金融量化分析基础知识

金融量化分析

• 量化交易的核心是策略分析，通过对历史数据、实时数据分析，选择最佳的交易品种和最好的交易时间。
• 主流的量化交易：quantopian、掘金、优矿.
• 最有名的项目是：Zipline 和quantopian-algos

金融量化软件包

1. zwQuant：国内首个开源量化程序，纯Python代码。
3. quant：宽客，定量分析的意思
4. pandas：基于Numpy的数据分析工具，
5. Tushare：python财经数据接口包。主要对股票等金融数据进行数据采集、清理加工和数据存储。
6. Ta-Lib：金融函数包，用来对金融市场的数据进行技术分析。
7. Zipline,用于量化分析，它是一个交易算法库，对历史数据进行投资算法的回溯检验。
8. strategy：投资策略，前面介绍的SMA策略，“一月效应”
9. drawdown：最大回撤率是评估金融产品在一个历史阶段的最大跌幅。
10. Backtest：回溯测试，就是用历史数据测试相关的投资策略。
11. Slippage：滑点，是指下单的价格点位，和最后成交的价格点位的差距。
12. CAPM：资本资产定价模型，是Capital Asset Pricing Model的缩写。
13. ETF：交易型开放式指数基金，通常又被称为交易所交易基金（Exchange Traded Funds，ETF）
14. FOF：基金中的基金，
15. OHLC：外汇交易术语，O（Open）开盘价格，H（High）代表最高价，L（low）最低价格，C（Close）收盘价格
16. 策略回溯模式：偏重策略的分析，回溯测试，虽然起步比较晚，但是目前已经成为趋势。

股票基础知识

1. 均线是最好的量化指标，成交量是最好的热点，强势不回调是最大的利好，跌破支撑是最大的利空。
2. 成交量是最真是的选股指标。
3. 个股成交量的变化和是判断资金流向、市场情绪的标准指标。其他指标都都具有一定的之后性。
4. 量化指标主要分为两大类：
   1. 常用的金融股市指标
   2. Python量化指标，是指目前已经有的，成熟的Python函数库的量化指标。