1.CTA策略，期权期权你知道多少？
2.什么软件可以程序化交易？
3.如何系统地学习量化交易？
4.股票期货相关图书
5.Python实现常见随机过程的源码模拟
6.编程：Java和Python的区别？

CTA策略，你知道多少？

       CTA策略，代码你知道多少？

       1. CTA策略更多的期权期权时候是一种投资方法，更准确的源码说，主要投资于衍生品的代码主升浪前期的指标源码、比较系统化规则化的期权期权投资方法都可以称作CTA投资，它并不拘泥于量化或是源码主动，其具有相当的代码生命力，会长期存在。期权期权

       2. CTA策略的源码收入来源是多样化的，目前市场上最熟悉的代码是利用动量策略赚取价差，往往以量化趋势跟踪作为了CTA策略的期权期权代名词；实际上，CTA策略本身存在相当多的源码收益来源，通过各种方法都可以为组合创造实实在在的代码收益。

       3. 研究表明，作为一种投资策略方法，CTA策略可投资标的远远超过商品期货，即使在商品市场长期处于横盘震荡状态仍然可以通过品类繁多的投资标的争取长期稳健回报。

       4. CTA 全称是 Commodity Trading Advisors，即“商品交易顾问”，也称作管理期货。它是指由专业的资金管理人运用客户委托的资金投资于期货市场和期权市场，并且收取相应管理费用的一种基金组织形式。CTA作为一种投资的策略方法，本质上是规则的集合，它的规则性很强，许多投资门类都包含在内，是实现资产配置中分散投资的一种重要方式，目前正逐步成为成熟投资机构的基础资产配置之一。

       5. 从Managed Futures Barclay CTA Index来看，CTA策略的历史已有年之久，它的投资标的不仅仅限于商品期货，而是扩展到包括利率期货、股指期货、外汇期货在内的所有期货品种上。

       6. 从国际成交数量来看，CTA策略中商品期货投资只占了1/4-1/3，以动量型策略为主，而金融衍生品已经占到整个CTA策略成交量的一半以上，这与国际市场上投资种类丰富、衍生品的发育成熟有关；反观国内，投资者经常把CTA策略和商品投资划等号，unity休闲源码这主要是因为国内的股指期货投资受限，国债期货市场还在逐步发育过程中。

       7. 专家预计再过3年左右时间，随着国内期货市场的不断发展，股指期货、国债期货、商品期货的新品种的陆续推出，期权市场的逐步推进，CTA 在国内可以投资的标的将不断增多，潜在的获利机会也会相应增加，国内投资情况会和国外会更加接近。

       8. 量化CTA逐渐成为主流。就投资方法而言，CTA基金有两大类，一类是主观CTA，即由基金管理人基于基本面、调研或操盘经验，主观来判断走势，决定买卖时点；第二大类是量化CTA，是通过分析建立数量化的交易策略模型，由模型产生的买卖信号进行投资决策。

       9. 量化CTA基金特征：一、低相关性；二、中高收益；三、非线性。

       . 如何挑选真正优质的量化CTA产品？建议投资人可以从以下四个方面进行考量：1、看业绩；2、看团队；3、看回撤；4、看规模。

       . CTA基金作为一种非主流投资工具，其分散市场风险和防范股票市场系统性风险的能力应该得到传统意义上投资股票和债券市场投资者的重视，尤其是在大环境改变的大背景下，量化CTA基金将会迎来发展的繁荣时期。

       拓展阅读：股票/期货经典的量化交易策略都在这里了！（策略源码）

什么软件可以程序化交易？

       一、金字塔决策交易系统

       金字塔决策交易系统是一款方便、稳定的量化交易平台。金字塔决策交易系统拥有海量的金融数据、多种策略研究平台、严谨易用的回测框架、稳定的scikit learn 源码模拟交易。面向交易速度设计，对接券商、期货、外盘实盘交易通道，同时支持全品种，跨市场的策略交易。为量化交易投资者提供行情、财务、回测、交易等一站式量化平台。

       二、天勤量化

       TqSdk是一个由信易科技发起并贡献主要代码的开源 python库。依托快期多年积累成熟的交易及行情服务器体系 ，TqSdk支持用户使用很少的代码量构建各种类型的量化交易策略程序，并提供包含历史数据-实时数据-开发调试-策略回测-模拟交易-实盘交易-运行监控-风险管理的全套解决方案。

       TqSdk提供当前所有可交易合约从上市开始的全部Tick数据和K线数据；支持数十家期货公司的实盘交易；支持模拟交易；支持 Tick级和K线级回测，支持复杂策略回测；提供近百个 技术指标函数及源码；用户无须建立和维护数据库，行情和交易数据全在内存数据库 , 无访问延迟；优化支持 pandas 和 numpy 库；无强制框架结构，支持任意复杂度的策略，在一个交易策略程序中使用多个品种的K线/实时行情并交易多个品种。

       三、交易开拓者TBQuant版

       交易开拓者TBQuant版，是一款支持证券、期货、外盘市场的中高端专业投资者的专业交易软件。除多帐户交易终端功能外，还拥有丰富的程序化交易功能。用户可以简单、快速的将自己的交易思想转化为计算机代码，形成自己的交易策略，让计算机辅助用户执行交易。是国内最早能够接入证券、期货市场进行自动交易的程序化交易软件。

       交易开拓者TBQuant版完备的数据库。涵盖宏观、企业财务数据、板块、复权等等基础数据；完整的事件驱动机制，支持OnBar、OnOrder等；数据源的自动对齐机制；丰富的数据类型，支持数组MAP等多种数据类型；强大的系统函数支持多元线性回归等；策略雷达和公式选股；策略生成器无须编码实现量化策略；期权的T型报价、组合报价和自定义报价；丰富的语音 评论源码系统指数和自定义指数；后复权的全面支持。

       四、MultiCharts

       MultiCharts，是专业程序化交易软件，支持股票、期货、期权，提供量化分析选股，能自由编写策略，实现准确的数据回测，稳定执行自动交易期货和股票。

       Multicharts（简称 MC）提供国内期货（中金所、上期所、大商所、郑商所、上海能源）、国外期货（香港交易所、芝加哥交易所、伦敦交易所、新加坡交易所等）、国内A股、国内期权四大块的实时行情数据和交易接口。满足跨市策略组合的需求。Multicharts（简称 MC）历史行情数据用户可以直接下载到本地计算机，接收的实时行情数据直接存在本地，策略计算完全在用户的计算机完成，保证策略不会泄露；完善的策略间通信机制。

如何系统地学习量化交易？

       首先，我对这个问题是完全不知道怎么回答，为此，我专门去请教了我的老师。

       我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程，定量的只是手段，交易逻辑是多样的，你可以通过形态描述，追踪市场方法，如不合理的降价，也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每毫秒数据进行决策的策略。所有的手机源码适配一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

       当你可以通过各种方法来理解定量的关注细节，比如如何避免未来的功能，如何理解每个数据的含义，测试，以及不同测试软件的优缺点，但你没法去“学习”量化交易，因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来，如何赚钱必须自己去挖掘等等。

量化归根到底是什么不重要，重要的是你要利用自己的特点和优势，在你积累足够长的盘子以量化它为鸡肋之前，继续用单点深度挖掘坑，相信我，只要你有了长板（对，你应该首先把编程学牛了，达到准专业水平，这是最容易且可操作可衡量的点且受用一辈子），个劝你去撸策略的人都挂了，你的职业生涯还好好的。

       一个strategist需要思考策略的思维框架，实现方式，而developer则是侧重了前后端接口，输入输出，界面设置，风控机制，平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。

股票期货相关图书

       在探寻股票和期货交易之道的过程中，一本名为《股票期货》的书籍成为了许多投资者的宝贵指南。由小期与肖杰共同编著，这本由武汉大学出版社出版的书籍，以其深入浅出的内容，为读者揭示了股票期货市场的奥秘。本书于年月面世，ISBN为X，成为衍生金融工具系列及金融工程丛书中的亮点。

       书中不仅提供了技术分析的导论，还详细讲解了技术分析的三大要点、其与基本分析的主要优势、以及学习和应用技术分析的注意事项。通过深入分析道氏理论、趋势理论、支撑与阻力、趋势线、通道线、百分比回撤、扇形原理、速度阻力线等关键概念，读者可以对技术分析有更全面的了解。此外，价格形态理论精要部分涵盖了头肩形态、三角形形态、矩形形态、三重形态、双重形态、碟形形态、长钉形态、扩张形态、旗形形态与楔形形态，使读者能够识别并预测市场趋势。

       交易量分析精要部分介绍了成交量、持仓量、能量潮等关键指标，帮助投资者理解市场情绪与供需关系。技术指标分析精要部分则深入探讨了移动平均线的秘密、周规则、布林线、动量、顺势指标、相对强弱指标、随机震荡指标、移动平均线异同指标，为投资者提供了丰富的技术分析工具。

       阴阳线理论精要部分解释了阴阳线的绘制方法、长阳线与长阴线、结合线表、纺锤线、十字线、影线和高浪线等概念，使投资者能够更准确地解读市场信号。OX图精要与混沌操作法精要部分提供了独特的市场分析视角，为读者提供了更多元化的交易策略。艾略特波浪理论精要部分深入探讨了市场趋势的波浪结构，为投资者提供了识别市场周期的重要工具。

       除了理论知识的传授，本书还分享了投机经验谈，通过实际案例分析，帮助读者从实践中学习交易技巧。附录一展示了小期均线自动化交易系统的操作记录，为读者提供了实用的交易策略和实践指南。附录二提供的指标源码，使读者能够将理论知识应用到实际交易中，进一步提升交易能力。

       《股票期货》不仅是一本技术分析的指南，更是投资者深入理解股票期货市场，掌握交易策略，实现投资目标的实用工具。通过本书的学习，投资者将能够更好地洞察市场动态，做出更明智的投资决策，实现财富增长的梦想。

扩展资料

       股票期货是指以单只股票作为标的的期货，属于股票衍生品的一种。在股票衍生品中，股票指数期货与期权诞生于年代初；而股票期货则是年代后期才开始出现，至今成交量不大，市场影响力较小。但进入世纪后，股票期货作为一个相对较新的产品越来越受到人们的关注。

Python实现常见随机过程的模拟

       一、常见随机过程介绍

       1. 几何布朗运动（GBM）：这是Black-Scholes在年引入的期权定价过程的基础，尽管存在一些缺陷和与实证研究的冲突，GBM仍然是期权和衍生品估值的关键过程。

       2. CIR模型：这个平方根扩散过程，由Cox, Ingersoll和Ross在年提出，用于描述均值回复的量，如利率或波动率，并且保持为正数。

       3. 跳跃扩散过程（Jump Diffusion）：Merton在年首次提出，将几何布朗运动与对数正态分布的跳动成分相结合，允许我们更好地评估如短期虚值（OTM）期权的定价，特别是当需要考虑在较大跳动可能性下进行定价。

       4. Heston模型：Heston在年提出了一种描述标的资产波动率变化的数学模型，它假设资产收益率的波动率不是恒定的，而是遵循一个随机过程。

       5. SABR模型：SABR模型由Hagan在年提出，它是一种随机波动率模型，假设隐含波动率是几何布朗运动，并且将隐含波动率设置为标的资产价格和期权行权价的函数，融合了随机波动率模型和局部波动率模型的思路，更准确地描绘了符合市场特征的隐含波动率曲线。

       二、常见随机过程的模拟

       1. 几何布朗运动

       几何布朗运动的随机微分方程如下，意味着我们在等价鞅测度下进行操作：

       其中，Wt是布朗运动，μ和σ为常数，εt服从正态分布（期望为0，方差为1）。

       通过欧拉离散化得到离散时间模型，用于模拟证券价格。

       案例分析1

       模拟证券初始价格为（日收益率均值为0.，波动率为0.），时间为1年，步长以日为单位，次数为次的几何布朗运动价格。

       注最终股价大致服从对数正态分布。

       注股价走势服从随机布朗运动。

       2. 平方根扩散过程（CIR模型）

       CIR模型（Square-Root Diffusion）由Cox-Ingersoll和Ross在年提出，用于模拟随机短期利率。其随机微分方程如下：

       参数解释：θ为平均利率；xt为现行短期利率；κ为调整速率；σ√xt表示利率较高时波动率较大。

       欧拉离散化后的方程用于模拟最终利率。

       案例分析2

       模拟初始利率为0.，均值回归系数κ=3.0，长期均值项θ=0.，波动率σ=0.1，时间为2年，步长以日为单位，次数为次的CIR模型利率。

       注最终利率分布频数最多时趋向于均值θ=0.。

       注模拟最终趋势趋向于均值θ=0.。

       3. 跳跃扩散过程

       跳跃扩散过程的随机微分方程描述为：

       参数说明：μ为漂移率；σ为证券波动率；Qt为跳跃强度为λ的泊松过程；η-1为跳跃高度；κ为跳跃均值v的预期；σJ为跳跃波动率。

       欧拉离散化后的方程用于模拟证券价格的跳跃扩散过程。

       案例分析3

       模拟证券价格的跳跃扩散过程，初始价格，漂移率μ=0.，收益率波动率σ=0.2，跳跃强度λ=0.，预期跳跃均值v=-0.6，跳跃强度波动率σJ=0.，时间为1年，步长以日为单位，模拟次数为次的股票价格。

       注最终价格呈现双峰的直方频数图。

       三、随机波动率模型（Heston Model）

       SABR模型（SABR Model）

       更多详细内容，欢迎查阅作者的书籍：《Python金融量化实战固定收益类产品分析》，本书适合金融与科技结合的Python应用入门，包含丰富配套资源如源代码、视频导读和AI入门资料。

编程：Java和Python的区别？

       Python入门更快，但是java的运用更加广泛，所以二者各有各的优缺点，要学哪个还是要根据自己的实际需求情况来进行判断和选择。

首先来了解一下java与python各自的特点：

       Java：高度面向对象的高级编程语言

       设计初衷是“写一次代码，在哪里都可以用”，可以完成任何规模的任务，所以它也是很多公司在做商业级项目的时候的普遍选择。

       Python：拥有简洁语法的高级编程语言

       设计初衷是“让代码读起来更轻松”，并且让程序员们比起用其他语言，可以写更少的代码，事半功倍。

再来正视一下大家普遍对python的三个误区：

       误区一：python简单易学

       “语法简单，易读易维护”这句对python优点的总结一点儿也没错，很多人就会认为python比其他语言都好学。其实仅仅是入门更快而已，实际应用过程中，没有人会觉得项目难点在用什么语言上，而是解决问题的思路上。

       误区二：python后来居上

       实际上Python比Java还要早出身4年，而在国内一直到年后，大数据、人工智能、云计算等领域兴起，企业才加大对Python人才的招聘力度，Python术业专攻随领域而热门，并不是因为本身就十全十美。

       误区三：python工资更高

       python语言跟着人工智能、大数据、云计算等领域迅速崛起，一时间风头无二，似乎是未来编程语言的风向标。我们通过招聘软件可以轻松了解到，python开发工程师月薪K-K，java开发工程师K-K，相差不大，语言只是一个工具，本质上还是看你的个人资历。

最后是给初入行业的新人一些学习建议：

       如果你只是编程爱好者，或者把编程语言作为一个工作中的应用工具，Python是个不错的选择。如果你想在程序员的道路上稳步发展，建议先学习Java，再学python，C++，JavaScript，PHP等其他语言，会事半功倍。

       一名优秀的程序员，绝不会只靠一门语言走到黑，通吃它们就完了！兼容并蓄，触类旁通，这才是一个成熟IT从业者该有的心态！

       想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校。好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

       祝学有所成！望采纳！