python协整套利

1. java和python有什么区别吗

Python入门更快，但是java的运用更加广泛，所以二者各有各的优缺点，要学哪个还是要根据自己的实际需求情况来进行判断和选择。

首先来了解一下java与python各自的特点：

Java：高度面向对象的高级编程语言

设计初衷是“写一次代码，在哪里都可以用”，可以完成任何规模的任务，所以它也是很多公司在做商业级项目的时候的普遍选择。

Python：拥有简洁语法的高级编程语言

设计初衷是“让代码读起来更轻松”，并且让程序员们比起用其他语言，可以写更少的代码，事半功倍。

最后是给初入行业的新人一些学习建议：

如果你只是编程爱好者，或者把编程语言作为一个工作中的应用工具，Python是个不错的选择。如果你想在程序员的道路上稳步发展，建议先学习Java，再学python，C++，JavaScript，PHP等其他语言，会事半功倍。

一名优秀的程序员，绝不会只靠一门语言走到黑，通吃它们就完了！兼容并蓄，触类旁通，这才是一个成熟IT从业者该有的心态！

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校。好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝学有所成！望采纳！

2. 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

“星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。”

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

“（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。”

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的“已知和隐藏关系”的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

3. 你好，我请教您一下跨期套利怎样做做好的方法是什么(操作步骤）。详细一点，追加50金币。

跨期套利实质上是一种价差交易，即合约间的价差偏离均衡价差而出现过高或过低的状态时，相应地卖出或买入价差。价差的不确定性决定了跨期套利不是一种无风险套利。跨期套利的困难之处在于何时采取行动构建头寸和何时获利了结。对于跨期套利的时机和价差波动范围以及趋势的把握是跨期套利的关键。
跨期套利分为三种类别，分别为牛市跨期套利（多头套利）、熊市跨期套利（空头套利）和蝶式跨期套利。
牛市跨期套利是指如果我们判断远月合约涨幅将大于近月合约涨幅，或远月合约跌幅将小于近月合约跌幅，就可以买入远月合约，同时卖出近月合约。从价差的角度看，做牛市套利的投资者看多股市，认为远月合约涨幅将大于近月合约的涨幅，或者说远月合约跌幅将小于近期合约的跌幅。
熊市跨期套利是指如果我们判断近月合约涨幅将大于远月合约涨幅，或近月合约跌幅将小于远月合约跌幅，我们就可以买入近月合约，同时卖出远月合约。熊市套利与牛市套利相反，即看空股市，认为远月合约的跌幅将大于近月合约，或者说远月合约的涨幅将小于近月合约涨幅。
蝶式套利是指两个方向相反、共享中间交割月份的跨期套利的组合，即同时进行三个交割月份的合约买卖，通过中间交割月份合约与前后两交割月份合约的价差的变化来获利。当投资者认为中间交割月份的股指期货合约与两边交割月份合约价格之间的价差将发生变化时，会选择采用蝶式套利。
跨期套利实际操作有两种方法：模型识别法套利、统计识别法套利
1、模型识别法套利
（1）、确定价格模型
（2）、算出理论成本
（3）、根据理论成本、资金成本、套利成本算套利成本上下限
（4）、价差超出上下限时，同时买卖两个相应的合约
2、统计识别法套利
（1）、基于协整的跨期套利
假定一些经济指标被某经济系统联系在一起，那么从长远看来这些变量应该具有均衡关系，这是建立和检验模型的基本出发点。在短期内，因为随机干扰， 这些变量有可能偏离均值。如果这种偏离时暂时的，那么随着时间推移或回到均衡状态；如果这种偏离时持久的，就不能说这些变量之间存在均衡关系。协整（co-integration）可被看作这种均衡关系性质的统计表示。
（2）、基于GARCH模型的跨期套利
恩格尔和克拉克（Kraft，D.，1983）在分析宏观数据时，发现一些现象：时间序列模型中的扰动方差稳定性通常比假设的要差。恩格尔的发现说明在分析通货膨胀模型时，大的及小的预测误差常常会成群出现，表明存在一种异方差，其中预测误差的大小取决于后续扰动项的大小。
（3）、选择统计识别方法
（4）、确定均衡价差
（5）、根据均衡价差、资金成本、套利成本算套利成本上下限
（6）、价差超出上下限时，同时买卖两个相应的合约

4. Quant 应该学习哪些 Python 知识

1. 如果还需要Deep Learning方面的东西的话，可以考虑Theano或者Keras。这两个东西可能会用在分析新闻数据方面。不过不是很推荐使用这类方法去做量化模型，因为计算量实在是太大，成本很高。
2. 交易框架方面，除了vn.py，还推荐PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以为这个框架比vn.py牛逼太多了，毕竟是一个在金融IT领域混迹近20年的老妖的作品，架构设计不是一般的优秀。
3. 国内的话，ricequant是个不错的选择，虽然使用的是Java，但是团队我见过，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上经验，底层功底非常扎实，做事情都很靠谱。现在他们也在考虑把SDK扩展到Python这边。
4. 国内的行情和交易接口，使用的是自己的协议（比如CTP接口使用的是FTD协议），而不是国际上广泛使用的FIX协议，并且都不开源。如果需要连接行情，还需要考虑将接口SDK为python封装一下。（修改：评论中有人提到很多券商也开放了FIX接口，不过似乎是在内网使用）
5. 有人谈到数据库了，这里我也说一下，对于高频tick级别的数据，其量级可以达到每天TB级别，普通的关系数据库是扛不住的。如果试图使用传统的关系数据库，比如Oracle之类的可以省省了。对付这种级别的数据，采用文件系统+内存索引会更好。不过这种场景，一般也就是机构里面能碰到了，个人quant可以不用考虑。

5. 期货交易套利软件

套利软件其实有很多。目前主流的行情软件
1、文华财经，交易所标准套利合约都有历史行情，文华7还有一些辅助指标，比如季节性分析和价差分布，这些都是对套利来说需要参考的，文华8提供程序化套利交易！
2、博易大师的闪电王，这个交易终端可以一键下交易所标准套利合约，但是不能下自设套利合约。
3、易盛交易终端，这个既可以下交易所标准套利合约也能下自设套利合约，是比较常用的套利软件，一般要向期货公司申请开通权限。

6. Python和java，有什么不同

Python入门更快，但是java的运用更加广泛，所以二者各有各的优缺点，要学哪个还是要根据自己的实际需求情况来进行判断和选择。

首先来了解一下java与python各自的特点：

Java：高度面向对象的高级编程语言

设计初衷是“写一次代码，在哪里都可以用”，可以完成任何规模的任务，所以它也是很多公司在做商业级项目的时候的普遍选择。

Python：拥有简洁语法的高级编程语言

设计初衷是“让代码读起来更轻松”，并且让程序员们比起用其他语言，可以写更少的代码，事半功倍。

最后是给初入行业的新人一些学习建议：

如果你只是编程爱好者，或者把编程语言作为一个工作中的应用工具，Python是个不错的选择。如果你想在程序员的道路上稳步发展，建议先学习Java，再学python，C++，JavaScript，PHP等其他语言，会事半功倍。

一名优秀的程序员，绝不会只靠一门语言走到黑，通吃它们就完了！兼容并蓄，触类旁通，这才是一个成熟IT从业者该有的心态！

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校。好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝学有所成！望采纳！

7. 编程：Java和Python的区别

Java和Python的区别如下：
1. Java必须显式声明变量名，而动态类型的Python不需要声明变量。
2. Python是一种语法简单的功能强大的语言，能够通过编写脚本就提供优秀的解决方案，并能够快捷地部署在各个领域。
3. Java可以创建跨平台的应用程序，而Python几乎与当前所有操作系统兼容。
4. 对初学者来说，Python比Java更容易上手，而且代码易读性强。
5. 速度，Java和Python都不适合高性能计算，但在性能上，Java还是略胜一筹，Java的效率优势体现在虚拟机执行，程序执行时，JVM可以将字节码转换为本地机器码，这种即时(JIT)编译让Java的性能略胜Python，但是Python针对性能进行微调，以提高Python效率。
Java和Python都是富有活力的编程语言，这两种语言与开放性相关联，所以公司，团队和程序员在做出决定时最好保持开放的态度。至于，程序员到底该选择哪种编程语言，可以结合上述五点自行比较，但更多的程序员似乎更倾向于Python，毕竟Python在人工智能、数据分析、云计算等领域具有更好的发展前景！

8. 可能存在的套利套现环节包括

摘要 您好，风险套利指在套利的过程中没有采取规避汇率风险的措施。存在的行业包括：

9. 量化交易的第一对口专业是什么

1金融工程学2保险专业3财会。我实际感觉任何工科+数学财会都可以做量化交易：举个例子：小麦 玉米 猪肉之间如何量化转换？首先你要找一个农学家算出亩产量的概率，其次你要找一个生物学家算出营养成分 消化率 产肉率，最后你要找一个财务算出最佳投入产出比。这样一个量化交易就完成了。个人认为，跟量价相关的衍生出来的指标严格上来说都是技术指标。很多人简单的把KDJ，MACD，moving average，威廉指标等指标狭义的等同于技术分析。但是如果我在这问这么几个问题，大家也许想法就不一样了：VAR算不算技术指标？BS算不算技术指标？GARCH，ARMA，SV这类又算不算技术指标？物理里面的各类滤波转化的模型又算不算技术指标？高频里面经典的Lee-Ready算法又算不算技术指标?其实上面这些都能是技术指标，无非是有的简单些，有的复杂些罢了。即便你引入各种随机过程和非线性模型，只要是基于量价，难不成它们就不是技术指标了么？全球最大的CTA Winton和第二大的AHL发展到现在，至今他们的模型里面技术指标仍是一块非常重要的alpha来源。技术指标有没有用， 这个对于不同的量化领域确实确实会有截然不同的看法。首先，对于统计套利，有一类专门的alpha来自于量价分析，根据本人在world quant工作过的一个朋友的实战经验来看，这种alpha至今仍能在高度成熟的美国市场有一席之地；其次，对于各种套利策略，协整回归不是技术指标么？最经典的价差SD不是技术指标么？最后，回到CTA，可以说这类策略大部分都是技术指标，当然，发展至今的CTA fund，数据源已经越来越多样化了，包括现货数据，宏观数据等。但即便如此，量价策略依然占很大的比重。

10. 量化投资用什么编程语言研发策略好呢

么以下我就以程序语言的角度来回答
当然如果已经会了某些语言,那你可以使用熟悉的语言去找网上的学习资源会比较快
如果没有特别熟悉的语言,或者是愿意多学一种非常好用的语言
我的建议是学习Python

我从以下几点来分别说明

平台资源

国内外使用Python做云端回测以及运算的免费平台相当的多,例如有 宽客在线，发明者量化，优矿, 等等不胜枚举,可以使用平台的支持以及社区的互相帮助来学习

容易学习

综合以上所说,"目前的环境底下" 我推荐Python.（推荐直接下载 Anaconda的集成开发环境）