量化基金指标哪个好(哪个海利得股票指标是量化指标)

强势股量化选股新鲜出炉0328
每日例行淘宝，每天的选股成果加入到一个专门的板块，RPS偏低或许破线就不必盯梢了，有时刻就都翻一翻！
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一、注意事项：
1.一个正确的买点非常重要！我个人的出场点多在20日均线邻近，违背过多有必要等回调，50日均线为盯梢个股的极限方位；
2.这儿仅仅是强势股量化选股数据共享罢了，不构成出资主张！股市有危险，出资须慎重！
3.图表或许量化成果仅仅表象，图形背面的逻辑更值得咱们发掘，这儿也仅仅从大A股池子的“基金?北向资金持股”中筛选出部分让咱们盯梢罢了1、我国量化出资买卖渠道哪家好？作为一名Quant工作者，我来谈谈下支撑国内股票期货的量化买卖渠道哪家好?

低端一点的程序化买卖渠道仅支撑期货程序化买卖，比方TB、MC、金字塔、文华等，高端的量化渠道既支撑期货种类，也支撑国内股票、基金、期权买卖种类。比方掘金量化、聚宽、米筐、优矿、同花顺等。那究竟哪家量化买卖渠道好呢？期货的程序化买卖渠道就不说了，我谈下一起支撑股票期货市场的高端量化买卖渠道。现在国内量化买卖渠道来看，全体没有独领风骚鹤立鸡群的独角兽量化买卖渠道，都各有千秋，也都在探索发展中，高端的量化渠道也分三流九等，线上量化渠道和本地终端渠道，支撑单一编程言语和支撑多种编程言语，不能实盘与能够实盘等。

聚宽国内许多宽客应该很熟悉，开端是一个线上量化渠道，仅支撑python言语开发战略，关于初学者入门来说是一个很友爱的渠道，近年来尽管也支撑股票实盘了，可是据了解实盘老练度并不是很抱负，仍有许多问题需求处理。

米筐和聚宽有点类似，开端也是一二线上渠道，官网上的入门材料关于小白来说很友爱，数据也不错，前年才开端支撑实盘买卖，但老练度也还不可。

优矿、同花顺量化他们的数据是不错的，但关于新手友爱度来说没聚宽米筐好。

掘金量化我认为是最有出路的一个量化买卖渠道，其专业度在许多量化渠道中是最好的，正由于专业以至于给新手小白运用上带来必定的门槛，可是关于专业的私募公募组织是比较偏好的，原因是掘金量化是本地终端渠道，相较于线上渠道无需把你的战略上传至渠道的服务器运转，这样保证了量化战略的安全性，战略是组织的中心财物，所以专业组织要么挑选本地终端做量化投研买卖，要么自建体系。

假如说一个老练的量化买卖渠道必定是能否实盘买卖，在国内为数不多能够一起支撑期货股票市场量化实盘的渠道中，掘金量化的实盘功用是比较突出的优势，它的实盘买卖比较老练，打通了券商和期货商量化实盘通道，并经过数百亿的资金多年苛刻验证过，这在业界是得到认可的。

掘金量化还有其他优势比方支撑多言语的战略开发，仿真买卖支撑API接入，一个战略能够一键切换至回测、仿真、实盘，功率较高。

所以归纳来看，现在掘金量化是我比较看好的一家量化买卖渠道。

2、量化出资运用python仍是matlab，哪一个更好用？
谢邀，我用Matlab，首要由于Matlab在学术相关的机器学习范畴运用广泛, 社区强壮。

技能上讲，任何Matlab能够完结的使命都能够用R/python完结, 用Matlab或R彻底取决于你所运用的范畴，别的你应该把开发时刻也考虑进去, 由于当你开发一个杂乱的买卖战略时，建模阶段是最耗时的。

在 我所从事的范畴，Matlab运用很广，现已积累了许多的可直接运用的代码，R/python底子无法比拟(我用过一段时刻的R)，这将大大缩短建模时刻，尤其是当我需求快速建模的时分，所以Matlab决对是我的首选，当我履行战略时我能够选C++或Matlab, 取决于战略的类型，我当然不会用Matlab履行HFT战略。

确实，计算学术界用R许多，但在工程和机器学习范畴Matlab用户群更大。当你选开发言语时不要一味从技能的视点动身，有时从商业视点看问题，你会做出不同的挑选。对我而言时刻就是金钱，这些节省的开发时刻要是算成人力本钱的话必定多于购买Matlab的花费。你当然能够选R/python，假如你用到许多计算学的包，这是个人喜爱问题，没啥好争的。

你要是必定想知道有啥事matlab能轻松完结而python/R不可的，我给你举个比方，Matlab能够直接发信号给broker买卖，比方Bloomberg EMSX，X_TRADER 和Interactive Brokers。这意味着我用Matlab开发的模型不必改就可用于中低频买卖，R在这点上要差许多。别的，Matlab在并行计算范畴比R有优势。还有一点，Matlab有许多第三方东西可用。