量化交易的研究流程

量化回测框架提供完整的数据，以及回测机制进行策略评估研究，并能够进行模拟交易，为实盘交易提供选择。

获取数据——>数据挖掘——>构建策略——>策略回测——>策略分析——>模拟交易——>实盘交易

- 流程包含的内容

• 获取数据：

  • 公司财务、新闻数据
    

  • 基本行情数据    
    

• 数据分析挖掘

•  传统分析方法、机器学习，数据挖掘方法
  

•  数据处理，标准化，去极值，中性化分组回测，行业分布
  

• 构建策略：
  - 获取历史的行情，历史持仓信息，调仓记录等
  止盈止损单、限价单，市场单

• 回测：
  - 股票涨跌停，停复牌处理
  - 市场冲击、交易滑点、手续费

• 策略分析：
  -收益指标、风险指标
  订单分析、成交分析、持仓分析

• 模拟交易：
  -接入实时行情 实时获取成交回报
  实时监控，实时归因分析

• 实盘交易：
  -接入真实的券商账户

• 演示结果