程序员视角深度解析,量化交易，原来如此简单

从程序员的视角来看，量化投资确实具有一定的简单性，但这种简单性建立在以下几个基础之上：
1. "数据处理能力"：程序员通常具备处理大量数据的能力，量化投资需要处理大量的历史数据、实时数据等，程序员可以利用编程技能高效地处理这些数据。
2. "算法实现"：量化投资的核心在于算法，程序员擅长编写算法，可以将投资策略转化为数学模型，并通过编程实现。
3. "自动化交易"：量化投资强调自动化交易，程序员可以轻松地实现自动化交易系统，减少人为干预，提高交易效率。
4. "工具和库的支持"：目前有很多针对量化投资的工具和库，如Python的pandas、numpy、scikit-learn等，这些工具和库简化了量化投资的研究和实现过程。
然而，尽管从程序员的角度来看量化投资相对简单，但以下几点也需要注意：
1. "投资策略的复杂性"：虽然编程实现相对简单，但构建有效的投资策略本身并不简单。需要深入理解金融市场、经济原理以及各种投资理论。
2. "风险控制"：量化投资同样需要严格的风险控制，程序员需要具备风险管理知识，以确保投资策略在市场波动时不会导致重大损失。
3. "持续学习和适应"：金融市场不断变化，程序员需要持续学习新的金融知识、编程技能以及市场动态，以适应市场变化。
4. "心理素质"：量化投资需要良好的心理素质，程序员在遇到投资策略失败

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量化对程序员来讲真的非常友好。甚至是非常简单的。有门槛的东西反而是需要 既要懂程序又要懂股票。比如胡子哥就非常适合去做量化。

1、云量化

名词可能不专业。但是更好理解。这个一般是券商提供的。

你使用的时候配置一些参数，然后就跑量化程序了。

他们会提供他们自己的工具包。包括回测。

说白了就是他们出策略，你出米和最终决定权归你。

当然了。他们会收米的。而且有资金门槛。越好用的门槛越高。

2、本地量化

常见的就是qmt。也是有资金门槛的。国金的门槛比较低。我印象是3个。

这个是我们经常使用的。一可以保证隐私性。二是策略可以自己去定义。

当然这是需要简单的编程基础的。注意我说的简单。因为真的非常简单。就是一个框架照这文档填写就好。

3、丐版量化

有很多人因为缺少米。或者为了省米。选择模拟按键完成量化交易。

这种更能保证隐私安全性。但是速度可能就慢了。对于策略不要求速度的

完全可以。

4、举个例子

就来说下一进2秒拉板。

先获取首板的数据（代码列表）。然后程序一直监控价格就好。只要价格在快速升高当价格更高到涨停价格是立马下单。这种就拼程序的速度。当然成功率也未必就高。因为有的品种会炸板。为了提高胜率。你可以监控量。量价先行。

甚至你要监控集合竞价的情况。比如集合竞价弱转强的情况。

最后进行回测。

整个过程是非常没有想象的高深莫测。难点是策略。

就刚才的例子来讲还有一个难点就是程序的运行效率其中包括网速。

因为量化和量化之间是有竞争的。网速和程序的运行效率都要优化的极致。

但即使你的效率不如量化，你也是远快于人工。这个可以试试。或许可以喝点汤。