基于量化交易系统及数据服务的众包实践与分析

发布时间：2017-04-26 09:02

  本文关键词：基于量化交易系统及数据服务的众包实践与分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网时代的不断发展,传统行业不断拥抱互联网,其中包括股票金融行业,随之衍生出的量化交易领域就是依托计算机和互联网发展出来的股票交易方式。传统的股票交易需要交易人员时刻关注股票行情,这既增加了交易员的工作强度,效率也比较底下,特别是在行情有重大波动时,交易员也无法及时作出反应,导致交易无法及时完成,造成极大的影响。同时,传统的股票交易中获取历史交易数据也比较困难,需要人工不断搜集和汇总数量庞大的历史交易数据,大大增加了从业人员的工作压力,同时人工操作意味着错误率会大大增加。为了解决上述提到的问题,本文开发了一套基于回测库的量化交易系统及基于此的数据服务,它主要提供了一个量化交易环境平台,交易者可以基于此平台开发和研究自己的量化交易策略,交易策略是指实现规定接口的交易算法,用于在数据上运行回测完成交易。在完成策略开发后,提交策略到系统即可进行策略回测,基于平台提供的交易数据完成回测后可视化回测结果。此外,基于平台还提供了数据开放服务,通过API的形式开放了国内A股市场从2006年以来的日级历史交易数据,用户可以通过简单的请求即可获得需要的数据,数据包括每只股票的价格、成交量等信息,基于这些数据,用户可以进行进一步的股票分析和行情分析等,为更高级的股票预测等功能提供良好的基础。基于量化交易系统和数据开放服务,本文介绍了实践的众包方案。众包是一种分布式问题解决方案,发布问题后接收未知群体提供的解决方案,从中选出最优解决方案。在本文中,主要介绍了基于量化系统和数据服务的众包实践方案,基于系统的众包策略方案和基于服务的众包分析方案。众包策略方案主要从策略角度出发,从用户中获取众多量化策略,通过回测运行查看收益率从而获取最优的量化交易策略,在这过程中对众包策略的模型和代码进行了多方面分析,保证了策略的最优性。众包分析则是基于开放数据服务进行的分析方案,从提供的股票交易数据中进行数据可视化,基于数据进行行情分析和股票预测,将原始的交易数据转化成更高级的分析图表和结论,在这个过程中对众包分析的各阶段进行了分析,对服务平台也做了性能评估,保证了开放数据能正常提供对外服务。
【关键词】：量化 回测 众包 分析
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51;TP393.09
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 引言14-17
• 1.1 项目背景14-15
• 1.2 本文的主要工作15
• 1.3 组织结构15-17
• 第二章 技术综述17-29
• 2.1 容器与虚拟化17-21
• 2.2 量化与回测21-26
• 2.3 众包服务26-27
• 2.4 Python和Web框架27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章 量化交易及数据平台的设计与实现29-54
• 3.1 系统执行环境和需求分析29-30
• 3.2 系统总体设计和模块划分30-31
• 3.3 量化系统Web IDE模块的设计与实现31-35
• 3.4 策略模块的设计与实现35-42
• 3.5 容器虚拟模块的设计与实现42-48
• 3.6 数据服务的设计与实现48-53
• 3.7 本章小结53-54
• 第四章 策略众包开发的分析与统计54-66
• 4.1 策略平台众包方案54
• 4.2 众包策略模型与代码分析54-63
• 4.3 众包策略的运行结果对比与分析63-65
• 4.4 本章总结65-66
• 第五章 数据服务的众包实践与分析66-77
• 5.1 数据服务众包方案66
• 5.2 可视化结果66-71
• 5.3 基于统计的处理与分析71-76
• 5.4 本章小结76-77
• 第六章 总结与展望77-79
• 6.1 总结77
• 6.2 进一步工作展望77-79
• 参考文献79-81
• 攻读硕士学位期间项目与专利成果81-82
• 致谢82-84

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