大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于量化语言 Java的问题，于是小编就整理了2个相关介绍量化语言 J***a的解答，让我们一起看看吧。
谁了解量化交易，去哪做比较好？
我的操作就是人工量化投资，自选股有800个，当大盘走出上扬时，买入50个左右有补涨潜力的，始终如此拱滚动操作，就是人比较累，一般上涨能跑赢指数20%，下跌跌幅小于大盘。
最近在研究AI量化，用机器学习做量化，让机器挖掘分析海量历史数据，探寻其中潜在规律，生成模型对未来进行预测。
量化投资在国外已经很成熟了，但最近几年才传到中国，在中国流行起来。
量化投资是可以通过一些策略进行程序化交易这投资方式。与传统投资相比，传统投资就像古代的飞鸽传书，而量化投资就像现代的电脑发信息一样。
微量网量化投资，微量网是量化投资平台，是专业提供股票策略、期货策略的策略超市。
本人做了十几年交易还是不相信所谓的量化交易。行情千变万化，有些东西确实需要人工来剔除，如果量化系统真能赚钱的话，还会有人顾得上给你推销吗？人家都忙着用量化系统顾赚钱。
感谢邀请
我是曲辰，在股市操作大概也有七八年了，有许多自己的心得和战术策略。
仁者见仁，智者见智，不同的角度会有不同的看法。
量化交易有量化的优势，但有时候过于对细节的精算会忽视对本质常识的认知。
交易本质是博弈，一旦有一项技术在市场中占优，那么市场很快就会出现反制的措施。
A股的本质从诞生的那一天起就不是投资市场，而是国家的***机。
如何设计量化交易策略？
策略有很多种，自然也分优劣。孙子曰“上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城”，这里用谋略达到不战而屈人之兵的目的，视为上策；挫败敌人的外交、军队而取胜，视为中策；攻陷敌人的城池取胜，视为下策；而像杀敌一千自损八百的情况，更是不入流了。因此好的策略一定是以上策为目标的。在交易当中的上策，一定是行情对我有利时，我大赚，行情对我不利时，我不损失或者是损失极少。
这里就牵扯到了“道”和“术”的问题。“道”是方向，只有对与错之分，没有概率问题，以“道”作为制定策略的基础，那么这就是上策。举个最简单的例子——正确的方向多加仓，这就是绝对正确的，不存在概率。而“术”则是方法，它是存在概率的，当前的量化交易策略绝大多数都是以因子等去追求“大概率”的时间，比如KDJ的金叉、死叉等等。不知道大家有没有算过一笔账，一个90%成功率的因子，这个概率已经是非常非常高了，而当三个这样90%成功率的因子组合在一起的时候，那么成功率就下降到了70%了，以此类推下去，结果是非常可悲的。相信有很多投资者用这些类似的因子策略做过交易，是深有体会的。所以“术”是不长久的、不稳定的，并非策略中的最优。
因此，量化交易的策略制定是需要大家一起去交流探讨的，虽然不易，但确实是投资者通往成功的一条光明大道。
您好，您只需要以下几步:
1.选择一个量化***，科班的可以选择自己搭建CTP ，高频建议用C ++，中低频用J***a 或Python ;非科班的，建议使用中低端商业平台比如TB, mc, 金字塔等。我比较喜欢TB
2.一个期货量化交易策略应该由以下几部分组成:
（1）原始信号进场+过滤机制，过滤即减少在震荡时期亏损次数或金额。过滤有跨周期过滤，ATR 通道过滤等等。
（2）资金管理，这个模块不能随便用，最好是在一手做好了再添加资金管理模块。资金管理模块分为:凯利公式，固定百分比，安全f 值，最优f 值，固定金额，
（3）出场，由原始信号出场+止盈止损出场。进场反信号离场，***用跟踪止盈止损、回撤百分比止损止盈、ATR 吊灯止盈止损等等。
（4）出场后再进场，如果过早得出场结束交易很可能会损失一部分利润，那么就需要再进场模块。比如突破前止盈区域最高价或者±一定的幅度再进场，±幅度是为了减少***突破！
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阅书呈品：取其精华，去其糟粕！
到此，以上就是小编对于量化语言 J***a的问题就介绍到这了，希望介绍关于量化语言 J***a的2点解答对大家有用。
