有很多好友是做投資的，苦尋ea，重金求購(gòu)“金字塔”，“BT”，希望在智能交易中致富。其實(shí)在我看來(lái)，較好的交易策略一定是自己寫(xiě)出來(lái)的。我國(guó)的外匯市場(chǎng)形成時(shí)間不長(zhǎng)，所以基于實(shí)時(shí)匯率的外匯交易研究是一個(gè)新興方向。國(guó)內(nèi)大部分交易還是以人工手動(dòng)操作，而西方國(guó)家通過(guò)機(jī)器交易的市場(chǎng)份額已經(jīng)高達(dá)60%。下面我列舉一些常用的交易算法：

　　加權(quán)平均價(jià)格算法(VMAP)：以每一次交易的成交量為權(quán)重，一段時(shí)間內(nèi)成交價(jià)格的加權(quán)平均值。該策略即利用歷史成交量數(shù)據(jù)，將大段時(shí)間內(nèi)的訂單分割，成為動(dòng)態(tài)發(fā)生的較小訂單，目的是用接近成交量加權(quán)平均價(jià)格成交，從而以均價(jià)獲利。該策略理論是以低于VWAP的價(jià)格買(mǎi)入或在以高于VMAP的價(jià)格賣(mài)出，則為好的交易。

　　時(shí)間加權(quán)平均價(jià)格(TWAP)：本算法與VMAP很相像，計(jì)算定單在提交之時(shí)至獲得執(zhí)行之間的時(shí)間加權(quán)平均價(jià)格。平均價(jià)格是指輸入定單之時(shí)至市場(chǎng)收盤(pán)期間計(jì)算的平均價(jià)格，且該定單只有在條件被滿(mǎn)足的情況下才會(huì)被執(zhí)行。此方法可以應(yīng)對(duì)成本沖擊，拆分大額委托單，使得交易均價(jià)跟蹤TWAP。目的是為了減小對(duì)市場(chǎng)的一次性沖擊，如果一次的沖擊太大，對(duì)下一次交易的成本必然是會(huì)產(chǎn)生影響。

　　另一方面，真實(shí)市場(chǎng)的成交量是在波動(dòng)變化的，將所有的訂單均勻分配到每個(gè)節(jié)點(diǎn)上顯然是不夠合理的。因?yàn)?，建立了基于成交量變?dòng)預(yù)測(cè)的VWAP模型。不過(guò)，由于TWAP操作和理解起來(lái)非常簡(jiǎn)單，因此其對(duì)于流動(dòng)性較好的市場(chǎng)和訂單規(guī)模較小的交易仍然較為適用。

　　成交量加權(quán)平均價(jià)格算法(VWAP)：基于成交量變動(dòng)預(yù)測(cè)的模型，同樣在做很多模型時(shí)，都以其為基礎(chǔ)，指的是一段時(shí)間內(nèi)證券價(jià)格按成交量加權(quán)的平均值，其中Pricet和Volumet分別是某個(gè)時(shí)點(diǎn)上證券的成交價(jià)格和成交量。

　　從TE的定義公式式可以看出兩點(diǎn)：

　　(1)跟蹤誤差與成交量預(yù)測(cè)的關(guān)系非常緊密，預(yù)測(cè)結(jié)果的好壞直接影響到VWAP算法交易的結(jié)果。

　　(2)當(dāng)某段時(shí)間的VPt超過(guò)市場(chǎng)真實(shí)VMt時(shí)，有可能造成訂單無(wú)法全部成交，這樣就會(huì)造成算法交易執(zhí)行效率的下降，因此，更為常用的是被稱(chēng)為“帶反饋的”VWAP算法交易策略。

　　所謂帶反饋的VWAP算法交易策略，是指在原有VWAP跟蹤的基礎(chǔ)之上，將每個(gè)時(shí)段未成交的訂單按比例分?jǐn)傊梁竺娴臅r(shí)間段中，這樣可以有效提高成交比率。之前所討論的TWAP策略也可以采用該類(lèi)反饋技術(shù)，使執(zhí)行效率大幅提升。

　　成交量加權(quán)平均價(jià)格優(yōu)化算法(MVWAP)：常見(jiàn)的一種對(duì)WMAP的改進(jìn)策略是根據(jù)市場(chǎng)實(shí)時(shí)價(jià)格和VWAP市場(chǎng)的關(guān)系，對(duì)下單量的大小進(jìn)行調(diào)整與控制，因此統(tǒng)一將這一類(lèi)算法稱(chēng)為MVWAP。

　　當(dāng)市場(chǎng)實(shí)時(shí)價(jià)格小于此時(shí)的VWAP市場(chǎng)時(shí)，在原有計(jì)劃交易量的基礎(chǔ)上進(jìn)行放大，如果能夠?qū)⒎糯蟮牟糠殖山换虿糠殖山?，則有助于降低VWAP成交;反之，當(dāng)市場(chǎng)實(shí)時(shí)價(jià)格大于此時(shí)的VWAP市場(chǎng)時(shí)，在原有計(jì)劃交易量的基礎(chǔ)上進(jìn)行縮減，也有助于降低VWAP成交，從而達(dá)到控制交易成本的目的。

　　在MVWAP策略中，除了成交量的預(yù)測(cè)方式之外(通常也是按照歷史成交量加權(quán)平均進(jìn)行預(yù)測(cè))，同樣很重要的是對(duì)于交易量放大或減小的定量控制。一種簡(jiǎn)單的辦法是在市場(chǎng)實(shí)時(shí)價(jià)格低于或高于VWAP市場(chǎng)時(shí)，將下一時(shí)段的下單量按固定比例放大或縮小，那么這個(gè)比例參數(shù)就存在一個(gè)較優(yōu)解的問(wèn)題。如果考慮得更為復(fù)雜和細(xì)致，這個(gè)比例還可以是一個(gè)隨價(jià)格偏差(市場(chǎng)實(shí)時(shí)價(jià)格與VWAP市場(chǎng)之差)變化的函數(shù)。

　　成交量固定百分比算法(VP)：與VWAP策略類(lèi)似，都是跟蹤市場(chǎng)真實(shí)成交量的變化，從而制定相應(yīng)的下單策略。所不同的是，VWAP是在確定某個(gè)交易日需要成交數(shù)量或成交金額的基礎(chǔ)上，對(duì)該訂單進(jìn)行拆分交易;而VP則是確定一個(gè)固定的跟蹤比例，根據(jù)市場(chǎng)真實(shí)的分段成交量，按照該固定比例進(jìn)行下單。

　　例如，將某個(gè)交易日均分為48段，每段5分鐘。根據(jù)預(yù)測(cè)成交量，按照10%的固定比例進(jìn)行下單。這樣的策略所帶來(lái)的結(jié)果是，當(dāng)所需要成交的訂單金額較小時(shí)，可能會(huì)在交易時(shí)間結(jié)束之前就完成所有交易，從而造成對(duì)市場(chǎng)均價(jià)跟蹤偏離的風(fēng)險(xiǎn)。該策略適用于規(guī)模較大、計(jì)劃多個(gè)交易日完成的訂單交易，此時(shí)若能選擇合適的固定百分比，使得成交能夠有效完成，則VP是一種可以較好跟蹤市場(chǎng)均價(jià)的算法交易策略。

　　執(zhí)行落差交易策略(IS)：是以執(zhí)行落差為決策基礎(chǔ)的一種算法交易策略。執(zhí)行落差被定義為目標(biāo)交易資產(chǎn)組合與實(shí)際成交資產(chǎn)組合在交易金額上的差異。IS策略的目標(biāo)是執(zhí)行落差最小化，或者說(shuō)是在綜合考慮沖擊成本和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)后，通過(guò)需找尋找較優(yōu)解來(lái)跟蹤價(jià)格基準(zhǔn)的一種策略。假設(shè)目標(biāo)交易價(jià)格為P0，實(shí)際交易價(jià)格為P，則IS策略的最終目標(biāo)為了達(dá)到這個(gè)目的，IS的基本流程如下：

　　(1)確定目標(biāo)交易價(jià)格P0，作為交易基準(zhǔn)，這個(gè)價(jià)格可以是到達(dá)價(jià)、開(kāi)盤(pán)價(jià)、一日收盤(pán)價(jià)等。再設(shè)定一個(gè)容忍價(jià)格Pr，作為交易的邊界條件。

　　(2)當(dāng)市場(chǎng)實(shí)際價(jià)格低于或高于P0時(shí)，按一定的策略下單進(jìn)行買(mǎi)入或賣(mài)出交易。

　　(3)當(dāng)市場(chǎng)實(shí)際價(jià)格高于或低于Pr時(shí)，不進(jìn)行買(mǎi)入或賣(mài)出交易。

　　(4)當(dāng)市場(chǎng)實(shí)際價(jià)格處于P0和Pr之間時(shí)，可以按照介于積極和消極交易策略之的策略進(jìn)行交易。

　　使用IS的優(yōu)點(diǎn)包括：

　　(1)IS策略較為全面地分析了交易成本的各個(gè)部分，在沖擊成本、時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)格增長(zhǎng)等因素之間取得了較好的平衡，更加符合較優(yōu)交易操作的目標(biāo)。

　　(2)IS策略根據(jù)目標(biāo)價(jià)格對(duì)交易過(guò)程的優(yōu)化，更加符合投資決策的過(guò)程。

　　(3)IS策略多用于組合交易，而對(duì)于組合交易來(lái)說(shuō)該算法能夠利用交易清單上股票間的相關(guān)性更好地控制風(fēng)險(xiǎn)。

　　Step算法：實(shí)際是一種對(duì)價(jià)格進(jìn)行分層成交的策略，目標(biāo)是在買(mǎi)入(賣(mài)出)交易中盡可能地壓低(提升)成交均價(jià)。簡(jiǎn)單來(lái)講，Step就是在不同的價(jià)格區(qū)間進(jìn)行不同成交量比例的配臵。例如在VWAP或TWAP策略中，通常按照預(yù)測(cè)成交量的一定比例k進(jìn)行實(shí)際下單。假設(shè)在開(kāi)市前預(yù)計(jì)要買(mǎi)入某支前收盤(pán)價(jià)為20元的股票，則對(duì)其進(jìn)行成交量分層設(shè)定：

　　開(kāi)盤(pán)后在VWAP或TWAP的基礎(chǔ)之上，當(dāng)價(jià)格在19至21元浮動(dòng)時(shí)，按預(yù)測(cè)成交量的10%進(jìn)行成交;當(dāng)價(jià)格超過(guò)21元時(shí)則不做任何交易;當(dāng)價(jià)格小于等于19元時(shí)，按預(yù)測(cè)成交量的30%買(mǎi)入。

　　更為激進(jìn)的一種是稱(chēng)為Aggressive Step的策略，這種策略在價(jià)格低于較優(yōu)交易區(qū)域邊界時(shí)會(huì)將所有市場(chǎng)上的訂單統(tǒng)統(tǒng)吃掉。

　　具體來(lái)說(shuō)，Aggressive Step策略同樣在買(mǎi)入(賣(mài)出)交易中進(jìn)行分層，例如在上述交易方案中，前兩個(gè)區(qū)域的策略不變，當(dāng)價(jià)格小于等于19元時(shí)，不管市價(jià)跌到多少，都按19元的限價(jià)報(bào)單成交，直至價(jià)格回升至19元以上或擬交易訂單全部完成。不過(guò)這種策略不容易對(duì)交易量進(jìn)行控制，并且容易造成價(jià)格異動(dòng)，增加證券交易的隱性成本。

　　Sniffers算法：Sniffers搜尋者算法是一類(lèi)策略的統(tǒng)稱(chēng)。通常該策略會(huì)開(kāi)發(fā)一些較為復(fù)雜的算法去監(jiān)控盤(pán)口和成交數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)參與者中是否存在其他的算法交易者。

　　例如通過(guò)少量的試探性下單，結(jié)合一定的算法和成交情況去判斷有沒(méi)有訂單是通過(guò)算法交易而成交的。如果有其他的算法交易參與者，則通過(guò)計(jì)算判斷，跟隨這些算法交易或通過(guò)相反的操作，能否以較大的概率獲取絕對(duì)收益。如果獲利概率較大，則通過(guò)有針對(duì)性的算法交易策略進(jìn)行下單。

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　　該策略與傳統(tǒng)的算法交易不同，不以執(zhí)行訂單為主要目的，而是以獲利為主，屬于算法交易中較為高級(jí)的一種策略，適用于算法交易已經(jīng)大規(guī)模普及的市場(chǎng)。我國(guó)市場(chǎng)無(wú)論是從交易制度，還是從算法交易的普及程度來(lái)看，目前都還暫時(shí)難以運(yùn)用該類(lèi)策略。

　　盤(pán)口策略：國(guó)外目前很多較為高級(jí)的算法交易策略對(duì)數(shù)據(jù)的要求都已不僅僅限于成交量和成交價(jià)兩個(gè)指標(biāo)，而更多關(guān)注的是市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)，特別是盤(pán)口中出現(xiàn)的一些重要信息。

　　舉一個(gè)最簡(jiǎn)單的算法例子，稱(chēng)之為盯住盤(pán)口策略(PEG)，該策略隨時(shí)根據(jù)目標(biāo)股票的盤(pán)口情況進(jìn)行下單。PEG首先會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)盤(pán)口中的最低賣(mài)出價(jià)格或較高買(mǎi)入價(jià)格，并按照一定的策略(或比例)下達(dá)買(mǎi)入限價(jià)指令或賣(mài)出限價(jià)指令。

　　如果交易指令未能完成，并且市場(chǎng)價(jià)格開(kāi)始偏離限價(jià)指令的價(jià)格，則對(duì)上述訂單進(jìn)行撤單，并且根據(jù)最新的盤(pán)口信息重新發(fā)出相應(yīng)的限價(jià)指令;如果交易指令全部完成，繼續(xù)按照上述策略(比例)發(fā)出買(mǎi)入限價(jià)指令或賣(mài)出限價(jià)指令，直至訂單全部完成或交易時(shí)間結(jié)束。該策略的優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)市場(chǎng)的沖擊可以做出較好的定量控制，而缺點(diǎn)在于跟蹤市場(chǎng)均價(jià)容易出現(xiàn)偏離，并且每個(gè)交易日的成交量不可控。

　　W&P策略：Workand Pounce策略，簡(jiǎn)稱(chēng)W&P策略，是在一般算法交易策略的基礎(chǔ)之上，通過(guò)市場(chǎng)盤(pán)口及流動(dòng)性情況對(duì)算法交易進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化的一種策略。

　　具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)執(zhí)行某種算法交易策略時(shí)，系統(tǒng)會(huì)將拆分后的訂單在一定的時(shí)間按一定的價(jià)格進(jìn)行掛單。此時(shí)如果跟蹤盤(pán)口數(shù)據(jù)，會(huì)發(fā)現(xiàn)所提交的下單價(jià)格有可能是主動(dòng)成交(例如在VWAP策略中就有出現(xiàn)這種機(jī)會(huì))。在這種情況下，可以觀察相應(yīng)價(jià)格的盤(pán)口是否具有較大數(shù)額的掛單，即觀察市場(chǎng)在一定的價(jià)格范圍內(nèi)是否有多余的流動(dòng)性存在。如果存在這種流動(dòng)性，則可以放大交易數(shù)量，將市場(chǎng)流動(dòng)性橫掃一空，或僅留存少量殘余流動(dòng)性。

　　W&P策略適合于有大量訂單需要在短期內(nèi)完成的情況，使用該策略能夠有效提高執(zhí)行效率，但同樣對(duì)于價(jià)格的跟蹤可能將產(chǎn)生相對(duì)較大的偏差，增加了交易成本的不確定性。

　　Hidden策略：Hidden隱藏交易策略實(shí)際上是一種主動(dòng)成交型算法交易策略。對(duì)于傳統(tǒng)的TWAP、VWAP等策略，由于下單時(shí)往往是按市價(jià)下單，因此可能會(huì)夾雜有主動(dòng)成交和被動(dòng)成交兩種交易。

　　但是當(dāng)被動(dòng)掛單和撤單次數(shù)較多的時(shí)候，特別是在較為發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)中，算法交易者甚至算法交易策略本身容易被其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手觀察和監(jiān)測(cè)到，從而使得競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手可以針對(duì)算法本身開(kāi)發(fā)出具有針對(duì)性的策略。

　　Hidden策略就是這樣一種反偵察的算法交易策略——當(dāng)市場(chǎng)盤(pán)口中出現(xiàn)了希望成交價(jià)位的委托單，并且達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，則主動(dòng)出擊將委托單吃掉;否則伺機(jī)而動(dòng)，直到滿(mǎn)足條件的機(jī)會(huì)出現(xiàn)為止。

　　總體上來(lái)說(shuō)，Hidden策略也是一種對(duì)原有算法交易策略進(jìn)行再優(yōu)化的策略，其主要運(yùn)用在歐美等較為發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)上，在隱藏自己的行動(dòng)的同時(shí)也付出一部分跟蹤市場(chǎng)均價(jià)準(zhǔn)確性的代價(jià)。

　　Guerrilla游擊隊(duì)策略：也是在一些原有算法交易策略的基礎(chǔ)之上進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化的一種策略，其目的同 Hidden策略一樣，都是為了隱藏自己的策略和交易行為。

　　不同的是，Hidden是在主、被動(dòng)成交及下單數(shù)量方面進(jìn)行考慮，而Guerrilla的出發(fā)點(diǎn)僅僅是下單數(shù)量。通過(guò)一定的隨機(jī)算法，Guerrilla策略會(huì)將每個(gè)時(shí)段應(yīng)該提交的訂單數(shù)量進(jìn)一步打散成為不同尺寸的部分，從而使得其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在交易明細(xì)中不容易看出算法交易者和相應(yīng)算法的存在。

　　其他策略：除了上述介紹的一些常用算法交易策略以外，在國(guó)外市場(chǎng)上目前還存在非常多的策略，例如僅VWAP一種基礎(chǔ)的算法交易策略就可以衍生出幾十種甚至上百種策略;再例如在國(guó)外做市商制度的存在下，市場(chǎng)上還有一批基于該交易制度的常用算法交易策略，如Guaranteed VWAP、SOR策略等。

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　　1.1.1. 第一部分：前導(dǎo)及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實(shí)現(xiàn)和回測(cè)

3.整體代碼介紹

　　1.1.2. 第二部分：量化投資基礎(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時(shí)

3.動(dòng)量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)套利

5.行業(yè)輪動(dòng)與相對(duì)價(jià)值

6.市場(chǎng)中性和多因子

7.事件驅(qū)動(dòng)

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計(jì)套利_低風(fēng)險(xiǎn)套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機(jī)器學(xué)習(xí)

12.高頻交易和期權(quán)交易

13.其他策略和策略注意點(diǎn)

　　1.1.3. 第三部分：Python編程知識(shí)

Python語(yǔ)言環(huán)境搭建	1.Python語(yǔ)言環(huán)境搭建
Python編程基礎(chǔ)	1.python數(shù)字運(yùn)算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運(yùn)算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當(dāng)中的重要函數(shù)
Python編程進(jìn)階	1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講
	2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解
數(shù)據(jù)可視化	1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化
	2.Matplotlib基礎(chǔ)
	3.Seaborn
金融數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)	1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地?cái)?shù)據(jù)讀取
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲(chǔ)
	2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時(shí)獲取多只股票
	2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計(jì)算
	2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗(yàn)分布和相關(guān)性
	3.金融時(shí)間序列分析_1.Python下的時(shí)間處理
	3.金融時(shí)間序列分析_2.Pandas時(shí)間格式
	3.金融時(shí)間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉(zhuǎn)換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_2

　　1.1.4. 第四部分：量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略	1.三大經(jīng)典策略_1.SMA
	1.三大經(jīng)典策略_2.動(dòng)量Momentum
	1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸
配對(duì)交易策略	2.配對(duì)交易
技術(shù)分析相關(guān)策略	3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論
	3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實(shí)現(xiàn)
	3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實(shí)現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標(biāo)交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術(shù)分析_5.形態(tài)識(shí)別和移動(dòng)止損策略
大數(shù)據(jù)輿情分析策略	4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析
CTA交易策略	5.CTA交易策略_Aberration趨勢(shì)跟蹤系統(tǒng)
量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹(shù)算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_5_SVM算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_3_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢(shì)預(yù)測(cè)

　　1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯?shí)盤(pán)交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、?lèi)、實(shí)例、屬性和方法

3.創(chuàng)建類(lèi)、實(shí)例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實(shí)現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實(shí)戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺(tái)的面向?qū)ο箝_(kāi)發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽?shí)現(xiàn)股債平衡策略

　　1.1.6. 第六部分 實(shí)盤(pán)模擬交易

基于優(yōu)礦平臺(tái)的面向?qū)ο蟛呗?/p>	1.優(yōu)礦平臺(tái)介紹
	2.優(yōu)礦平臺(tái)回測(cè)框架介紹
	3.優(yōu)礦框架之context對(duì)象、account和position對(duì)象
	4.優(yōu)礦其它重要操作
	5.優(yōu)礦之小市值因子策略
	6.優(yōu)礦之雙均線策略
	7.優(yōu)礦之均值回歸策略
	8.優(yōu)礦之單因子策略模板
	9.優(yōu)礦之多因子策略模板
	10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理：去極值和標(biāo)準(zhǔn)化
面向?qū)ο髮?shí)盤(pán)交易之Oanda	1.Oanda平臺(tái)介紹和賬戶(hù)配置
	2.Oanda賬戶(hù)密碼配置和交易框架原理
	3.Oanda鏈接賬戶(hù)并查看信息
	4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)
	5.Oanda市價(jià)單和交易狀態(tài)查詢(xún)
	6.Oanda高級(jí)交易訂單
	7. Oanda其它高級(jí)功能
	8. Oanda實(shí)戰(zhàn)ADX策略全講解：策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)交易
	9. Oanda通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)API調(diào)取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、resample
面向?qū)ο髮?shí)盤(pán)交易之IB	1.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)請(qǐng)求和響應(yīng)遠(yuǎn)離、線程控制
	3.IB響應(yīng)函數(shù)wrapper講解
	4.IB請(qǐng)求函數(shù)及合約定義
	5.IB程序化下單、倉(cāng)位及賬戶(hù)查詢(xún)
	6.IB三均線交易_金字塔倉(cāng)位下單控制模型實(shí)盤(pán)交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號(hào)、策略展示等全講解。

　　1.1.7. 第七部分：基于優(yōu)礦的進(jìn)階學(xué)習(xí)

1.1回測(cè)與策略框架

1.2評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.3.1量化策略設(shè)計(jì)流程簡(jiǎn)介

1.3.2擇時(shí)策略舉例（雙均線）

1.3.3量化投資模板1.0選股和擇時(shí)

2.1基于技術(shù)分析的量化投資

2.2.1技術(shù)指標(biāo)簡(jiǎn)介

2.2.2 MACD擇時(shí)策略

2.2.3 WVAD擇時(shí)策略

2.2.4 RSI擇時(shí)策略

2.2.5 MFI擇時(shí)策略

2.2.6 CCI擇時(shí)策略

2.2.7技術(shù)指標(biāo)總結(jié)

2.3通道技術(shù)

3.1.1日期效應(yīng)

3.1.2動(dòng)量效應(yīng)

3.2.1格雷厄姆成長(zhǎng)投資

3.2.2積極投資策略

3.2.3價(jià)值投資策略

3.2.4小型價(jià)值股投資策略

3.3.1交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一般原理

3.3.2均線排列系統(tǒng)

3.3.3金肯納特交易系統(tǒng)

3.3.4海龜交易法系統(tǒng)

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