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定量云联合创始人景尧“定量投资技术创新”演讲

作者:牛市配资资讯网
来源:http://www.25009.net
日期:2020-09-22 13:25
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定量云联合创始人景尧“定量投资技术创新”演讲

  

定量云联合创始人景尧“定量投资技术创新”演讲是由编辑小助手整理编辑,内容涵盖量化,技术创新,创始人,演讲,联合,投资量化交易等;主要讲解的内容是1月16日,由中国信息通信研究院主办,中国银行业协会、中国支付清算协会、中国互联网金融协会共同支持,数据中心联盟、天津融宝支付网络有限公司、互联网金融科技委员会联合承办的“2018中国金融科技产业峰会”在(北京)中国千禧大酒店隆重召开。的相关信息,具体详情请继续阅读下文。

 

  

  

量化云联合创始人经尧“量化投资技术创新”演讲

 

  1月16日,由中国信息通信研究院主办,中国银行业协会、中国支付清算协会、中国互联网金融协会协办,数据中心联盟、天津荣宝支付网络有限公司、互联网金融技术委员会联合举办的2018中国金融技术产业峰会在中国千禧大酒店(北京)隆重举行。峰会的目的是梳理和分析金融科技产业的生态脉络,促进金融科技产业的交流与合作,帮助金融业完成新一轮产业升级。

  为期两天的峰会广泛邀请了国家相关部委领导、定量云联合创始人景尧“定量投资技术创新”演讲知名研究机构学者、金融机构负责人、科技企业负责人、技术专家以及政界、产业界、学术界和研究界各界同仁,聚焦金融科技产业最新发展趋势,探讨金融科技产业发展之路。

  高莹量化云技术(深圳)有限公司(以下简称量化云)联合创始人郝静在会上发表了题为《量化投资技术创新》的演讲。以下是讲话的全文。

  今天我很高兴与大家分享我在定量投资方面的经验。在接下来的时间里,我将与大家分享量化投资在市场中的应用,主要涉及两大板块:量化交易平台和量化交易策略。过去,定量交易主要被机构使用,我相信,未来将会有越来越多的散户投资者能够发掘其强大的魅力。

  谈到量化交易平台的迭代过程,我将其定义为1.0时代、2.0时代和3.0时代。首先,让我们谈谈1.0时代,这是量化交易平台的初始阶段。有几个共同点。它支持一些简单的语言脚本,这对于复杂的逻辑策略是很难实现的;第二,大多数平台为专业人士使用的数据市场交易统计提供功能接口;第三,大多数国内平台只提供国内股票、期货历史市场和分笔成交数据;第四,对该战略的支持不足。此外,由于硬件和软件的响应速度,市场交易存在一定的延迟。

  进入交易平台2.0时代,我认为它有两个主要特点。首先,它支持复杂的脚本语言;其次,它支持c++和java开发语言,这些语言不仅采用图表,而且采用多线程处理。刚才提到的一些平台已经提供了硬件支持,甚至支持高频交易。

  其他方面,包括市场交易的高并发性和低延迟以及整体策略研发,都进行了相对重组,其风险控制体系也相对全面。

  值得一提的是,在2.0时代的量化交易平台中,大多数人开始在多品种、多周期、多账户、多交易市场和多策略等维度上进行部署。二是模块的分类,包括R&D模块和交易模块。对于用户来说,R&D模块强大的数据录入、回溯测试功能和因子库的建立都是很大的需求点;事务模块提供微秒级的事务速度,可以轻松实现每秒数百万个事务。

  交易平台的3.0时代也是我们现在正在做的。除了2.0时代的基本特征,作为一个新时代的产品迭代,3.0时代可以满足更详细的需求。根据定量云中定量产品开发的经验,从三个维度总结了创新因素。

  首先,战略研究和开发的一般版本和专业版本是有区别的。正常的版本是适合普通人谁想进入定量投资或与这个概念的贸易领域。它不是一个专业的定量工程师或战略工程师,而是一个较低层次的需求,只需要简单的策略来满足最初的需求;专业版要求风险控制水平的多维控制,更复杂的工作内容需要投入研发。

  第二,该战略的应用更加广泛,涵盖各种金融。量化策略在金融产品中的应用,除了国内的金融产品,如港股、美股,甚至世界上所有的金融产品都会有需求。定量云是一种跨期、跨产品的商业模式,未来将在跨市场中不断深化,因此利润空间亟待挖掘。

  第三,每个接口和平台的兼容性必须越来越强。量化云交易系统可分为八个模块,包括界面、引擎、数据、研发、模拟交易、企业交易、定制模块、本地化部署等。结合这八个模块,定量云将成为三个平台,包括研究平台、交易平台和风险控制平台。这三个平台都将最大限度地提高开放性,努力为市场和行业带来极其顺畅的量化交易体验。基于开放性和经验,我们重点研究了一个基于python的零阈值策略编辑生成器,它集成了可视化参数优化功能。用户可以根据自己的需要在编辑器的操作页面上进行编程回溯测试,下面的可视化界面显示了分散分布图的盈利情况、亏损情况和净值曲线等。像这样的细节设计可以让普通投资者轻松享受到量化投资的个性化服务。

  在讨论了3.0时代量化云准备的三个创新维度后,让我们再来讨论一下风险控制。量化交易平台已经进入3.0时代,惊人的响应速度将量化交易推向毫秒级和微秒级。结合我们前面谈到的开放性和兼容性,3.0时代的风险控制应该从三个方面严格控制。第一个是战略方面。高质量的量化策略具有严格准确的止损逻辑;二是制度层面,保证多策略运行时内部策略能够达到平衡和互补;三是账户方面,可以保证交易过程不走红线,科学管理头寸比例、头寸金额等参数。

  交易平台是迭代的,所以交易策略是迭代的吗?我想有。

  或者它被概括为三个阶段?在我看来,第一阶段是一个程序化的启蒙时代,编程好的主观交易体验,让它自动运行,然后嵌入算法来实现初级定量交易。这是交易策略1.0的时代;我们现在已经进入了交易策略的2.0时代。大数据干预、人工智能干预、机器学习、语音识别、图像处理等智能功能相继介入,使得交易策略成为一个高层次的智能交易解决方案;然而,3.0时代的交易策略还有待探索。现在许多机构已经开始部署3.0交易策略的原型,但它仍然停留在相对较浅的阶段。2.0和3.0的分界点在于深度机器学习和神经网络进化。当捕获维度变得越来越大,数据处理能力变得越来越复杂时,3.0时代的交易策略将颠覆我们所有的想象。

  在2.0时代,几家外国公司做了非常有特色的事情。例如,英国伦敦的卡斯蒂利亚姆(Castilium)做了大量的基金经理和交易,并把他们的决策过程输入要素库,生成许多策略供投资者使用;另一个例子是Capitalico,他做了一件非常有趣的事情。他们拍摄了许多成熟交易者的技术分析图表。每当交易中出现这种类似的情况时,成熟的交易者的订单逻辑将被启用,匹配的数字将通过云数据被找到,并且将进行自动操作以向上购买或向下购买。这相当于有一个成熟的基金经理帮助你交易,但是你看不到这个人。在这方面,每个家庭都有不同的游戏风格。

  交易策略3.0时代有两大特点。

  一是对大量非结构化数据的分析和相关因素的增强。例如,许多上市公司会做财务报告分析、大数据分析等。,这与公司的股票价格有很强的相关性,所以在这个过程中会对非结构化数据提出分析要求。例如,在2.0时代,许多人通过分析苹果的财务报告、财务数据和生动的经济数据来预测苹果的兴衰。然而,在3.0时代,通过深度机器学习和神经网络进化技术,系统将抓取更多看似无关的因素,并将其纳入苹果未来沉浮评估模型,给出一定的权重比,丰富了交易模型的维度和准确性。

  人工智能交易者的另一个显著特点是适者生存。例如,有情在算法中生成多种专业程序,并通过神经网络算法生成许多虚拟交易者。正如前面的客人所提到的,神经网络很难思考,并且它被认为是一个技术难题,因为算法是不确定的。但是,在我看来,我们可以从时效性上进行评估,例如,1000万虚拟交易者或策略正在运行,我们可以通过每个虚拟交易者在一段时间内的交易效果来评估每个策略的质量,从而反过来跟踪或追溯策略的合理性,那些效果好的策略都在市场变化中幸存下来。这是人工智能交易的适者生存法则。

  今天的分享到此结束。我希望以后我们能有更多的交流机会。谢谢你!

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