python協整套利

1. java和python有什麼區別嗎

Python入門更快，但是java的運用更加廣泛，所以二者各有各的優缺點，要學哪個還是要根據自己的實際需求情況來進行判斷和選擇。

首先來了解一下java與python各自的特點：

Java：高度面向對象的高級編程語言

設計初衷是「寫一次代碼，在哪裡都可以用」，可以完成任何規模的任務，所以它也是很多公司在做商業級項目的時候的普遍選擇。

Python：擁有簡潔語法的高級編程語言

設計初衷是「讓代碼讀起來更輕松」，並且讓程序員們比起用其他語言，可以寫更少的代碼，事半功倍。

最後是給初入行業的新人一些學習建議：

如果你只是編程愛好者，或者把編程語言作為一個工作中的應用工具，Python是個不錯的選擇。如果你想在程序員的道路上穩步發展，建議先學習Java，再學python，C++，JavaScript，PHP等其他語言，會事半功倍。

一名優秀的程序員，絕不會只靠一門語言走到黑，通吃它們就完了！兼容並蓄，觸類旁通，這才是一個成熟IT從業者該有的心態！

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校。好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

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2. 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

3. 你好，我請教您一下跨期套利怎樣做做好的方法是什麼(操作步驟）。詳細一點，追加50金幣。

跨期套利實質上是一種價差交易，即合約間的價差偏離均衡價差而出現過高或過低的狀態時，相應地賣出或買入價差。價差的不確定性決定了跨期套利不是一種無風險套利。跨期套利的困難之處在於何時採取行動構建頭寸和何時獲利了結。對於跨期套利的時機和價差波動范圍以及趨勢的把握是跨期套利的關鍵。
跨期套利分為三種類別，分別為牛市跨期套利（多頭套利）、熊市跨期套利（空頭套利）和蝶式跨期套利。
牛市跨期套利是指如果我們判斷遠月合約漲幅將大於近月合約漲幅，或遠月合約跌幅將小於近月合約跌幅，就可以買入遠月合約，同時賣出近月合約。從價差的角度看，做牛市套利的投資者看多股市，認為遠月合約漲幅將大於近月合約的漲幅，或者說遠月合約跌幅將小於近期合約的跌幅。
熊市跨期套利是指如果我們判斷近月合約漲幅將大於遠月合約漲幅，或近月合約跌幅將小於遠月合約跌幅，我們就可以買入近月合約，同時賣出遠月合約。熊市套利與牛市套利相反，即看空股市，認為遠月合約的跌幅將大於近月合約，或者說遠月合約的漲幅將小於近月合約漲幅。
蝶式套利是指兩個方向相反、共享中間交割月份的跨期套利的組合，即同時進行三個交割月份的合約買賣，通過中間交割月份合約與前後兩交割月份合約的價差的變化來獲利。當投資者認為中間交割月份的股指期貨合約與兩邊交割月份合約價格之間的價差將發生變化時，會選擇採用蝶式套利。
跨期套利實際操作有兩種方法：模型識別法套利、統計識別法套利
1、模型識別法套利
（1）、確定價格模型
（2）、算出理論成本
（3）、根據理論成本、資金成本、套利成本算套利成本上下限
（4）、價差超出上下限時，同時買賣兩個相應的合約
2、統計識別法套利
（1）、基於協整的跨期套利
假定一些經濟指標被某經濟系統聯系在一起，那麼從長遠看來這些變數應該具有均衡關系，這是建立和檢驗模型的基本出發點。在短期內，因為隨機干擾， 這些變數有可能偏離均值。如果這種偏離時暫時的，那麼隨著時間推移或回到均衡狀態；如果這種偏離時持久的，就不能說這些變數之間存在均衡關系。協整（co-integration）可被看作這種均衡關系性質的統計表示。
（2）、基於GARCH模型的跨期套利
恩格爾和克拉克（Kraft，D.，1983）在分析宏觀數據時，發現一些現象：時間序列模型中的擾動方差穩定性通常比假設的要差。恩格爾的發現說明在分析通貨膨脹模型時，大的及小的預測誤差常常會成群出現，表明存在一種異方差，其中預測誤差的大小取決於後續擾動項的大小。
（3）、選擇統計識別方法
（4）、確定均衡價差
（5）、根據均衡價差、資金成本、套利成本算套利成本上下限
（6）、價差超出上下限時，同時買賣兩個相應的合約

4. Quant 應該學習哪些 Python 知識

1. 如果還需要Deep Learning方面的東西的話，可以考慮Theano或者Keras。這兩個東西可能會用在分析新聞數據方面。不過不是很推薦使用這類方法去做量化模型，因為計算量實在是太大，成本很高。
2. 交易框架方面，除了vn.py，還推薦PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以為這個框架比vn.py牛逼太多了，畢竟是一個在金融IT領域混跡近20年的老妖的作品，架構設計不是一般的優秀。
3. 國內的話，ricequant是個不錯的選擇，雖然使用的是Java，但是團隊我見過，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上經驗，底層功底非常扎實，做事情都很靠譜。現在他們也在考慮把SDK擴展到Python這邊。
4. 國內的行情和交易介面，使用的是自己的協議（比如CTP介面使用的是FTD協議），而不是國際上廣泛使用的FIX協議，並且都不開源。如果需要連接行情，還需要考慮將介面SDK為python封裝一下。（修改：評論中有人提到很多券商也開放了FIX介面，不過似乎是在內網使用）
5. 有人談到資料庫了，這里我也說一下，對於高頻tick級別的數據，其量級可以達到每天TB級別，普通的關系資料庫是扛不住的。如果試圖使用傳統的關系資料庫，比如Oracle之類的可以省省了。對付這種級別的數據，採用文件系統+內存索引會更好。不過這種場景，一般也就是機構裡面能碰到了，個人quant可以不用考慮。

5. 期貨交易套利軟體

套利軟體其實有很多。目前主流的行情軟體
1、文華財經，交易所標准套利合約都有歷史行情，文華7還有一些輔助指標，比如季節性分析和價差分布，這些都是對套利來說需要參考的，文華8提供程序化套利交易！
2、博易大師的閃電王，這個交易終端可以一鍵下交易所標准套利合約，但是不能下自設套利合約。
3、易盛交易終端，這個既可以下交易所標准套利合約也能下自設套利合約，是比較常用的套利軟體，一般要向期貨公司申請開通許可權。

6. Python和java，有什麼不同

Python入門更快，但是java的運用更加廣泛，所以二者各有各的優缺點，要學哪個還是要根據自己的實際需求情況來進行判斷和選擇。

首先來了解一下java與python各自的特點：

Java：高度面向對象的高級編程語言

設計初衷是「寫一次代碼，在哪裡都可以用」，可以完成任何規模的任務，所以它也是很多公司在做商業級項目的時候的普遍選擇。

Python：擁有簡潔語法的高級編程語言

設計初衷是「讓代碼讀起來更輕松」，並且讓程序員們比起用其他語言，可以寫更少的代碼，事半功倍。

最後是給初入行業的新人一些學習建議：

如果你只是編程愛好者，或者把編程語言作為一個工作中的應用工具，Python是個不錯的選擇。如果你想在程序員的道路上穩步發展，建議先學習Java，再學python，C++，JavaScript，PHP等其他語言，會事半功倍。

一名優秀的程序員，絕不會只靠一門語言走到黑，通吃它們就完了！兼容並蓄，觸類旁通，這才是一個成熟IT從業者該有的心態！

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校。好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

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7. 編程：Java和Python的區別

Java和Python的區別如下：
1. Java必須顯式聲明變數名，而動態類型的Python不需要聲明變數。
2. Python是一種語法簡單的功能強大的語言，能夠通過編寫腳本就提供優秀的解決方案，並能夠快捷地部署在各個領域。
3. Java可以創建跨平台的應用程序，而Python幾乎與當前所有操作系統兼容。
4. 對初學者來說，Python比Java更容易上手，而且代碼易讀性強。
5. 速度，Java和Python都不適合高性能計算，但在性能上，Java還是略勝一籌，Java的效率優勢體現在虛擬機執行，程序執行時，JVM可以將位元組碼轉換為本地機器碼，這種即時(JIT)編譯讓Java的性能略勝Python，但是Python針對性能進行微調，以提高Python效率。
Java和Python都是富有活力的編程語言，這兩種語言與開放性相關聯，所以公司，團隊和程序員在做出決定時最好保持開放的態度。至於，程序員到底該選擇哪種編程語言，可以結合上述五點自行比較，但更多的程序員似乎更傾向於Python，畢竟Python在人工智慧、數據分析、雲計算等領域具有更好的發展前景！

8. 可能存在的套利套現環節包括

摘要 您好，風險套利指在套利的過程中沒有採取規避匯率風險的措施。存在的行業包括：

9. 量化交易的第一對口專業是什麼

1金融工程學2保險專業3財會。我實際感覺任何工科+數學財會都可以做量化交易：舉個例子：小麥 玉米 豬肉之間如何量化轉換？首先你要找一個農學家算出畝產量的概率，其次你要找一個生物學家算出營養成分 消化率 產肉率，最後你要找一個財務算出最佳投入產出比。這樣一個量化交易就完成了。個人認為，跟量價相關的衍生出來的指標嚴格上來說都是技術指標。很多人簡單的把KDJ，MACD，moving average，威廉指標等指標狹義的等同於技術分析。但是如果我在這問這么幾個問題，大家也許想法就不一樣了：VAR算不算技術指標？BS算不算技術指標？GARCH，ARMA，SV這類又算不算技術指標？物理裡面的各類濾波轉化的模型又算不算技術指標？高頻裡面經典的Lee-Ready演算法又算不算技術指標?其實上面這些都能是技術指標，無非是有的簡單些，有的復雜些罷了。即便你引入各種隨機過程和非線性模型，只要是基於量價，難不成它們就不是技術指標了么？全球最大的CTA Winton和第二大的AHL發展到現在，至今他們的模型裡面技術指標仍是一塊非常重要的alpha來源。技術指標有沒有用， 這個對於不同的量化領域確實確實會有截然不同的看法。首先，對於統計套利，有一類專門的alpha來自於量價分析，根據本人在world quant工作過的一個朋友的實戰經驗來看，這種alpha至今仍能在高度成熟的美國市場有一席之地；其次，對於各種套利策略，協整回歸不是技術指標么？最經典的價差SD不是技術指標么？最後，回到CTA，可以說這類策略大部分都是技術指標，當然，發展至今的CTA fund，數據源已經越來越多樣化了，包括現貨數據，宏觀數據等。但即便如此，量價策略依然占很大的比重。

10. 量化投資用什麼編程語言研發策略好呢

么以下我就以程序語言的角度來回答
當然如果已經會了某些語言,那你可以使用熟悉的語言去找網上的學習資源會比較快
如果沒有特別熟悉的語言,或者是願意多學一種非常好用的語言
我的建議是學習Python

我從以下幾點來分別說明

平台資源

國內外使用Python做雲端回測以及運算的免費平台相當的多,例如有 寬客在線，發明者量化，優礦, 等等不勝枚舉,可以使用平台的支持以及社區的互相幫助來學習

容易學習

綜合以上所說,"目前的環境底下" 我推薦Python.（推薦直接下載 Anaconda的集成開發環境）