量化交易入门，编程是必备技能吗

摘要：

量化交易入门知识，涵盖编程需求、数据获取、模型建立等，为新手给予全面指导。

量化交易入门的基础要素

编程在量化交易中的地位

编程在量化交易中究竟占据怎样的地位？这是许多初学者关心的问题。事实上，编程对于量化交易而言并非可有可无。它能够帮助我们更高效地处理大量数据、实现复杂的策略逻辑以及进行自动化交易。

量化交易所需的知识体系

要入门量化交易，需要掌握多方面的知识。首先是数学知识，包括概率论、统计学等，这些能帮助我们理解数据的分布和规律。其次是金融知识，了解市场机制、交易规则等是必不可少的。

数据获取与处理

在量化交易中，数据就如同原料。我们需要知道如何获取准确、有效的数据。像“通达信”这样的工具能为我们提供股票数据。在获取数据后，还需要对其进行处理和清洗，以确保数据的质量。

模型选择与建立

选择合适的模型是量化交易的关键。SVM模型就是其中之一，但在将数据带入模型前，要检查数据是否符合假设条件。

机器学习在量化交易中的应用

对于懂机器学习的人来说，入门量化交易具有一定优势。但也需要将机器学习的知识与金融市场的特点相结合。

量化交易策略的来源

策略的形成可以通过肉眼复盘走势，也可以参考研报和国外的量化交易论坛。但无论哪种方式，都需要不断实践和改进。

特征工程的挑战

特征工程是量化交易中难度较大的一步。要从海量的信息中筛选出有价值的因子并非易事。

回测中常见的问题

回测是检验策略的重要环节，但会遇到诸如滑点处理等问题。在实盘中，滑点可能导致成本增加或下单失败。

适合入门的书籍和教程

一些关于量化交易的书籍和教程，如ZuraKakushadze的《151TradingStrategies》，能为初学者提供帮助。但亲自实践才是关键。

量化交易入门并非一蹴而就，需要不断学习和积累经验。

相关问答

什么是量化交易？

量化交易是利用数学模型和计算机技术，从庞大的历史数据中筛选能带来超额收益的“大概率”事件，并据此制定策略进行交易的过程。

量化交易入门需要哪些数学知识？

需要概率论、统计学等数学知识，帮助理解数据分布和规律。

如何获取量化交易的数据？

可以通过“通达信”等工具获取股票数据，也可以利用像tushare这样的免费开源接口包。

量化交易的模型有哪些？

常见的有SVM模型等，但选择模型要根据具体情况和数据特点。

回测中滑点如何处理？

在回测中要考虑滑点问题，实盘中可以通过控制下单方式等手段来应对，比如采用限价单或合理估计滑点成本。

有哪些适合量化交易入门的书籍？

ZuraKakushadze的《151TradingStrategies》等书籍比较适合入门。