一下,本人是第一创业证券的。如果有了解过第一创业证券的应该知道,一创的量化在整个行内还是比较有名气的。因为适合各种投资者,不管是专业机构投资者还是个人散户,都能满足需求。
其次给大家介绍一下我们券商合作的量化平台;果仁、MC、聚宽、讯投QMT。
一、果仁:
果仁的特点就是无需编程,满足绝大部分的量化需求,适合小型个人投资者。
• 秒级回测速度
基于云计算模式,通过高效的内存计算,获得快速 回测输出。同样策略的回测时间是其他云端量化平台的 百分之一。
• 共享内存技术
服务器可大规模并行扩展,唯一能够支持成千上万 并发用户的量化技术架构。
• 专业水平的数据、计算引擎
提供灵活而准确高效的建模体系,系统化防止量化 研究最大的bug –“未来函数”。
• 资产组合配置
支持同时运行多个策略,管理和跟踪各策略的资金、净值、持仓、调仓。
• 提供智能拆单
为高净值客户减少交易滑点;支持股票 黑名单,对突发事件和信息能及时响应。
二、聚宽;
聚宽适合中小型投资者,不过他要求投资者有编程能力。主要面向有Python编程基础用户,有以下特点:
Python为主流编程语言,有编程基础客户比较容易上手;相关数据库比较丰富;学习材料比较丰富,课程比较完善;云端运行交易速度、行情速度更优。
策略有效性验证:高功能回测引擎
策略有效性验证:模拟交易
示例
聚宽加强版:Alpha- T
Alpha- T 是聚宽根据市场行情自身写的一个策略,经过市场的验证,可以很好的实盘交易。可以直接用来使用,按照策略自动交易,不需要投资者编程。
Alpha- T 他是根据股票的日内波动进行一个波段操作,从而获取盈利,
基于已持有底仓
算法基于已持有的股票持仓配合日内算法,进行高抛低吸,抓取股票的行情波动价差。(底仓自身涨跌与算法盈亏无关)
不负责选股、建仓
提供算法适用标的。以20200309期股票池为例,提供2887支可用算法标的。(个股价量波动差异,导致个股收益率的区别)
标的持仓数量不变
每日平仓,算法运行完毕后,用户股票品种与数量不变。(极端行情及用户手动操作可能导致无法平仓。)
多方位完整风控
算法设置多维度风险控制,包括算法引擎、独立风控模块双重风控,以及全面的预警与紧急处理机制等,保障算法稳定运行。
如何”挣风险相对确定的钱?“
秘诀一:开盘股票波动较大
大量交易情绪普遍在隔日早盘集中释放,此时股票波动比较大。
秘诀二:及时止损止盈
算法每笔运行时长一般不超过2分钟,尽可能以更少更确定的因素来精准抓取日内波动价差。
影响股价的因素越少,胜率越高。
秘诀三:分笔分摊风险
算法将委托市值分成多笔依次执行,以降低风险。
*Alpha-T 的分笔逻辑:单票6万以下分2笔做,6-9万以下分3笔,9万以上-20万分4笔,20万以上分5笔,100万以上分10笔。
秘诀四:严格控制风险敞口
用户手动操作算法标的、转走账户资金、极端行情等可能导致算法出现敞口。
如算法可能出现风险敞口,算法风控立即主动干预,强制平仓,并第一时间通知结果。
基于大数定律,交易的次数越多,越贴近算法系统使用效果。
跌停案例时间:2020/04/29
截止4/29,Alpha-T实盘算法每日操作股票数量超过200支。
这日大盘盘中大幅杀跌,截至收盘有近300只个股跌停,实盘参与算法的个股中有30只个股开盘杀跌停。
从单笔情况来看,算法总体盈利笔数多于亏损笔数。
从单日情况来看,跌停案例中有71%获得正向收益,28%操作失误,盈利案例平均盈利≈1%,亏损案例平均亏损≈0.39%,跌停案例最高收益是3.59%、跌停案例最低收益是1.91%,符合系统赚多亏少的正常分布
从收益的角度来看,所有跌停的个股Alpha-T操作部分累计均为正收益。只要个股保持一定的流动性和波动率,算法不能保证每日一定挣钱,但能做到细水流长稳步增加收益。
同理,如遇到个股迅速涨停的情况,算法的表现也大致是这样的水平。股价瞬间波动越大,算法盈亏波动越大。
极端行情是无法避免的,算法能做的有两点:1)基于拆单及风险敞口控制对最极端的行情尽可能只暴露一份敞口;2)获取最快速的行情和通畅的交易通道更快速的发现及做出反应。
这里写不下了,剩下的下次写。
有需要可联系电话:19180646057
温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
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