量化 数据源,量化交易数据源有哪些

量化基于Hadoop、Spark和Storm的信用钱包数据风控架构量化信用钱包每天获取大量用户的注册信息，它是结构化的数据和非结构化的。还有第三方访问数据，系统操作生成的日志数据，等等，有各种形式的数据，如何保护和利用好这些数据是公司最重要的任务。

龙虎榜排名条件如下:1。股票日价格涨幅偏离值7%；2.股票日换手率达到20%；3.日价格振幅达到15%；4.连续三个交易日内，涨幅偏离值达到20%。小贴士:你应该在每个条件中选择前三个。需要注意的是，一只股票即使不满足上述四个条件中的任何一个或者在同一天满足上述四个条件中的任何一个，也不是其所在板块的前三名，不会登上龙虎榜。

鸡肋。Quantopian太受欢迎了，Point72投资了他，SteveCohen的资源也被他使用，但今年还是倒闭了。原因是量化平台的盈利模式有问题。第一，不专业。二是因为不专业，用的人不赚钱。Point72旗下的Cubist很赚钱，但是Cubist不会把infra给Quantopian，因为能赚钱的infra是稀缺资源。

正是因为业余爱好者和专业人士都不需要，业余爱好者用Quantopian也赚不到钱，所以无法和平台分享，所以这样的平台无法盈利。也有微软高管去量化 world的先例。微软前COOKevinTurner去了CitadelSecurities做CEO，但是没什么建树。最后格里芬任命了赵鹏，赵鹏提拔了CitSec。所以程序员在不知道套路的情况下，直接跨界投资是极其困难的。

量化基于Hadoop、Spark和Storm的信用钱包数据风控架构量化每天获取大量用户的注册信息，这些信息有结构化的数据和非结构化的/爬虫抓取的。还有第三方访问数据，系统操作生成的日志数据，等等。有各种形式的数据。如何保护和利用好这些数据是公司最重要的任务。量化派系的业务也决定了公司是数据驱动的。为了更好地满足公司不断增长和变化的业务，在平台建设中充分拥抱开源的基础上，我们进行了不间断的迭代设计，对平台采用的开源软件进行了深度应用和开发，也开发了很多符合业务需求的工具软件，很好地支持了我们实现普惠金融的理想。

量化交易。自18世纪以来，金融投资的先驱们开始探索各种投资方法。经过多年的演变，他们尝试了从价值分析、风险套利到日内交易的不同方向。在当前中国资本市场的变革中，量化投资作为一种新的投资方式，是现代投资理论和数理统计方法的应用。在各种“利用计算机技术能带来超额收益的大概率事件”中，制定对这些规则和策略进行模型验证和处理的量化策略，以及固化的策略，指导投资的严格执行。

量化交易平台的功能一般包括研究、模拟、实盘三部分。技术层面是:数据，回测，实盘，安全等等。立足国内市场，我们遇到的挑战如下:1: 数据 数据有两类，一类是报价数据，一类是金融、基本面、舆情、研报及其他数据。报价数据:目前市面上的分钟级数据比较准确，可以用于中低频交易的回测；历史和实盘TICK Level1和Level2 数据需要自己找渠道获取，好找的渠道容易出现漏数据和不准确，需要工程师结合多个数据来源进行检查和修复。

indicator数据的提取是影响评价工作的基本环节，关系到评价结果的准确性，所以指标数据的来源必须科学、正确、经过论证。总评价指标数据是根据评价目标和指标类型的不同，从测试分析数据、各种报告的基础图、经验数据中提取出来的。本书数据的评价指标主要来源于岩土工程勘察报告、基坑设计图纸、施工条件、周边环境档案等。、对应勘察报告柱状图及其物理力学性质、基坑设计单位剖面图、评估单位工况记录、已建房屋、道路、管线的建造年代、位置、埋深等。

不确定。量化 model的失效时间取决于多种因素，包括涉及的金融市场、使用的数据 source、建模方法、定期监测和更新等，有些量化模型在市场发生剧烈变化、宏观经济条件发生重大变化、技术进步的情况下可能会失效。另外，如果数据使用不当，以及数据处理不当，模型也可能失效，还有一些问题，如模型选择和参数调整，也会影响模型性能的稳定性。