常见量化投资数据源
量化投资策略开发实例
量化投资策略开发实例
全文共四篇示例，供读者参考
第一篇示例：
量化投资策略开发是当今金融领域备受瞩目的领域之一，通过利
用大数据和计算机算法来分析市场数据、预测未来行情并制定投资策略。量化投资不仅可以提高投资者的交易效率和准确性，还能降低主
观因素和情绪对投资决策的影响，从而取得稳定的投资回报。
在量化投资策略的开发过程中，涉及到数据的收集、清洗、建模
和回测等环节。下面以一个简单的股票轮动策略为例，介绍量化投资
策略的开发实例。
我们需要收集股票数据。可以通过股票交易软件、金融数据提供
商或者公开的数据API获取股票历史数据。通常需要收集股票的价格、成交量、市值等信息。
接着，对数据进行清洗和预处理。数据清洗主要包括处理缺失值、异常值和重复值等。预处理包括计算技术指标、构建特征变量等。在
股票轮动策略中，通常会计算某只股票在过去一段时间内的涨跌幅、
收益率、波动率等指标。
第三步是建立模型。在股票轮动策略中，可以选择使用简单的移
动平均线策略来进行模型建立。计算不同股票的短期和长期移动平均线，当短期移动平均线大于长期移动平均线时，买入该股票；反之则
卖出。这是一个简单的轮动策略，可以通过调整移动平均线的周期和
持有时间等参数来优化策略表现。
进行模型回测。回测是指利用历史数据来模拟投资策略的表现，
并评估其盈利能力和风险水平。在回测过程中需要考虑交易成本、滑
点等因素，以更加真实地评估策略的表现。通过回测可以发现策略的
优势和劣势，并在实盘操作中加以应用。
量化投资策略的开发过程包括数据收集、清洗、建模和回测四个
环节。通过不断地调整参数和优化策略，可以在金融市场中获得稳定
目前比较流行的Python量化开源框架汇总（交易+风险分析工具）
⽬前⽐较流⾏的Python量化开源框架汇总（交易+风险分析⼯具）
注：点击框架名称通往Github
talib的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算⾏情数据的技术分析指标
介绍：⼀个⽤python实现的科学计算包。包括：1、⼀个强⼤的N维数组对象Array；2、⽐较成熟的（⼴播）函数库；3、⽤于整合C/C++和Fortran代码的⼯具包；4、实⽤的线性代数、傅⾥叶变换和随机数⽣成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使⽤更加⽅便。
介绍：SciPy是⼀款⽅便、易于使⽤、专为科学和⼯程设计的Python⼯具包。它包括统计、优化、线性代数、傅⾥叶变换、信号和图像处理、常微分⽅程求解等等。
介绍：Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的⼀种⼯具，该⼯具是为了解决数据分析任务⽽创建的。Pandas 纳⼊了⼤量库和⼀些标准的数据模型，提供了⾼效地操作⼤型数据集所需的⼯具。pandas提供了⼤量能使我们快速便捷地处理数据的函数和⽅法。你很快就会发现，它是使Python成为强⼤⽽⾼效的数据分析环境的重要因素之⼀。
介绍： quantdsl包是Quant DSL语法在Python中的⼀个实现。Quant DSL 是财务定量分析领域专⽤语⾔，也是对衍⽣⼯具进⾏建模的功能编程语⾔。Quant DSL封装了⾦融和交易中使⽤的模型（⽐如市场动态模型、最⼩⼆乘法、蒙特卡罗⽅法、货币的时间价值）。
介绍：python内建的统计库，该库提供⽤于计算数值数据的数学统计的功能。
量化投资分析分析报告
1.概述
背景
量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断
以
传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
支持大数据处理，提高决策效率
我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工工作量，提高了投资决策效率。
统计模型支撑，策略选股择时精准
传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主
例如在股
业绩也
量化投资的应用
量化投资几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、统计套利、算
法交易和资产配置等。
量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。
量化投资因子发掘方案
量化投资因子发掘方案
量化投资因子发掘方案
量化投资是指通过利用大量的数学和统计模型，从海量的数据中找到有效的投资策略，并进行系统化的交易。在量化投资中，因子（factor）是指可以解释证券收益波动的一组变量或特征。因子发掘是量化投资中非常重要的一步，它能够帮助我们找到对证券收益有显著影响的因素，从而构建出有效的投资策略。
以下是一个量化投资因子发掘方案的示例：
1. 数据采集：首先，我们需要获取大量的金融数据，包括证券价格、财务指标、市场指数等。这些数据可以通过金融数据库、公开报告和各种金融网站获取。
2. 因子筛选：在数据采集之后，我们需要对数据进行清洗和筛选，筛选出具有独立性和稳定性的因子。一般来说，我们可以使用统计方法如因子相关性分析、因子回归等来筛选因子。同时，还可以参考学术界的研究成果，选择具有经济意义和市场有效性的因子。
3. 因子测试：在筛选出一组候选因子后，我们需要对这些因子进行回测和实证检验，评估其在历史数据上的效果。回测是通过将因子应用于历史数据，并结合一定的投资策略来模拟交易，从而验证因子是否能够获得良好的投资回报。同时，还需要进行风险管理和交易成本的考虑。
4. 因子组合：在进行回测和实证检验之后，我们可以根据因子的有效性和相关性等指标来选择合适的因子组合。因子组合可以采用线性加权、PCA降维或机器学习等方法来构建。
5. 策略构建：在选择了合适的因子组合之后，我们可以根据这些因子构建量化投资策略。策略可以基于因子选股、因子配对交易、因子风险平衡等不同方式来构建，具体的策略选择取决于因子的特点和市场环境。
量化投资模型解析
量化投资模型解析
量化投资是一种基于数学和统计学原理的投资方法，通过建立模型来分析市场
数据和趋势，以制定投资决策。量化投资模型的应用已经成为金融领域的热门话题，它的出现既是技术进步的产物，也是投资者对风险控制和收益最大化的追求。
一、量化投资模型的基本原理
量化投资模型的基本原理是通过对市场数据的分析和建模，找出市场中的规律
和趋势，以此为依据进行投资决策。这种模型的建立需要依赖大量的历史数据和统计学方法，通过对数据的处理和分析，可以得到一些有意义的结论。
二、量化投资模型的构建过程
1. 数据收集和整理
量化投资模型的构建首先需要收集和整理相关的市场数据，包括股票价格、交
易量、财务指标等。这些数据需要经过严格的筛选和处理，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据分析和建模
在数据收集和整理完成后，需要进行数据分析和建模。这一过程包括利用统计
学方法对数据进行分析，寻找其中的规律和趋势，并建立相应的数学模型。常用的统计学方法包括回归分析、时间序列分析等。
3. 模型验证和优化
建立完模型后，需要对模型进行验证和优化。验证模型的准确性和可靠性是非
常重要的，可以通过历史数据的回测和实盘交易来验证模型的效果。同时，根据验证结果对模型进行优化，进一步提高模型的预测能力和稳定性。
三、量化投资模型的应用领域
量化投资模型的应用领域非常广泛，包括股票市场、期货市场、外汇市场等。
在股票市场中，量化投资模型可以用来进行股票选择和交易策略的制定。在期货市场中，量化投资模型可以用来进行期货合约的套利和对冲操作。在外汇市场中，量化投资模型可以用来进行外汇交易的决策和风险管理。
量化投资策略分析及案例分享
量化投资策略分析及案例分享随着科技的发展和金融市场的不断变化，越来越多的投资者开
始运用量化投资策略。量化投资是一种以数据分析为基础，通过
数学和统计方法构建模型来投资的方法，目的是发掘市场中的有
价值投资机会。
量化投资策略的优点在于可以减少情感因素对投资决策的影响，实现更为客观、科学的投资决策。另外，量化投资还可以提高投
资效率，尤其是在高频交易领域。
但是，量化投资也存在一些风险。比如，在数据收集和分析的
过程中，如果存在错误或失误，将会极大地影响投资者的判断和
决策，增加投资者的风险。另外，市场的不确定性和价格波动性
也是影响量化投资策略执行的关键因素之一。
在实践中，量化投资者通常需要运用各种算法和模型，来分析
市场数据和情况，并制定出相应的投资策略。下面，我们将就几
种常见量化投资策略进行分析和案例分享：
趋势跟踪策略
趋势跟踪策略是一种基于技术分析的量化投资策略，它通过识
别资产价格趋势和趋势的变化，来进行投资决策。趋势跟踪策略
的核心理念是：趋势仍然是最好的朋友。
趋势跟踪策略最初由Richard Donchian提出，其使用原理是利
用价格代表市场情绪，也就是自动化去进行波动性判断，通过统
计价格的波动状态来预测未来市场走势和投资机会。需要注意的是，趋势跟踪策略可能会导致亏损，因为它并不能避免市场的波
动性。
均值回归策略
在传统的金融理论中，均值回归策略是一种寻找市场价格回归
平均值的策略。该策略基于市场价格一定会回归到其均线之上或
之下的假设，所以当价格偏离均线时，投资者需要在适当的时刻
买入或卖出资产。
均值回归策略的优点在于能够稳定获利，并减少不必要的风险，同时增加投资者的回报。但是，均值回归策略也具有一定的缺点。
量化选股指标源码
量化选股指标源码
引言
在金融投资领域，选股是非常重要的一项任务。传统的选股方法主要依赖于投资者的主观判断，而量化选股则是基于大数据和算法的方式进行选股。量化选股指标源码是指用编程语言实现的一套量化选股指标计算公式和算法逻辑。本文将详细介绍量化选股指标源码的相关内容。
量化选股指标的意义
量化选股指标的设计是为了帮助投资者筛选出具有潜在投资价值的个股。通过将各种因素纳入计算和比较，量化选股指标可以提供客观的评估和判断，从而减少主观偏差和情绪干扰。使用量化选股指标可以让投资者更加科学地进行选股，提高投资效率和风险控制能力。
量化选股指标源码的要素
编写量化选股指标源码需要考虑以下几个要素：
1. 数据源
量化选股指标的计算需要用到各种金融数据，例如股票价格、财务指标、市场行情等。因此，编写量化选股指标源码需要选择合适的数据源，并且确保数据的准确性和及时性。
2. 计算公式
量化选股指标的核心是计算公式。根据选股的目标和策略，可以选择不同的计算公式。常用的量化选股指标包括均线、MACD、RSI等。编写量化选股指标源码需要准确地实现这些计算公式，并且考虑到计算效率和准确度。
3. 算法逻辑
除了计算公式，量化选股指标的源码还需要包含相应的算法逻辑。算法逻辑可以帮助投资者进行选股策略的实现和调整。常见的算法逻辑包括排序、筛选、组合等。编写量化选股指标源码需要结合具体的选股策略，设计合适的算法逻辑。
4. 调试和优化
编写好量化选股指标源码之后，需要进行调试和优化。通过调试可以发现潜在的问题和错误，并进行修复。优化可以提高代码的执行效率和稳定性，从而更好地支持量化选股的实际应用。
量化研究项目例子
量化研究项目例子
以下是一些量化研究项目的例子：
1. 基于历史数据的股票价格预测：使用过去的股票市场数据，如股价、交易量等，建立机器学习模型，预测未来的股票价格走势。
2. 交易策略回测：回测不同的交易策略，利用历史数据来评估策略的表现，并确定最佳的投资组合。这可以包括基于技术指标、基本面分析或其他市场因素的策略。
3. 高频交易模型开发与优化：使用计算机算法在非常短的时间内进行高频交易，通过利用微小的市场波动赚取利润。这种项目通常需要大量的数据分析和优化算法。
4. 数字货币量化交易策略：同样适用于数字货币市场的量化交易策略开发，包括利用技术指标和市场数据预测加密货币价格的方法。
5. 宏观经济数据分析：使用宏观经济数据，如GDP增长率、通胀率、利率等，来分析经济走势，并制定投资策略。
6. 风险管理模型建立：利用统计学和数学模型来评估投资组合的风险，并开发风险管理策略。
7. 期权定价：使用数学模型来估计期权合约的合理价格，并利用市场定价差异进行套利交易。
8. 底层资产组合优化：利用数学算法和优化模型，构建最佳的底层资产组合，以实现最佳风险和收益平衡。
9. 高级统计分析：应用高级统计方法，如时间序列分析、协整分析等，来解释金融市场的波动和关联性。
10. 量化风险评估：使用量化模型和数据分析方法，评估金融产品和投资组合的风险，并提出相关的风险管理建议。
干货：如何搭建量化投资研究系统（附代码）
干货：如何搭建量化投资研究系统（附代码）
1量化投资，数据是基础
量化投资的理念现在越来越被人熟知，不论是在学校还是在职场，对量化投资感兴趣，想要一试身手，甚至是将Quant定为职业目标的人也越来越多。不过许多朋友现在还只是临时搜罗有限的数据，做一些零星的研究、测试和计算。与其这样没有明确目标地小打小闹，不如着手建立一个比较完善的“量化投资研究系统”，下面我将和朋友们分享一下我在这方面尝试的心得。
中国有句古话叫做“兵马未动，粮草先行”，对于量化投资研究而言应该改为“模型未动，数据先行”，高质量的数据是出色研究的基础。需求决定功能，我们要做哪方面的量化投资研究，决定了我们需要哪些数据。
我所理解的量化投资研究大致包括3块内容：
1.学术化的研究工作，例如金融时间序列分析，这一块研究主要集中在各种金融产品的交易数据上，例如股票、期货、期权的价格，基金净值等等；
2.构建交易策略或投资组合，这一块研究需要交易数据、宏观经济指标和公司财务数据等等；
3.策略回测，这一块研究需要大量历史交易数据，用来测试评估交易策略和投资组合。
4.
“天下没有免费的午餐”，为了获得数据，要么付出金钱成本，购买数据终端（例如Wind终端）；要么付出时间成本，自己动手搭建维护一个金融数据库。如果没有机会摆弄万得、彭博，还是毛主席那句话——“自己动手，丰衣足食”。
信息时代，最大的数据源就是互联网，而且在绝大部分情况下，互联网可以提供公开免费的数据。所以我们要搭建的数据库实际上是依赖“网络爬虫”获取互联网上的数据。不过在讨论如何获取数据之前，为了确保将来的工作简单高效，先要“约法三章”：
量化投资策略开发实例
量化投资策略开发实例
全文共四篇示例，供读者参考
第一篇示例：
量化投资是基于数据和统计模型来制定投资策略的一种方法。通
过分析历史数据和市场走势，量化投资者可以发现潜在的投资机会并
制定相应的交易策略。在本文中，我们将介绍一个关于量化投资策略
开发的实例，以帮助读者更好地了解这一领域。
第一步是数据获取。在量化投资中，数据是非常重要的。投资者
需要收集各种金融数据，包括股票价格、财务指标、市场指数等。这
些数据可以通过各种途径获得，比如财经网站、数据供应商或者自己
搭建数据采集系统。在本例中，假设我们使用Yahoo Finance提供的股票数据。
第二步是数据清洗和预处理。在量化投资中，数据质量对策略的
有效性至关重要。我们需要对数据进行清洗和预处理，包括去除缺失值、异常值和重复值，调整数据格式等。在本例中，我们将使用Python编程语言和Pandas库来进行数据清洗和预处理。
第三步是特征工程。特征工程是指根据数据特点提取有用的特征，并构建特征向量用于模型训练。在量化投资中，特征工程通常包括技
术指标的计算、数据聚合和变换等。在本例中，我们将计算股票的移
动平均线和波动率作为特征，并将其与历史股价数据一起构建特征向量。
第四步是模型选择和训练。在量化投资中，模型的选择非常重要。常见的模型包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等。在本例中，我
们将使用逻辑回归模型来预测股票的涨跌。我们将对历史数据进行训
练和测试，评估模型的性能，并对模型进行调优。
第五步是策略回测。在量化投资中，策略的回测是非常重要的一步。通过回测，我们可以评估策略的有效性，并对策略进行优化。在
量化因子汇总
量化因子汇总
以下是一些常见的量化因子：
1. 市值因子：根据公司的市值大小进行排序，通常包括大市值和小市值因子。
2. 价值因子：根据股票的估值指标（如市盈率、市净率）进行排序，通常包括低估值和高估值因子。
3. 动量因子：根据股票的价格走势进行排序，通常包括相对强势和相对弱势因子。
4. 质量因子：根据公司的财务指标（如利润率、资产回报率）进行排序，通常包括高质量和低质量因子。
5. 成长因子：根据公司的盈利增长速度进行排序，通常包括高成长和低成长因子。
6. 波动性因子：根据股票的价格波动程度进行排序，通常包括高波动性和低波动性因子。
这些是量化投资中常用的一些因子，通过将不同的因子进行组合和权衡，投资者可以制定策略来选择和配置投资组合。请注意，具体使用哪些因子以及其权重，可能会根据投资者的需求和策略而有所不同。
做量化分析用到的数据来源有哪些？
做量化分析用到的数据来源有哪些？
昨天的文章《该怎样学着做量化分析？》里面说了量化思维和量化工具，但还缺一个很重要的一块：数据来源，没有数据不就成了无源之水了么，还何谈量化分析呢？
我自己大概梳理了下我了解的数据来源，大部分都在用。基本上可以分为五类：基础数据平台、特色数据平台、量化平台、研究报告平台和综合平台，上图再稍加解释。
第一类是基础数据平台，指的是诸如我们用的券商软件、通达信、大智慧、好买/天天基金平台、东财网站等，它们提供行情、财报、资讯等基础信息，这是大部分投资者都会接触到的平台。
第二类是特色数据平台，比如集思录主打各种低风险投资，提供了各种特色数据；此类平台比如理性人、九斗等；东财网站也有不少特色数据。喜欢量化分析、理性投资、价值投资的朋友中很多都会用到这些平台。
第三类是量化平台，果仁、优矿、聚宽、米筐等，这类平台自己购买专业数据，做清洗加工、接口封装提供给用户，用户用这些数据编写策略并回测验证。这里汇集了一大波量化分析爱好者。
第四类是研究报告平台，这些券商发布的金工、策略、宏观、固收、行业、公司研究等方面的报告很多有价值，当然水的报告也很多。对量化分析爱好者而言，往往喜欢金工部门的报告，数据最多，论证严谨。可以从慧博、券商相关部门官网公众号等获取这些报告，重点关注得过新财富大奖的优秀团队的报告。
第五类是综合类平台，最专业的当然是Wind了，没列彭博是因为都没见过长啥样。追随者是Choice、IFinD。这些平台的特点是无所不包，数据大而全，上面提的它都有，上面没有的数据它也有。要不然机构都在用呢，当然这些金融终端个个收费不菲。
Python量化金融库最全汇总！
Python量化金融库最全汇总！
大家好，我是阳哥。
本文汇总了定量金融的大量三方库，按功能进行分类，覆盖数值运算，衍生品定价，回溯检验，风险管理，数据爬取，可视化等多个子领域，供每个Python程序员参考。
不要重复造轮子，明确要解决的问题，然后寻找相应的工具。很多著名的包如Numpy，Pandas，Seaborn，backtrader等已经被证明高度有效，即便没有找到符合应用场景的包，类似的工具也能够为创建自己的解决方案提供参考。
内容来源于Github项目《Awesome
Quant》，由Wilson Freitas创作，项目链
接：Awesome Quant[1]
科学运算和数据结构
•numpy[2] - 进行数值运算的基础包，scipy和numpy令Python 进行有效的矩阵运算成为可能
•scipy[3] - 科学计算生态系统，广泛应用于数学，物理学和工程学等自然科学领域
•pandas[4] - 提供了高性能的数据结构和数据分析工具
•quantdsl[5] - 金融/交易领域进行定量分析的领域特定语言
•statistics[6] - 进行基础统计运算
•sympy[7] - 专门用于符号数学
•pymc3[8] - 用Python实现概率编程，贝叶斯建模，用Theano 实现概率机器学习
金融工具和定价
•PyQL[9] - Quantlib的Python接口
•pyfin[10] - 期权定价
•vollib[11] - 计算期权价格，隐含波动率和希腊值
•QuantPy[12] - 定量金融分析
量化投资中不同数据处理方法
量化投资中不同数据处理方法
在量化投资中，数据处理是至关重要的一个环节。准确、高效的数据处理能够为投资策略提供有力支持，进而提高投资回报。以下是一些常用的数据处理方法：
1. 数据源选择
选择合适的数据源是进行量化投资的第一步。数据源的可靠性、准确性和时效性对投资策略的执行效果有着直接影响。在选择数据源时，需要考虑数据提供商的信誉、数据覆盖范围、数据质量以及数据更新频率等多个方面。
2. 数据下载和整理
在选定数据源后，需要从数据源下载所需的数据。这一步通常涉及数据抓取、数据存储和数据传输等技术。下载的数据需要进行整理，包括数据清洗、格式转换和数据分类等操作，以便于后续处理。
3. 数据清洗和处理
数据清洗和处理是量化投资中非常关键的一步。这一阶段主要包括处理缺失值、异常值和重复值等。对于缺失值，可以采用插值、删除或填充等方法进行处理；对于异常值，可以通过统计学方法进行识别和剔除；对于重复值，则需要进行去重处理。
4. 数据对齐和标准化
在处理完数据后，通常需要将不同来源和不同格式的数据对齐
到同一时间节点，并进行标准化处理。这样做的目的是为了保证数据的可比性和一致性，以便于进行后续的数据分析和建模。
5. 数据存储和备份
处理好的数据需要进行存储和备份，以防止数据丢失或损坏。在选择数据存储方案时，需要考虑数据量大小、数据访问频率和数据安全性等因素。常用的存储方案包括关系型数据库、NoSQL数据库和云存储等。
6. 数据分析和建模
数据分析是量化投资中的核心环节，主要包括数据处理、特征工程、模型训练和评估等步骤。通过对数据的深入分析，可以发现潜在的投资机会和风险，进而构建有效的投资策略。在这一阶段，常用的工具包括统计分析软件、机器学习平台和可视化工具等。
量化投资基础知识简介
数据驱动
量化投资以大量历史数据为基础 ，通过统计分析发现市场趋势和 交易机会。
系统化
通过建立数学模型和算法，将投 资策略、风险管理和交易执行等 环节系统化，提高决策效率和准 确性。
量化投资的优势与局限
• 可复制性：同一套数学模型和算法可以在 不同市场和资产类别中运用，具有较好的 可复制性。
量化投资的优势与局限
特点
量化投资强调数据驱动、纪律性、系统性和可复制性。它通过建立严谨的投资模型，对市场数据进行大量分析 和处理，以发现市场趋势和交易机会，并利用计算机程序实现自动化交易，减少人为干扰和情绪影响。
量化投资与传统投资的比较
投资策略
传统投资策略相对主观和定性， 而量化投资策略则是基于大量历 史数据和统计分析，更加客观和 定量。
交易执行
传统投资依赖人的决策和操作， 而量化投资则通过计算机程序实 现自动化交易。
01
决策依据
传统投资主要依靠人的主观判断 和经验，而量化投资则依靠数学 模型和算法。
02
03
风险管理
传统投资主要依靠人的经验和直 觉进行风险管理，而量化投资则 通过数学模型和算法进行精确的 风险评估和控制。
04
量化投资的优势与局限
回测与优化
回测平台
选择合适的回测平台，对历史数据进行回测，评估策略的表现和 风险。
回测策略
量化投资学习路径和技术方案
量化投资学习路径和技术方案
一、学习路径
1. 金融基础知识：学习投资学、金融市场学、证券投资学等基础知识，了解投资理念和风险管理方法。
2. 编程语言学习：掌握Python或R等编程语言，了解其基本语法和数据处理方法。
3. 数据分析和统计学：学习统计学、计量经济学、机器学习等课程，了解数据分析和预测的方法。
4. 量化策略研究：学习量化投资策略的原理和方法，了解不同类型的策略，如趋势跟踪、套利、资产配置等。
5. 模拟交易和回测：通过模拟交易平台进行实践，验证所学策略的有效性，不断优化和调整参数。
6. 实战经验积累：参与实际交易，不断总结经验和教训，逐步提高自己的投资能力。
二、技术方案
1. 编程语言：Python或R，用于数据处理、模型构建和策略实现。
2. 数据源：获取真实的市场数据和基本面数据，如股票、期货、债券等，用于分析和预测。
3. 数据分析工具：使用pandas、numpy等Python库进行数据处理和分析，使用ggplot2等工具进行数据可视化。
4. 量化策略框架：使用Quantopian、Backtrader等框架，实现量化策略并对其进行回测。
5. 模拟交易平台：使用真融宝、聚宽等模拟交易平台，对策略进行验证和优化。
6. 实战交易系统：使用自定义的交易系统和平台，进行实际交易，积累实战经验。
三、实践建议
1. 参与量化投资比赛：参加各类量化投资比赛，锻炼自己的实战能力和策略构建能力。
2. 加入量化投资社区：加入量化投资相关的社区和论坛，与其他投资者交流和分享经验。
3. 持续学习和更新：不断关注市场动态和政策变化，学习新的技术和方法，更新自己的投资策略。
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数据供应商
• 1.基本面数据 • 2.历史高频数据 • 3.实时数据
数据源 • CSMAR • Wind • ....
• 客户端提取数据 • API提取数据
用户
5
目
1
基本面数据源
录
2
历史高频数据源 实时数据源
3
4
数据提取方法
5
数据提供商
6
1 基本面数据源
1 基本面数据源
基本面数据包括宏观、行业、公司、股票、基金等9大类数据。
据
基本行 情 扩展行 情 基本行 情 扩展行 情 十档行 情
Level2数据
委托队 列
逐笔成 交信息
委托买 卖信息
分笔分 时成交
大盘总 买与大 盘总卖
23
4 数据提取方法
4 数据提取方法
主流的数据提取方法主要分为终端提取方法和API提取方法两种 终端提取方法 • 终端包括有网页终端和软件终端，其提取方法是利用终端界面上的行业 分类和字段筛选等提取相关数据，并最终导出为Excel、DBF或TXT等格
预测因子。
基本面因子
• 包括有公司财务方面的数据，如规模因子、估值因子、成长 因子、盈利因子和偿债能力因子。 • 包括上市公司的一些交易指标，如1月动量因子、EMA、换 手率和资金流量等，由于本节主要介绍上市公司财务数据， 因此不详细介绍技术因子方面的数据。
技术因子
行为因子 分析师预测因子
• 需要研究消化公司的及时信息并将其转化为量化投资的信号
油、黄金、螺纹钢、 低密度聚乙烯、棕
金、ETF和权证等
21
3.2 交易及行情数据技术
交易及行情数据处理技术有三种协议：Fix协议、STEP协议、FAST协议。
Fix协议
1993年建立的金融信息交换协议(Fix，Finaneial Information exchange) 实现了证券市场参与主体间信息实 时交换，适用于实时证券金融电子交易开发的数据通信标准。 以show2003技术为代表，通过dbf文件实现交换，每6秒发 布一次快照，包括5档价格。
债券基本数据 债券回购日交易信息 债券现期收益率
企业债公司债主要财务 指标
标准券折算比例
债券派息信息
14
1.7 期货数据
期货的投资策略可分为： 股指期货数据 商品期货数据
商品期货品种 基本信息
国债期货
国债期货品种 基本信息
1）单一品种策略
2）混合品种策略
◇单一品种策略：趋势跟踪、
动态反转和跨期套利等 ◇跨市场策略：商品期货与 现货之间的基差套利等 ◇跨品种策略：似品种特征 的商品期货合约配对。
股指/国债期 货基本信息数 据 股指/国债期 货交易数据 股指/国债期 货交易量及仓 位状况
商品期货交易 数据
国债期货交易 数据
商品期货交易 量及仓位状况
国债期货交易 量及仓位状况
现货价格信息
国债价格信息
15
1.8 指数数据
指数数据反映其编制对象的总体情况。如：沪深300反应沪深市场 的市场行情；农林牧渔行业指数反应农林牧渔行业的总体试产行情。 ◇被动型基金利用成分股按权重复制指数以获得市场平均收益率；
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1.1 宏观数据
宏观数据体现了一个国家经济发展的现状。任何策略只要资产存在
风险暴露，则必然要考虑金融市场行情和宏观因素的影响。
宏观数据
经 济 指 标 国 内 生 产 工 业 行 业 商 品 消 费 电 力 工 业 就 业 基 本 固 定 资 产 居 民 消 费
物
价 指
景
气 指
增
加 值
增
加 值
房
销 售
行业概 况
行业进 出口
行业数 据
行业经 济指标
风格轮动效应，不同市场发展阶段往往 呈现个别行业发展的相对优势。
行业产
品产量
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1.3 公司数据
上市公司策略研究大多集中于从公司的财务指标或因子进行研究分析。 如：多因子选股策略需要财务数据源。 公司行情数据一般可分为基本面因子、技术因子、事件因子及分析师
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衍生数据源
量化因子仓库 风控因子数据 库
衍生物 因子 事件因 子 复合因 子 行业因 子 风格因 子
宏观因 子
行业因 子
基本面 因子
技术因 子
行为因 子
高频因 子
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2 历史高频数据源
2 历史高频数据源
历史高频数据即指日内的数据，主要针对以小时、分钟或秒为采 集频率的数据，常见历史高频数据字段如下图所示：
交易品种包括在深 上市流通的股票 （A股和B股）、 债券（国债和企业 债券）、封闭式基
交易品种有铜、铝、 交易品种有大豆、 锌、天然橡胶、燃 线材等10种期货 合约 豆粕、豆油、线型 榈油、玉米以及聚 氯乙烯等
交易品种有硬麦、 强麦、棉花、白糖、 精对苯二甲酸、菜 籽油、早籼稻
交易品种有沪深 300股指期货、国 债期货
◇积极性基金在成分股组成的股票池进行资产配置，以获得超过市场平均
水平的收益。
指数数据源
指数基本信息
股票指数样本股基本信息
指数成份股权重数据
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1.9 衍生数据
衍生数据可以提高金融市场投资者策略构建能力、策略绩效评估及 风险控制水平，能够反映和预测盈利能力。 量化投资研究常用的衍生数据库包括：
1）量化因子仓库 2）风控因子数据库
的，所以对于量化投资者来说，选择一个可靠的数据提供商是进行可靠的量
化投资分析的有力保障。 在国外，以彭博资讯、汤姆森金融公司、路透社这“三大”为首的数据提
供商都享誉全球。
而目前在国内，国泰安信息技术有限公司以CSMAR系列中国金融经济数 据库、国泰安市场通全球金融信息分析系统与量化投资研究及投资平台等优 秀产品为国内乃至全球的量化投资者提供着优秀的服务；Wind资讯是中国 大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业，其数据服务内容囊括新闻、基 金、宏观行业、股票以及理财产品五大模块；创建巨潮数据库的深圳证券信 息有限公司则是深交所和中国证券业协会指定的信息披露单位，多年来致力 于中国证券信息数据库系统的研究、建设、维护与产品开发。
品
零 售
环
比
总
值
数
据
情
况
投
资
水
平
数
数
牛市偏向成长类股票 熊市偏向于资产保值类股票
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1.2 行业数据
行业数据代表中观市场情况
牛市行情时选用强劲的周期性行业，代 表：有色金属、钢铁、化工等 熊市行情时选用风险防御能力较强的非 周期性行业，代表：医药行业、公用事 业行业等。 主题类投资策略和事件驱动类投资策略， 如战争时期人们会偏向相关行业如军工 股、造船和机械等，科技繁荣时会偏向 互联网、电子等。
式文件。
• 我国提供终端的主流金融数据库主要有：CSMAR数据库、Wind数据库、 恒生聚源数据库、锐思数据库、中国统计局数据库、巨潮数据库和巨灵 数据库等。 API提取方法
• API提取方法主要是利用matlab、C++、.Net、COM和Excel等软件连接
数据库服务器，并通过相关函数字段提取数据库数据。 • 我国提供API接口的数据库主要有：国泰安数据库、wind数据库和巨灵数 据库
《量化投资分析》
常见量化投资数据源
国泰安信息技术有限公司 研究创新中心
量化投资的模块构建
公司盈利 模式设计
资金来源 -营销和融资
模型来源 -技术团队管理
金融信息概述
什么是金融信息？ 金融信息是影响金融投资行为和金融市场发展的信息。 具有可度量、可处理、可存储性质； 具有海量、有效性、传染性、对资产价格产生影响等特点。
股票数据源
个股交易停复牌数据 个股回报率 日大宗交易数据
异常波动信息
复权信息
市场行情
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1.5 基金数据
基金有广义和狭义之分，人们平常所说的基金主要是指证券投资基金。 基金一般可反映金融市场环境情况，如市场从业人员口中的“基金88 魔咒”是指公募基金整体仓位达到百分之88的高位时,往往大盘就会见顶回 落。
基金数据源
基金基本数据 回报率 基金净值数据 资产配置 除权息数据 基金财务指标 基金数据评价
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1.6 债券数据
债券作为一种相对风险较低的品种，适合于风险规避行的投资者。 策略方法：采用债券品种进行套利，如不同到期债券之间的套利，同 一公司债券股票之间的套利，可转债与股票之间的套利。
债券数据源
基本数据源
宏观 数据 行业 数据 公司 数据 股票 数据 基金 数据 债券 数据 期货 数据 指数 数据 衍生 数据
基本面数据主要用于择时、选股等策略构建
择时策略包括趋势追踪策略、反转策略和市场情绪等 选股策略包括多因子策略、风格轮动策略、行业轮动策略等 配置策略包括套期保值策略和期现套利策略等
接口单一、扩展困难的不足，冗余度高，带宽需求大，发布 Level1行情 STEP协议 我国证券交易所于2006年7月基于FIX协议建立的新一代“
证券交易数据交换协议”，该协议不仅将目前证券市场上 使用的操作指令和通知用标准的格式描述出来，而且完全 与国际流行的FIX兼容“，发布level2行情,速度提升3-6秒 以上
历史高频数据源 股票品种
分笔高频数据 分时高频数据 股指期货
期货品种
商品期货
分笔高频数据
分时高频数据
分笔高频数据
分时高频数据
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3 实时数据源
3.1 证券交易所
交易所
证券交易所 期货交易所
上海证券交
易所
深圳证券交
易所
香港联合交
易所
上海期货交
易所
大连商品交
易所
郑州商品交
易所
中国金融期
货交易所
交易品种包括在沪 上市流通的股票 （A股和B股）、 债券（国债和企业 债券）、封闭式基 金、ETF和权证等
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金融信息的重要性
量化投资成功三要素“质量、经验、运气”，量化投 资对于数据的高质量要求首当其冲。
数据决定了量化投资各个环节——市场、标的、策略、 语言…… 量化投资三部曲——数据准备（ 50% ），策略编写 （30%），策略调优（20%）
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金融信息分类
金融信息
• 数字形式
按形式分类
文本形式
金融信息
• 政府机构
按来源分类
公司公告 机构和媒体信息
金融信息
• 宏观经济信息 • 技术面信息 • 金融衍生信息
按内容分类
行业信息 行为偏差信息 公司信息 高频数据信息
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常见量化投资数据源
在金融量化投资领域，数据是人们研究金融现象的纽带和通道。策略 开发人员往往先应用历史数据对策略进行历史回验，策略调整至有效后 进行实盘交易。
FAST协议 克服了FIX协议传输市场数据冗余度高、带宽需求大的问题，
采用二进制数据流交换方式，将STEP协议的28ms行情延迟 提高到20ms行情延迟，此外，通过对比测试结果显示， FAST版本的带宽占用率平均为STEP版本的24.2%，发布
level2行情
22
3.3 实时数据源 实时数据源
Level1数
25
来自百度文库
5 数据提供商
5 数据提供商
国内数据 国泰安 万得 巨潮
提供商
恒生
锐思 巨灵 国外数据 提供商 Bloomberg Thomson Financial One Banker Reuters CEIC Capital IQ
IBES
27
小结
目前来说，无论是基本面数据还是高频数据，依赖个人来收集是不现实
• 表征为市场情绪指标，情绪具有催化剂的作用，对于股市尤 其如此
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1.4 股票数据
股票是量化投资最常用品种。股票投资策略一般包括：风格轮动
策略、行业轮动策略、资金流策略、动量反转策略和趋势跟踪策略等。
◇风格轮动策略：根据市场/个股的发展阶段以及呈现出的风格特征进行选股买卖；
◇行业轮动：根据不同市场周期特征选择行业进行投资； ◇资金流策略：根据市场的资金流向进行选股配置； ◇动量反转趋势跟踪策略：根据股价的回复或趋势特征进行套利。