量化交易越来越受到关注。基金公司求职者想知道其中的奥秘。散户也想了解其中的奥秘。下面深入介绍端对端量化交易系统的相关内容。
明确适用人群
对于想在基金公司找量化交易工作的人来说，掌握端对端量化交易系统知识很关键，这是进入该领域的敲门砖。当下就业市场竞争激烈，了解这些知识能使你在众多求职者里崭露头角。对于想自行用算法交易的散户而言，这是件有力武器，能在变化不定的股市中增加获利机会。
重视技术语言
随着策略交易频率提高，技术相关性愈发显著，熟悉C语言或者C++十分关键。在一些高频交易情形里，这两门语言可达成更高效率与更低延迟。比如说在处理大量交易数据之际，C++能够更迅速地完成计算与处理，相较于其他语言优势突出。
严谨研究策略
研究策略包含多个步骤。首先得找寻恰当策略。接着要看它与现有策略组合是否相融。拿某基金公司来说。其开发新策略时。会历经多次研讨。以此保证新策略能和原有策略互补。另外。获取测试所需数据以及优化策略也很重要。唯有如此。才可提高回报、降低风险。
考量散户因素
散户运行交易策略时，要考虑资金要求。还要考虑交易成本影响。比如说，小张是散户投资者。他用某个策略时，没充分考虑交易成本。结果实际收益远低于预期。均值回归策略，散户可以尝试。不过操作高频交易，得对交易技术有详细了解。还得对订单动态有详细了解。
认真开展回测
回测是确定策略盈利能力的关键步骤。它的目的在于证实策略用于历史数据和样本外数据时能够取得收益。回测过程里，历史数据的准确性、清洗状况等十分关键。比如说，有些数据存在幸存者偏差，要是不加以处理，就会对回测结果的可靠性产生影响。选择稳定的回测平台同样必不可少。
建立执行系统
策略经过回测后，要建立执行系统。理想的执行系统是自动化的。它能让投资者有更多时间去研究策略。它还能同时运行多个策略。比如之前工作过的基金机构。有10分钟的交易循环。依靠优化后的Python脚本来进行高效交易。需要注意的是。执行系统和策略可能存在漏洞。要关注交易风险。
这里想问一下大家，在你们看来，端对端量化交易系统最难掌握的是哪一部分？欢迎大家进行评论互动，也请为本文点赞并分享。
