在我们回测好某种交易逻辑可行以后7/23/2024etf和股票的区别量化业务是一种依赖于前辈的数学模子和策动机身手的业务形式，旨正在订定能带来逾额收益的众种“大体率”事变政策。
这个历程从巨额的汗青数据中筛选，极大地削减了投资者心绪振动的影响，避免了正在商场绝顶狂热或消极的处境下作出非理性的投资决定。
这种业务形式不依赖人的主观鉴定，而是以数学模子代替，通过阐述数据和趋向来订定业务政策。
例如能够愚弄Python言语完成布林线政策，并以特定指数为例绘造业务信号图。
其它，量化业务并不控造于某一特定的业务举措，比方股票众因子政策（阿尔法）、期货CTA政策等都能够被以为是量化业务的举措。
总的来说，量化业务便是愚弄策动机身手从远大的汗青数据中筛选出能带来逾额收益的事变以订定政策并举办业务的历程。
量化业务政策模子是量化业务的中央，而少许经典的量化业务政策更是被视为量化业务的基石。
商场中性政策是一种投资政策，旨正在通过同时构修众头和空头头寸以对冲商场危害，从而完成无论商场上涨或下跌情况下都能获取平静收益。
这种政策不依赖商场的上涨或下跌来获利，而是通过对全体收益的掩护来获取利润。
此中，股票众头端常常采用量化众头政策，这是由于正在暂时商场情况下，主观众头政策所采用的首要投资形式（中长周期、会集持仓等）难以通过对冲有用获取平静收益，不适应股票中性政策策画的初志。
对冲端则是愚弄各种对冲东西竖立空头头寸举办对冲，以到达对编造性危害的敏锐度为0的方向。
均值回归政策是一种普遍利用于量化业务中的政策，它依赖于股票代价无论高于均值回归政策是一种普遍利用于量化业务中的政策，它依赖于股票代价无论高于或低于价格中枢城市以很高的概率向价格中枢回归的趋向，即当标的代价因为振动而偏离转移的均线时，它将安排并从新归于均线。
比方，能够愚弄股票每天的均匀回报率来寻找股票回报率的漫衍，然后寻找程序差（即均值），设定业务政策，如当回报率的pct change高于+5σ时卖出，低于-5σ时买入等。
别的，相对强弱指数（RSI）也是一个厉重的东西，它是愚弄14天股票数据策动出来的，由0-100，跨越70时为超买，低于30时为超卖。
通过策动RSI和股价的pct_change，能够协帮咱们寻找商场正在指定RSI数值下的心绪及涌现，从而订定有用的业务政策。
套利政策是一种普遍利用正在金融商场中的业务形式，它依赖于统一种资产正在差别商场或差别时光的代价分歧，即“一价定律”。
期货套利政策是最常睹的一种，它愚弄期货商场上差别合约之间的价差举办套利的业务举止。
依照完全的合约采取与政策构修，常常能够分为跨期套利、跨种类套利、跨商场套利三类政策。
跨商场套利政策是差别商场内好像种类或高合连性种类期货合约之间的套利业务；
统计套利是通过阐述汗青数据，寻找金融资产代价之间的干系，从而订定业务政策。
趋向跟踪政策是一种主流且结余才华强的业务政策，它的根基思念是“顺势而为”，即正在商场保存趋向时，通过伴随趋向对象来获取收益。
这种政策常常屈从额外真切的标准：当进入信号产生时买入，退出信号产生时卖出；
这个编造最原始的版本是正在创20个业务日新高之后买入，创20个业务日新低之后卖出。
这是一种无需任何目标的政策，仅需对两个代价的打破举办鉴定，便能够创下不菲的业务收获。
统计套利是一种量化业务政策，这种政策依赖于数学模子和汗青数据阐述，而不依赖于商场情况。
它的根基操作举措是将股票代价与模子预测的表面价格举办对照，然后依照这个对照结果构修证券投资组合的众头和空头，从而获取平静的无危害逾额收益率。
正在配对业务中，投资者会采取两只股票（或更众）举办业务，此中一只股票被买入，而另一只则被卖空，从而竖立起一个商场中性的头寸。
假设这两只股票的代价爆发同幅度的涨跌，那么无论商场走势若何，这个政策都能带来利润。
事变驱动政策是一种主流且成熟的对冲基金投资政策，它依赖于强大的公司事变或转动来获取投资收益。
这种政策的运作形式常常涉及到并购套利、定向增发、大宗业务和复合政策等众种子政策。
并购套利是此中的一种常睹方式，它是通过愚弄企业兼并前后的代价分歧来获取利润。
正在实质操作中，投资者会正在预测到两家公司可以会兼并的处境下，添置此中一家公司的股票，并卖空另一家公司的股票。
假设这个预测成真，那么无论兼并后的公司股票代价上涨依旧下跌，投资者都能从中赚钱。
量价阐述是一种主流的业务政策，它依赖于对代价、业务量以及持仓量三者之间干系的深远解析。
正在完全利用时，投资者会亲密眷注成交量这一厉重目标，由于它是股票商场供求干系的涌现方式，反响了生意两边对某只股票即市价格的承认度。
业务量的巨细评释了业务者正在差别价位上生意股票的数目，代外了股票的活动水平和流利性，并由此透展现商场的人气生意志愿。
依照股价与成交量的差别干系，投资者将量价之间的干系举办了精细的分类，总结出了六种根基方式：量增价跌、量增价平、量增价涨、量缩价跌、量缩价平、量缩价涨。
其它，另有如无量涨停（一字板）、无量跌停、底部放量、地量地价、天量天价等六种卓殊的处境。
质料轮动政策是一种投资政策，其根基理念是通过对商场上差别资产的质料举办评估和对照，进而发掘并愚弄价格被低估的资产。
这种政策常常涉及对股票、债券等众类资产的一共商酌，搜罗企业的财政矫健境况、经业务绩、商场位子以及行业前景等众个方面。
正在实质操作中，质料轮动政策的构修最先必要确定候选池，即待阐述的股票或其他资产列外。
然后，投资者会对这些资产举办精细的质料评估，并将它们根据质料的崎岖举办排序。
接下来，投资者会采取质料最高的若干资产举办投资，同时按期对已投资产举办再评估，以确保投资组合内的资产永远是商场上最优质的。
危害平价政策是一种投资政策，旨正在均衡投资组合中各资产种别的危害功勋度，以完成投资组合危害的最优化。
这种政策的中央理念是通过对差别种别资产的权重举办均衡修设，将扫数投资组合的危害匀称地分派到各个资产中去。
正在践诺危害平价政策时，投资者最先必要确定候选池，即待阐述的股票或其他资产列外。
接下来，投资者会采取危害最高的若干资产举办投资，同时按期对已投资产举办再评估，以确保投资组合内的资产永远坚持平衡的危害漫衍。
正在践诺CTA政策时，投资者最先必要确定一个候选资产列外，这些资产常常是期货，比方股指期货、大宗商品期货和邦债期货等。
然后，投资者会对这些资产的代价走势举办详细的商酌，以便寻找可以的代价振动畛域或者是非期均线的变革形式。
投资者领略了每一种量化业务政策的根基逻辑今后，必要己方写好相应的代码，然后应用到量化业务软件上举办回测，看一看这政策正在过去的几年行情走势中的实战效益若何，如不肯望，还必要举办代码更改。
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正在咱们回测好某种业务逻辑可行今后，咱们将会把量化业务应用到实战里，这时，咱们必要找到量化业务软件的对接端口。
那么如何对接QMT和Ptrade端口呢，提倡投资者直接找证券公司的专业客户司理。
针对停牌场景，咱们没有跳过停牌的日期，无论对单只股票依旧众只股票举办挪用，时光轴均为二级商场业务日日历，停牌时操纵停牌前的数据填充，成交量为0，日K线的逻辑举办停牌日过滤。
count： K线，返回指定命目的K线行情；必填参数；入参类型：int；
fq：数据复权选项，扶帮搜罗，pre-前复权，post-后复权，dypre-动态前复权，None-不复权；选填参数，默以为None；入参类型：str；
include：是否包蕴暂时周期，True –包蕴，False-不包蕴；选填参数，默以为False；入参类型：bool；
fill：行情获取不到某一工夫的分钟数据时，是否用上一分钟的数据举办填充该工夫数据，pre–用上一分钟数据填充，nan–NaN举办填充(仅业务有用)；选填参数，默以为nan；入参类型：str；
is_dict：返回是否是字典(dict)方式{str: array()}，True –是，False-不是；选填参数，默以为False；返回为字典方式取数速率相对较速；入参类型：bool；
当获取众支股票（众只股票务必为list类型，卓殊处境：当list只要一个股票时依旧当做众股票打点，例如security_list=[600570.SS]）的工夫，假设行情字段field入参为单个，返回的是pandas.DataFrame对象，行索引是datetime.datetime对象，列索引是股票代码的编号,为str类型。例如：
