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亿启量化交易项目系统开发

亿启量化交易项目系统开发_图片
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  重要提醒(本文纯属系统软件开发介绍需求,非平台方,会员玩家勿扰,谢谢)




  清时有味,闲爱孤云,喜欢的人,有些旧,有些凉。




  月光倾城,约个故人,品茶里风霜的味道,嚼一片片古茶树的苦叶,陈年旧事,簌然盛开,茶里春秋,泛泛青黄。




  一段玲珑时光,故人在侧,与之低眉深谈,一盏清然茶色中,照见灵魂深处的相近相亲。




  刹那,光阴旧了,旧的生香。




  一直相信,有一种情意,不染风尘的善意美好,永远不会有伤害。




  纷扰世间,执念心中的静安山水,众生于眸底如莲开放,竹风清凉处,万般入心皆悠缓。




  恰逢雪月,又见故人来。




  煮一壶老白茶,续一盏茶缘,听你数十载风雨彩虹的故事。




  忽而,就想和你虚度光阴;一生一世,也无妨……




  量化交易与AI交易




  一般所谓的量化交易(Quantitative Trading)泛指以数学、统计为基础,透过数据分析、资料科学等方法建立交易模型,并有系统性与纪律性的进行交易操作。而另一种主要交易模式则是透过专家或分析师的经济预测、金融市场分析所产生的交易,这类的交易一般称为主观交易。




  AI交易同样属于量化交易的一种,早期类似的技术通常被称为类神经网路或资料探勘技术。在2014年后由于电脑科学的快速发展,运算能力的能力大幅提升,资料储存成本大幅下降,AI交易成为量化交易领域中急速发展的一个分支。现在大家常听到的“深度学习”、“机器学习”,都是近年持续发展出来的人工智慧技术概念。




  02 AI交易的区别




  目前,量化交易本身早已不足为奇,在成熟的金融市场例如华尔街,如今早已有高达九成以上的交易量都是属于量化交易。




  AI交易与传统量化交易的大差异性在于人介入的程度。在早期传统的量化交易中,人类扮演分析师的角色,先对市场进行诸多的假设,将这些假设建构成数学模型。接着传统量化交易者会将这些交易模型交接给具有高速运算能力的电脑系统,快速在大量的历史资料中验证该模型的准确率与其在过去的市场中具备的获利能力。一旦验证结果符合预期,这些传统量化交易者便会将这些交易模型套用到市场上,期待其交易模型在未来也可以持续在市场保持获取正报酬的能力。相反的如果模型测试后的获利能力不佳,则由人工进行反复的调整,直到能够满足开发者的报酬期望。




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