大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于量化交易编程学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍量化交易编程学习的解答，让我们一起看看吧。
学习量化交易，应该如何入门？
期权是我轮动交易体系，创始人对这个问题的看法如下。从三个层次来说。
第一，就是量化交易它还是一个交易，那么这样的话，首先你要对交易系统的一个初步的构造交易系统的性能胜率等等因素，都要比较了解才行，所以这个地方是交易是一个基础。
第二，你做量化交易，关键还是在人，这个思想跟策略是决定你这个量化的一个根本，所以这个地方你要做出好的量化交易来，必须要有好的策略，这是第一位的，如果没有好的策略，那你不可能啊写出好的量化程序来，这是第二个层次的问题。
第三个层次的问题就是一个用程序来实现这个量化交易的问题，以及测试以及它的一个实战，那这个地方，这样你有了交易的系统的理念，有了好的策略和思路，最后的层次就是我们怎么样把它用计算机来实现，实现的过程中包括了你写代码，包括了你测试，包括你实盘，包括你后面的一些修正等等因素，所以他是分为这三个步骤，这样的话把这么三个路径搞通了那么我们这个量化就能做。
所以这个量化交易要做好，首先要把交易做好，交易做好的基础上，然后你可以学习一些量化的一些知识，或者如果
有一定的资本条件的话，可以请人来实现，这个量化的条件，就是这样啊。
提问者的编程能力应该没有太大的问题吧。
其中开发和回测直接做，多做，达到自己满意的效果就好。
1. 坚持。坚持是一种习惯的最佳培养方式，到点必须执行某种动作，长期坚持。我就坚持看出，到点就执行，哪怕打开书我就犯困，走神，也要坚持执行，而且坚持看30分及以上。
2. 训练速读速记的能力。这个技能是自学者的必备技能，因为他可以帮你充分利用碎片时间。这个技能经常会给我带来惊喜，长期大量的碎片信息记忆积累，会在不经意的某天链接成知识块，也为我进行系统学习时提供充足的素材、提高学习效率。最重要的一点是，它是灵感的重要来源。
3. 建立学习正反馈机制。为什么人喜欢玩游戏，尤其是电子游戏，有人专门分析过这个问题，那就是游戏有及时的反馈，然玩家随时获得成就感，所以就会不断的投入注意力。我也为自己在学习问题上建立了很多正反馈机制，例如，如果一周内我的学习时间达到10小时，我就会去吃点好吃的。如果超过15小时，我就会去买点自己想要的。如果超过20小时，我就会在周日给自己放一个小***。再例如，激发自己的好奇心和欲望，让自己能够想要去知道结果，或者急切的渴望达成。再再例如，让自己中二一点，给这件事情赋予一个神圣的意义，让整个事情充满仪式感。。。。
4. 与自己的终极目标相结合。这个其实是第三条的超级加强版，其实很多人都论述过这个观点，那就是把一件辛苦的事情和自己的终极目标相结合，那么这件事情会变得非常有乐趣，谁劝都没用。
5. 丰富的学习手段。这个主要是看个人的爱好了，我的做法是把记笔记变成一种乐趣，我纸质笔记和电子笔记都用，还买了彩色笔丰富笔记颜色。总之就是弄一些让自己能够愉悦的学习工具来使用。
量化投资的门槛还挺高的，从知识储备来说，计算机python和金融学知识至少都是要了解的，可以选懂一样再学另一样。而真正做量化的时候就涉及到数据，回测框架和策略研究，建议最好先用一个平台，因为自己一个人买数据做框架不现实，我自己用的是聚宽的平台，好处是常规的财务数据，行情数据和技术指标基本都有，入门是够用了。谈到升级，难度就大很多，比如多因子策略，需要用到的回测框架就复杂很多，要做IC回归，T检验，分层测试，这时候就要再补习统计学的东西，真的都弄了一遍发现常规的因子赚不到什么钱，要要开始因子挖掘，量化也是条不归路，且行且珍惜吧。
书不在多，看这几本就行：
系统学习1：Barra USE3 handbook
系统学习2：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Ludwig Chincarini 偏学术风格。
系统学习3：Active Portfolio Management（APM）， Grinold & Kahn 偏业界风格。
系统学习4：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Qian & Hua & Sorensen APM的补充
值得总结的是数学、计算机、分析框架等工具都只是量化投资的形，优质投资想法才是灵魂。所以在修炼上述量化投资的基本功的同时，请不要忘记向有洞察力、有独立思考的其它派系的投资专家学习，无论他/她是价值投资、成长投资、涨停板敢死队、技术分析、主题投资、逆向投资、各类套利。将你自己想出的或者从别人那里习得的投资想法，用量化框架验证、改进、去伪存真，并最终上实盘创造价值。
期货量化交易需要学习编程吗？有没有好的建议？
回答一下：
量化编程是基于如下几个***设：
1，群体思想行为的相似性。比如高抛低吸，趋利避害。
2，历史的可重复性。这其实也是基于第一条而来。
3，交易程序的相对固化，亦即交易规则的稳定。
4，大环境的相对稳定，没有***以及其他危机能根本影响到交易者行为。
以上是量化的基础依据。
所有的事情都是有迹可循。
量化的本质目的是追寻一种交易规律。
所以学习编程是有益的。但是所有的量化都必须置于客观的考虑和检验。
如果做期货的量化交易，是要学习一定的交易的编程的！
说量化不用学编程的都是耍流氓。
量化说白了就三大块：
策略
回测
交易
策略的确是核心，但你没自己的平台可以连一个稍微复杂的策略都实现不了。
回测，第三方平台给的回测速度你可以忍受吗？即使能忍受，你需要的指标他们都能给出吗？
交易，你放心让一个连保证金都不会算的程序员去搞吗？你放心把最重要的事中风控交给程序员做吗？
只会弄个简单策略的优矿，聚宽上一抓一大把，但你让他们搞个复杂点的统计择时试试？
不请自来，我比较厚脸皮哈。
但作为一个量化交易职业者，我想来简单回答下这个问题。
你的问题焦点是做量化交易是不是需要学习编程。
首先，我们要明白一点是，量化交易是必须通过程序代码来自动执行你的交易策略的，这一点是量化交易的前提，否则就不能称之为量化交易。
量化交易的核心，就是通过代码指令，根据某种策略，比如CTA趋势跟踪策略，比如随机森林的分类的算法策略等，来实现我们的交易[_a***_]。由此可见，编程代码对于量化交易的至关重要的作用，关于量化交易的概念，可以看我的文章，这里就不再展开阐述。
因此，看来做量化交易是避免不了要学习编程的！因为只有通过程序，才能实现量化交易。
但是，我这里要强调的是，量化交易的核心并不是编程，而且——交易策略！没错，交易策略，包括开平仓策略，资金管理策略等等。好比我们盖一栋大楼，大楼的设计包括设计图，选址等属于策略，真正实施盖楼的过程是代码的执行过程。那么，盖楼时如果我们自己不会盖怎么办？很简单，请人盖！没错，***如你有一套非常完美的策略，但是自己不会写代码。那么你可以请别人帮你写，让程序员帮你实现你的策略。但是，前提是，你必须有一套自己的策略。如果，你自己的策略都没有，又想做量化交易。那么怎办？只好去买别人现成的写好的策略了，好比自己在城市没办法盖楼房，只好买套房了，但套房毕竟比不上自己农村的别墅楼房好吧。
所以，量化交易编程很重要，但最重要的还是有一个非常稳定的盈利的策略。
第二个，你问有没有好的建议。你可以从最简单的麦语言入手，什么是麦语言？就是同花顺，通达信软件里面的指标代码公式。可以很简单的实现CTA趋势策略，比如双均线买入策略，MACD买入指标策略等。但是实践证明，这个编程比较粗糙，无法解决高频的操盘手法。如果需要更深入的学习真正的量化交易，建议你学下Python，用python做量化交易。
以上，是我对于你问题的全部回答。
期货如何编程设计量化交易策略？
首先把你的交易系统数字化。
比如在某指标到达某个数字时，下单；
在回撤多少点或百分比时止损；
脱离成本区后调整止损；
创新高点或低点时加仓；
从高点或低点回调多少平仓。
然后全部换成程序指令，再用各种商品行情数据回测一下，看看看效果，再调整。
基本就是这样一个思路和流程。
如何编写自己的量化程序？
要编写自己的量化程序，首先需要掌握一定的编程技能和量化投资原理。
其次，需要进行数据***集和处理，构建模型和策略，并进行回测和优化。最后，需要进行实盘测试和风险控制。建议可以学习Python编程语言和使用量化投资平台来***编写程序。同时，需要不断学习和调整，以不断提高策略的稳定性和盈利能力。
到此，以上就是小编对于量化交易编程学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于量化交易编程学习的4点解答对大家有用。
