量化交易

在Python的领域中，量化交易是金融领域的热门话题之一，而NumPy作为“三剑客”之一，在此中扮演着至关重要的角色。NumPy作为Python科学计算的核心库，提供了高效的多维数组对象和一系列处理工具。深入探讨了NumPy在量化交易中的应用，重点介绍了其数组对象ndarray的特性和在时间序列数据处理、统计分析、线性代数运算以及条件操作中的实际应用。此外，结合Pandas、Matplotlib和SciPy等库，展示了如何构建强大的量化交易平台。

融合Mahout与Python，探索量化交易策略 本书深入探讨Mahout在大数据领域的应用，并结合Python编程语言，引导读者构建量化交易策略。内容涵盖： Mahout核心算法解析：推荐系统、聚类分析、分类算法等 Python数据分析工具：NumPy、Pandas、Matplotlib等 量化交易策略设计：技术指标分析、回测框架搭建 实战案例分析：股票市场、数字货币市场等 通过学习本书，读者将掌握运用Mahout和Python进行数据分析和量化交易的技能，为投资决策提供有力支持。

1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 国外有关量化交易的研究内容非常广阔，这里主要选取公开出版的著作进行讨论。斯坦福大学华人统计学家黎子良从理论研究的角度讲述了数量金融中最重要的统计模型和方法，通过统计建模与统计决策的理论，将复杂的金融理论与投资实务相结合，具有深刻的理论意义和借鉴价值。Richard Tortoriello归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量及危险信号，给出了如何有效结合单个投资因子或组件因子，构建多因子策略，从而形成更全面的选股模型。金斯伯格详细阐述了基于MATLAB软件的量化投资技术，特别是对三大类金融工具箱的介绍，具有良好的实操性。Andrew Pole阐述了统计套利的发展历程和基本原理，特别是对实施统计套利过程中所用的几类重要统计模型进行了分析。Irene Aldridge全面介绍了高频交易的历史、适用范围、实施高频交易所需的模型和关键技术，并对交易的整个流程进行了详细介绍。Barry Johnson为量化投资中的算法交易程序设计部分提供了技术基础。 1.2.2 国内研究现状 国内有关量化交易的研究主要由中国量化投资学会理事长丁鹏博士主导，涵盖多个领域。

数据挖掘驱动的量化交易系统构建 本项目致力于利用数据挖掘技术构建一个可行的量化交易系统。通过深入挖掘金融市场数据，识别潜在的交易机会，并制定相应的交易策略，以期获得稳定的投资回报。

Hikyuu 量化交易研究框架 是一个基于 C++ 和 Python 的高性能开源量化交易研究框架，主要用于策略分析和回测（目前适用于中国 A 股市场）。该框架基于成熟的系统化交易方法，将交易系统抽象为七大组件： 市场环境判断策略 系统有效条件 信号指示器 止损/止盈策略 资金管理策略 盈利目标策略 移滑价差算法 Hikyuu 框架提供了一个策略资产库，允许用户构建这些组件的策略，并在实际研究中自由组合它们，以评估系统的有效性、稳定性以及特定策略的效果。 C++ 核心库 提供了整体策略框架，在保证性能的同时支持多线程和多核处理，为追求更高的计算速度提供了便利。该库可以单独使用，以构建自己的客户端工具。 Python 库 (hikyuu) 封装了 C++ 核心库，并集成了 TA-Lib 库（例如 TA_SMA，对应 talib.SMA）。它还支持与 NumPy 和 Pandas 数据结构之间的相互转换，便于使用其他成熟的 Python 数据分析工具。

这个量化模型是通过使用0.25的量化间隔来设计Quantizer模块实现的。输入是幅度为1、频率为0.25Hz的正弦波，并且输入和输出结果都在示波器上显示。

YAP/TAZ量化应用的介绍。指导用户完成一个简单的步骤来分析和计算。

天下淘网络购物系统基于JSP开发，包含购物车、用户管理、管理员管理和商品信息分类功能，系统通过数据库连接实现功能。

无法解析类型org.springframework.dao.DataAccessException。它是间接引用的异常缺少的包。

利用数据挖掘技术，挖掘数据背后的价值，为量化投资提供科学依据和策略支撑。