策略交易零基础入门教程 学习笔记
量化投资还是蛮有意思的，可以更好的了解投资，还能练习python
投资世界里的流派：
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Systematic Trading(系统化交易)
包含量化交易、高频交易、算法交易 -
Discretionary Trading(主动交易)
传统的主动交易，就是人工的进行买卖，而系统化交易则运用了统计学、机器学习等技术，让交易更加的自动化，智能化
交易策略是什么？
- 1.从一个想法开始（灵感）
交易策略类似于，股票跌了多少开始买入，涨了多少开始卖出
如果价格显著低于近几日的平均价，则买入
如果价格显著高于近几日的平均价，则卖出
当然，这只是我们的一个想法，我们想要知道这个想法实施起来怎么样，会不会赚钱
- 2.将想法转化为交易策略
我们需要把上面的想法进行量化
显著低于？低多少算是显著呢？
近几日？近多少天呢？
买入？买入多少呢？
这都是需要量化的部分
如果价格低于近20日平均价10%，则用全部可用资金买入
如果价格高于近20日平均价10%，则卖出全部所持的该现货资产
这是转化的基本结果，但是还有一点不明确，也就是这个策略要应用在哪里？某一只股票还是某些股票？
每个交易日检测比特币的价格
如果价格低于近20日平均价10%，则用全部可用资金买入
如果价格高于近20日平均价10%，则卖出全部所持的该现货资产
最后，我们需要把这个策略转成代码，让电脑可以识别，运行
- 评估策略
我们将一个想法，转成交易策略，转成计算机可以识别的代码，我们需要验证下这个策略到底能不能挣钱，策略有没有效果
基本的评估策略方法有：回测和仿真交易两种
回测
让计算机根据一段时间的历史数据模拟执行该策略，我们一般会把它称为样本内测试（使用了历史数据）。
通过回测，我们可以知道这个策略我们会盈亏多少，和一些统计指标等等
这样，我们就可以来修改和完善我们的策略
仿真交易
让计算机根据实际行情模拟执行一段时间，根据结果评价并改进策略。与回测不同的是，回测是用历史数据模拟，仿真交易是以实际行情模拟。
实盘交易
实盘交易就是让计算机使用你的策略根据实际的行情进行交易。注意这时不再是用虚拟资产模拟交易，盈亏都是真钱。实盘交易也会出一份类似模拟交易的报告，需要观察策略的实盘表现并及时调整和改进策略。
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