1、L2级别的数据既然能够实时获取,肯定有办法可以保存,这完全没技术限制,即使交易所不让保存。好像某宝上有卖。
2、量化平台最好用现成的云端,不用自己本地搭建。本地搭建主要一个就是数据不好办,其他方面linux+python+gpu+量化回测平台,完全够了。建议用
同花顺 等好一点的云端先练手。
~如果有数据,我其实偏向于本地搞。如果没有L2明细,那就更要自己搞了。虽然主要做java开发,但python学起来应该没问题。
3、数据方面同花顺最全,基本免费版本就够用了,因子库也不错。bigquant等数据稍微有点不好。当然同花顺的收费版就好用多了。
~好,重点参考同花顺数据。
其实我也在华宝证券使用了少量资金测试网格交易。那里面可以免费制定并实行网格策略完全自动化,无需干预。
目前收益一般。后期不上班的话打算再投入更多资金和时间进去。
4、各个平台侧重点不一样,有的侧重统计量化,有的侧重ai量化。例如同花顺mindgo上做机器学xi就不太好弄。
~统计适合回测,AI适合相对稳定策略的优化吧。我这个主要是偏向ai方面
5、做趋势量化和超短量化差别很大。
国泰君安 191因子分析我建议好好读一下,不然可能会陷入炼丹的坑里。
~不涉及趋势和超短。实际主要做T
6、量化里面也分派别,有简单量价均线的,也有金工那一套复杂的,还有ai的。里面最大的坑就是回测过拟合与数据泄露。代码细节可能需要注意,防止泄露白高兴一场。另外样本数据切记不可提前用算法统一处理,简单的均线都能造成泄露。
~这一段看不太明白。感觉跟我关系不大。
因为ai优化后效果如何很容易在实际收益中体现出来。即结果可以凭肉眼观察,无需经过长周期反馈。
7、模型的开发和算法的设计,建议以逻辑为入口点或者指导思想,不然会掉入指标因子海洋和回测反推模型的坑里。
~逻辑就是看穿主力操盘手法,
每天吃一口肉
一年吃成胖子。
8、回测如果以市场逻辑为入口,回测时间不必太长,但需要分开处理,如逻辑符合阶段,不符合阶段等。例如前几年的小市值逻辑,在
壳资源那段时间很有用,后来就失效了。
~你说的是大网捞鱼
我是定向捞鱼,只捞一种鱼
所以没必要搞那么复杂和通用
9、我在量化上赚过,也亏过,后来走进死胡同没出来,就放弃了。希望兄弟能避开我的坑。
~感谢指导。