什么是量化交易

一、什么是量化交易

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量化交易即使用現(xiàn)代統(tǒng)計學和數(shù)學工具，借助計算機建立數(shù)量模型，制定策略，嚴格按照既定策略交易。具體又可分為高頻交易和非高頻交易，其中非高頻交易適合一般個人投資者和中小機構。

量化交易是以先進的數(shù)學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額預期年化預期收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

二、量化交易的優(yōu)點

1、投資業(yè)績穩(wěn)定。

因為量化交易業(yè)績所依靠的通常是由很多次的大概率事件產(chǎn)生的利潤積累起來的，達到它的要求才能夠進場。經(jīng)過多個步驟，層層把關，從而極大地提高成功率。盡管它并不能保證你每一次都能夠賺錢，但它能夠它靠概率取勝。

這主要表現(xiàn)在兩個方面：

量化交易從歷史數(shù)據(jù)中不斷地挖掘有望在未來重復的規(guī)律并進行利用。

依靠一組股票來獲勝，而不是一個或者幾個股票獲勝。從投資組合理念來看就是捕捉大概率獲勝的股票，而不是押到單個股票上。

2、能夠理性投資。

在容易失去理性的情況之下幫助你保持理性，因而在市場反應過度、喪失理性的時候能夠及時把握住時機。

3、信息的處理能力強。

個人交易證券市場，對市場各種信息必然會感到十分茫然，而量化交易對信息的處理能力更強。當我們而對證券市場時，感覺它就如同大海似的，在茫茫的大海之中，要想持續(xù)地獲取回報，就需要一個指引。而這個指引就是我們的交易模型，就像是茫茫證券市場航行時的羅盤。

量化交易是什么？

“量化交易”有著兩層含義：一是從狹義上來講，是指量化交易的內容，將交易條件轉變成為程序，自動下單；二是從廣義上來講，是指系統(tǒng)交易方法，就是一個整合的交易系統(tǒng)。

【拓展資料】

一、量化交易主要運用數(shù)學公式來構建模型，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)來判斷將來價格走勢，并且由程序進行擇機選股的一種方式。它的選股而十分廣泛，覆蓋面達到上百只甚至上千只股票，并且能夠排除迫漲殺跌等人為因素，紀律性很強。

二、“量化交易”有著兩層含義：一是從狹義上來講，是指量化交易的內容，將交易條件轉變成為程序，自動下單；二是從廣義上來講，是指系統(tǒng)交易方法，就是一個整合的交易系統(tǒng)。即為根據(jù)一系列交易條件，智能化輔助決策體系，將豐富的從業(yè)經(jīng)驗與交易條件相結合，在交易過程管理好風險控制。

三、量化交易至少應該包括五個方面的要素：

(1)買入和賣出的信號系統(tǒng)。

(2)牛市還是熊市的方向指引，比如用200天移動平均線分辨熊市中系統(tǒng)風險的規(guī)避。

(3)頭寸管理以及資金管理。

(4)風險控制，運用信號源來確定止損位置，利用資產(chǎn)曲線和權益曲線來加以判定和管理。

(5)投資組合，不一樣的投資品種、不相同的交易系統(tǒng)(不同功能和參數(shù)，有快有慢)以及四、不相同時間周期組合，現(xiàn)分散組合，讓交易賬戶波動更加穩(wěn)定。量化交易是指以先進的數(shù)學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

五、首先，從全球市場的參與主體來看，按照管理資產(chǎn)的規(guī)模，2018年全球排名前六位中的五家資管機構，都是依靠計算機技術來開展投資決策，而且進入2019年由量化及程序化交易所管理的資金規(guī)模進一步擴大。

六、其次，全球超70%的資金交易用計算機或者程序進行，其中一半是由量化或者程序化的管理人來操盤。在國外招聘網(wǎng)站搜索金融工程師(包括量化、數(shù)據(jù)科學等關鍵詞)會出現(xiàn)超過33萬個相關崗位。

七、第三、從高校的培養(yǎng)方向來看，已有超過450所美國大學設置了金融工程專業(yè)，每年相關專業(yè)畢業(yè)生達到1.5萬人，市場需求與畢業(yè)生數(shù)量的差距顯著，因此數(shù)據(jù)科學、計算機科學、會計以及相關STEM（基礎科學）學生畢業(yè)后進入金融行業(yè)從事量化分析和應用開發(fā)的相關工作。

八、國內市場，目前國內量化投資規(guī)模大概是3500到4000億人民幣，其中公募基金1200億，其余為私募量化基金，數(shù)量達300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金額在2000億左右。中國證券基金的整體規(guī)模超過16萬億，其中公募14萬億，私募2.4萬億，樂觀估計，量化基金管理規(guī)模在國內證券基金的占比在1%~2%，在公募證券基金占比不到1%，在私募證券基金占比5%左右，相比國外超過30%的資金來自于量化或者程序化投資，國內未來的增長空間巨大。

九、量化交易特點，編輯，量化投資和傳統(tǒng)的定性投資本質上來說是相同的，二者都是基于市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區(qū)別在于量化投資管理是“定性思想的量化應用”，更加強調數(shù)據(jù)。

十、量化交易具有以下幾個方面的特點：

1.紀律性。根據(jù)模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以克制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。

2.系統(tǒng)性。具體表現(xiàn)為“三多”。一是多層次，包括在大類資產(chǎn)配置、行業(yè)選擇、精選具體資產(chǎn)三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數(shù)據(jù)，即對海量數(shù)據(jù)的處理。

關于量化交易，這些入門知識你需要了解

;?????這篇文章將向你介紹量化交易系統(tǒng)的一些基本概念。本文主要面向兩類讀者，第一類是正在努力尋找一份量化交易員工作的求職者，第二類是期望嘗試開啟自己量化交易事業(yè)的個人投資者。關于量化交易，這些入門知識你需要了解。

量化交易是數(shù)量金融學一個極其艱深復雜的領域。若要通過面試或構造你自己的交易策略，就需要你投入時間學習一些必備知識。

量化交易系統(tǒng)包括四個主要部分：

策略識別：搜索策略、挖掘優(yōu)勢、確定交易頻率。

回溯測試：獲取數(shù)據(jù)、分析策略性能、剔除偏差。

交割系統(tǒng)：連接經(jīng)紀商、使交易自動化、使交易成本最小化。

風險管理：最優(yōu)資本配置、最優(yōu)賭注或凱利準則、交易心理學。

我們首先來談談如何識別一個交易策略。

策略識別

所有量化交易流程都肇始于一個初期研究。這個研究流程包括搜索一個策略、檢驗它是否適合你可能正在運作的策略組合、獲取任何測試策略時所需數(shù)據(jù)、努力優(yōu)化策略使其預期年化預期收益更高且(或)風險更低。如果你是一個“散戶”交易員，一定要清楚自己的資金是否充足，以及交易成本對策略的影響。

通過各種公開數(shù)據(jù)搜索可盈利的策略實際上十分簡單，并沒有大家想的那么難。研究學者會定期發(fā)表理論交易結果(雖然大多為交易成本總額)。一些數(shù)量金融學主題博文也會詳細討論策略。交易期刊還會簡報一下基金管理公司使用的一些策略。

你可能會問，個人與公司怎么可能愿談他們的可盈利策略，特別是當他們知道，如果其他人“復制相同的策略”，長期而言它終將失效。

原因就在于，他們通常不會透露具體的參數(shù)以及他們所使用的調參方法，而這些優(yōu)化技能才是把一個表現(xiàn)平庸的策略調成一個回報豐厚的策略所需的關鍵技術。實際上，若要創(chuàng)建你自己的、獨一無二的策略，一個最好的法子就是尋找相似的方法，爾后執(zhí)行你自己的優(yōu)化程序。

你所看到的很多策略都可歸入均值回歸交易策略、趨勢跟隨或動量交易策略兩類。

均值回歸策略試圖利用這么一個事實：“價格序列”(如兩個關聯(lián)資產(chǎn)的價差)存在一個長期均值，價格對均值的短期偏離終將回歸。

動量交易策略則試圖“搭上市場趨勢的順風車”，利用投資心理和大基金結構信息在一個方向積聚動量，跟隨趨勢直至回歸。

定量交易還有一個重要方面，即交易策略的頻率。低頻交易(Low Frequency Trading， LFT)通常指持有資產(chǎn)超過一個交易日的策略。相應地，高頻交易(High Frequency Trading， HFT)通常指持有資產(chǎn)一個交易日的策略。

超高頻交易(Ultra-High Frequency Trading， UHFT)指持有資產(chǎn)的時常達秒級與毫秒級的策略。雖然散戶可以進行HFT與UHFT交易，但也只是在你掌握了交易“技術棧”與訂單簿動力學的詳細知識后才有可能。本篇入門文章，我們不會對這些問題做任何深入探討。

策略或策略集合一旦確定，現(xiàn)在就需要在歷史數(shù)據(jù)上測試其盈利能力，這就進入了回溯測試的工作范圍。

回溯測試

回溯測試的目標是提供證據(jù)，佐以證明通過以上流程所確定的策略，無論是應用于歷史(訓練)數(shù)據(jù)還是測試數(shù)據(jù)均可盈利。它可以反映該策略未來在“真實世界”中的預期表現(xiàn)。

由于種種原因，回溯測試不能保證一定成功。這或許就是量化交易最為微妙之處，由于它包含了大量的偏差，我們必須盡盡力仔細審查并剔除它們。

我們將討論幾種常見類型的偏差，包括先窺偏差、幸存者偏差與優(yōu)化偏差(亦稱“數(shù)據(jù)窺視偏差”)。回溯測試中其他幾個重要方面，包括歷史數(shù)據(jù)的可用性與清潔度、真實交易成本及可靠回測平臺上的決定。我們會在后續(xù)“交割系統(tǒng)”一節(jié)深入討論交易成本。

策略一旦確定，我們就需要獲取歷史數(shù)據(jù)，并藉此展開測試，如有可能還可改進策略。現(xiàn)在賣數(shù)據(jù)的很多，所有資產(chǎn)類型的數(shù)據(jù)都有。通常，數(shù)據(jù)的質量、深度、時間間隔不同，其價格也不同。

剛入門的量化交易員(至少零售等級)最初使用雅虎金融板塊(Yahoo Finance)的免費數(shù)據(jù)就行。對于數(shù)據(jù)供應商，這里不再贅言。我想重點談一談處理歷史數(shù)據(jù)時，時常遇到的問題。

對于歷史數(shù)據(jù)，人們主要關心的問題，包括數(shù)據(jù)精度或清潔度、幸存者偏差、應對如分發(fā)紅利、拆分股票等公司行為的調整。

精度與數(shù)據(jù)整體質量有關，無論數(shù)據(jù)是否包含錯誤。有時錯誤容易識別，比如使用一個窄帶濾波器，就可以找出時間序列數(shù)據(jù)中的“窄帶”并更正它們。其他時候，錯誤又很難甄別，經(jīng)常需要根據(jù)多個數(shù)據(jù)供應商提供的數(shù)據(jù)進行對比檢查。

幸存者偏差通常是免費數(shù)據(jù)集或廉價數(shù)據(jù)集的一個”特征“。對于一個帶有幸存者偏差的數(shù)據(jù)集，它不包含已經(jīng)不再交易的資產(chǎn)數(shù)據(jù)。不再交易的證券，則表示已經(jīng)退市或破產(chǎn)公司的股票。如果數(shù)據(jù)集中含有此類偏差，策略在此數(shù)據(jù)集上的測試表現(xiàn)可能比在”真實世界“里表現(xiàn)的更好，畢竟歷史”贏家“已經(jīng)被預先篩選出來，作為訓練數(shù)據(jù)使用。

公司行為即公司開展的常引發(fā)原始價格階梯形變化的”邏輯“活動，它不應該計入價格預期年化預期收益。公司分發(fā)紅利和拆分股票行為是引發(fā)調整的兩個常見行為，二者無論發(fā)生哪一種，都需要進行一個”回調“的流程。我們一定要留心，不要把股票拆分和真實預期年化預期收益調整混為一談。許多交易員在處理公司行為時都碰過壁！

為了開展回溯測試，我們必須使用一個軟件平臺。你可以選擇一個專門的回測軟件如MultiCharts，一個數(shù)值平臺如Excel或MATLAB，或者一個用Python或C++完全自主實現(xiàn)的平臺。對于MultiCharts(或類似平臺)，個人是比較介紹，對于編程的要求比較低。

在做系統(tǒng)回測時，一定要量化表示系統(tǒng)性能。定量策略的“業(yè)界標準”度量為最大資金回挫與夏普比率。最大資金回挫表示一段時間(通常一年)內賬戶資金曲線從波峰至波谷的最大跌幅，常使用百分比表示。

由于大量的統(tǒng)計因素，LFT策略比HFT策略的資金回挫更高。歷史回測會顯示過去的最大資金回挫，它能夠較為貼切地反映策略的未來資金回挫情況。第二個度量指標是夏普比率，它被啟發(fā)式地定義為“超額預期年化預期收益均值與超額預期年化預期收益標準差的比值”。

這里，超額預期年化預期收益表示策略預期年化預期收益超出某個預定基準，如標普500或三月期短期國債(預期年化預期收益)的額度。注意人們通常不使用歷史預期年化預期收益指標，因為它忽略了策略波動性的影響，而夏普比率卻考慮到了這一點。

如果經(jīng)過回測，策略的夏普比率很高且其最大資金回挫已經(jīng)最小化，則可以認為它趨于無偏，下一步就是要搭建一個交割系統(tǒng)。

交割系統(tǒng)

交割系統(tǒng)是一個方法集合，由它來控制交易策略生成的交易列表的發(fā)送和經(jīng)紀商的交割行為。事實上，交易可以半自動、甚至全自動生成，而執(zhí)行機制可以手動、半自動(即“點擊一次交割一項”)或者全自動。

盡管如此，對于LFT策略，手動和半自動技術卻比較常見；對于HFT策略，則必須創(chuàng)建一個全自動交割機制，由于策略和技術彼此依賴，還要經(jīng)常與交易指令生成器緊密相接。

在搭建交割系統(tǒng)時，我們需要考慮幾個關鍵因素：連接經(jīng)紀商的接口、交易成本(包括傭金、滑動價差與價差)最小化、實時系統(tǒng)與回測時系統(tǒng)性能的差異。

聯(lián)系經(jīng)紀人的方法有很多，你可以直接電話聯(lián)系他，也可以通過一個全自動高性能的應用程序接口(API)實現(xiàn)。理想情況，就是希望交割交易的自動化程度盡可能高。這樣一來，你不僅可以脫開身集中精力進行深入研究，還能運行多個策略、甚至HFT策略(實際上，如果沒有自動化交割，HFT根本不可能)。

前面說過的幾種常用回溯測試軟件如MATLAB、Excel和MultiCharts，對于LFT策略或簡單策略都是不錯的選擇。但是，如果要做真正的HFT，你就必須要構造一個用高性能語言(如C++)編寫的內部交割系統(tǒng)。

說個我的親身經(jīng)歷，以前受聘于一家基金管理公司，我們有一個十分鐘的“交易周期”，每隔十分鐘下載一次新的市場數(shù)據(jù)，然后根據(jù)這十分鐘的信息進行交割。這里用的是一個優(yōu)化的Python腳本。對于任何處理分鐘級或秒級頻率數(shù)據(jù)的工作，我相信C/C++更理想。

在一家大型的基金管理公司，交割系統(tǒng)的優(yōu)化通常不在量化交易員的工作范圍。但是，在小點的公司或高頻交易公司，交易員就是交割人，所以技術面越廣越好。你要想進一家基金管理公司，一定要記住這一點。你的編程能力不說比你的統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學稟賦更重要，至少也同樣重要！

另外一個屬于交割系統(tǒng)的重要問題是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分構成：傭金(或稅收)、損耗與價差。傭金是向經(jīng)紀商、交易所和證券交易委員會(或類似政府監(jiān)管機構)支付的費用；滑動價差是你的預期交割價位與真實交割價位的差值；價差則是待交易證券的賣出價與買入價之差。注意價差不是常數(shù)，它依賴于市場當前流動性(即買單和賣單數(shù)量)。

交易成本是決定一個策略是高夏普比率且盈利豐厚，還是低夏普比率且極不盈利的關鍵。根據(jù)回溯測試正確預測未來的交易成本很具有挑戰(zhàn)性，你需要根據(jù)策略頻率，及時獲取帶有賣出價與買入價信息的歷史交易數(shù)據(jù)。

為此，大型基金管理公司量化交易的整個團隊都專注于交割優(yōu)化。當基金管理公司需要拋售大量交易時(原因五花八門)，如果向市場“傾瀉”大批股票，會迅速壓低價格，可能都來不及以最優(yōu)價格交割。

因此，縱使遭受損耗風險，基金管理公式也會選擇使用算法交易，通過“打點滴”的方式向市場出單。此外，其他策略如若“捕到”這些必要性條件，也能利用市場失效(獲利)。這是基金結構性套利的內容。

交割系統(tǒng)最后一個主要問題關系到策略的實時性能與回測性能的差異。這種差異由多種因素造成，比如我們在“回溯測試”一節(jié)已經(jīng)深入討論過的前窺偏差與最優(yōu)化偏差。

然而，對于有些策略，在部署之前不易測得這些偏差。這種情況對于HFT最為常見。交割系統(tǒng)和交易策略本身均可能存在程序錯誤，回溯測試時沒有顯現(xiàn)卻在實時交易時出來搗亂。市場可能受到繼交易策略部署后的一場政變的影響，而新的監(jiān)管環(huán)境、投資者情緒與宏觀經(jīng)濟形勢的變化也均可能導致現(xiàn)實市場表現(xiàn)與回溯測試表現(xiàn)的差異，從而造成策略盈利性上的分歧。

風險管理

量化交易迷宮的最后一塊是風險管理程序。風險包含我們之前談論的所有偏差。它包括技術風險，比如所有在交易所的服務器突然發(fā)生硬盤故障。它還包括經(jīng)紀風險，如經(jīng)紀商破產(chǎn)(此說并非危言聳聽，引發(fā)恐慌的明富環(huán)球就是一個例子)。

總而言之，它覆蓋了幾乎所有可能干擾到交易實現(xiàn)的因素，而其來源各不相同。已經(jīng)有成套的書籍介紹量化交易策略的風險管理，本人也就不再對所有可能的風險來源做詳細說明。

風險管理還包括投資組合理論的一個分支，即所謂的“最優(yōu)資本配置”，涉及到如何將資本分配給一組策略、如何將資本分配給策略內不同交易的方法。這是一個復雜的領域，依賴于一些高級數(shù)學知識。

最優(yōu)資本配置與投資策略杠桿通過一個名為凱利準則的業(yè)界標準建立聯(lián)系。本文是一篇入門文章，我在此不詳談其計算。凱利準則對策略預期年化預期收益的統(tǒng)計性質做過一些假設，但是它們在金融市場中并不一定成立，交易員因此在實現(xiàn)時通常會有所保留。

風險管理的另外一個關鍵成分涉及到交易員自身心理因素的處理。盡管大家都承認，算法交易若無人為干涉，不太容易出現(xiàn)問題。交易員在交易時，稍不留神仍然可能會摻入許多認知偏差。

一個常見的偏差是厭惡規(guī)避，當人發(fā)現(xiàn)損失已成定局，其所帶來的痛苦，可能會麻痹人的行為，不能做到及時拋盤止損。類似地，由于太過憂心已經(jīng)到手的預期年化預期收益可能賠掉，人們可能也會過早拋盤收利。

另外一個常見的偏差是所謂的偏好偏差：交易員太看重事件而非長遠地看問題。此外，當然不能落下“恐懼與貪婪”這對經(jīng)典的情緒偏差。這兩種偏差常導致杠桿不足或杠桿過度，造成爆倉(賬戶資產(chǎn)凈值近乎為零或更糟)或盈利縮水的局面。

總結

由此觀之，量化交易是數(shù)量金融學中一個雖趣味十足但極其復雜的領域。我對這個話題的討論淺嘗輒止，文章就已經(jīng)這么長了！我在文中三言兩句帶過的問題，已經(jīng)有大量的相關書籍和論文出版。

因此，在你申請量化基金交易職位前，務必要進行大量的基礎調研，至少應當具有統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學的廣泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序語言實現(xiàn)的豐富經(jīng)驗。如果應對的是更加復雜的高頻端策略，你的技能組合可能還要包含Linux內核修改、C/C++、匯編編程和網(wǎng)絡延遲優(yōu)化。

量化交易系統(tǒng)是怎么做出來的？

量化交易系統(tǒng)是進行策略開發(fā)的工具軟件，但是很多人理解是偏向技術交易的策略系統(tǒng)。

策略模型是通過投資者的邏輯思想，然后通過量化交易系統(tǒng)進行策略模型開發(fā)，然后用這些策略模型進行選股交易風控等。

新手請問Go語言中包的問題

你需要設置 GOPATH 環(huán)境變量

你 main.go 中需要 import 相應包

你 調用處需要帶上包前綴，比如 tempconv.FToC

量化交易是什么意思

量化交易是一種投資方法。

以先進的數(shù)學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。量化交易指使用數(shù)學模型取代人為的主觀性判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數(shù)據(jù)中甄選能為企業(yè)帶來超額收益的大概率事件以制定有利于企業(yè)發(fā)展的策略。

從18世紀開始，金融投資的先驅已經(jīng)開始探索各種不同的投資方法，經(jīng)過多年的進化，已經(jīng)嘗試了從價值分析、風險套利到日間交易等不同的方向。那么，在目前不斷變化的中國資本市場，什么投資方向迫切需要我們深入探索。筆者認為，量化投資作為中國市場的新興投資方法，正在引來越來越多的關注。

中國投資者對數(shù)量化投資，雖不陌生，卻仍懵懂。量化投資理論是借助現(xiàn)代統(tǒng)計學和數(shù)學的方法，利用計算機技術從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，用數(shù)量模型驗證及固化這些規(guī)律和策略，然后嚴格執(zhí)行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續(xù)的、穩(wěn)定且高于平均的超額回報。量化交易主要運用數(shù)學公式來構建模型，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)來判斷將來價格走勢，并且由程序進行擇機選股的一種方式。它的選股而十分廣泛，覆蓋面達到上百只甚至上千只股票，并且能夠排除迫漲殺跌等人為因素，紀律性很強。

“量化交易”有著兩層含義：一是從狹義上來講，是指量化交易的內容，將交易條件轉變成為程序，自動下單；二是從廣義上來講，是指系統(tǒng)交易方法，就是一個整合的交易系統(tǒng)。即為根據(jù)一系列交易條件，智能化輔助決策體系，將豐富的從業(yè)經(jīng)驗與交易條件相結合，在交易過程管理好風險控制。

量化交易至少應該包括五個方面的要素：

(1)買入和賣出的信號系統(tǒng)。

(2)牛市還是熊市的方向指引，比如用200天移動平均線分辨熊市中系統(tǒng)風險的規(guī)避。

(3)頭寸管理以及資金管理。

(4)風險控制，運用信號源來確定止損位置，利用資產(chǎn)曲線和權益曲線來加以判定和管理。

(5)投資組合，不一樣的投資品種、不相同的交易系統(tǒng)(不同功能和參數(shù)，有快有慢)以及不相同時間周期組合，現(xiàn)分散組合，讓交易賬戶波動更加穩(wěn)定。

網(wǎng)站題目：go語言量化交易包,go語言 包管理
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