Como fazer T para quantificação
**1. Visão geral da negociação quantitativa**
A negociação quantitativa, também conhecida como negociação algorítmica ou negociação automatizada, é um método de negociação moderno que utiliza modelos matemáticos, métodos estatísticos e programas de computador para orientar as transações. Ele analisa dados históricos para encontrar tendências de preços e oportunidades de negociação, e executa automaticamente instruções de compra e venda por meio de programas de computador, visando obter maior eficiência comercial e lucros. As principais vantagens da negociação quantitativa incluem velocidade de negociação rápida, ampla faixa de negociação e estratégias de negociação flexíveis.
**2. Introdução à estratégia T quantitativa**
A estratégia quantitativa T é uma estratégia que obtém lucros comprando e vendendo as mesmas ações durante o dia no sistema de negociação T+0. Essa estratégia geralmente depende de compreender com precisão as flutuações do mercado de curto prazo e de ganhar a diferença comprando e vendendo rapidamente. As estratégias T quantitativas comuns incluem estratégias de negociação baseadas em indicadores técnicos, estratégias de negociação baseadas no sentimento do mercado, etc.
**3. Coleta e processamento de dados**
O primeiro passo para fazer T quantitativamente é coletar e processar dados. Isso inclui dados históricos de transações, dados de preços de ações, dados financeiros, notícias e outras informações. A recolha de dados deve garantir a sua exatidão, integralidade e atualidade. Ao processar dados, é necessário realizar limpeza de dados, remoção de ruído, padronização e outras operações para melhorar a qualidade dos dados e os resultados da análise.
**4. Construção de modelo estratégico**
Com base no processamento de dados, os modelos matemáticos correspondentes são construídos de acordo com as necessidades das estratégias de negociação. Esses modelos podem ser baseados em estatísticas, em aprendizado de máquina ou em outras teorias matemáticas e de ciência da computação. A chave para a construção do modelo é selecionar recursos apropriados, definir parâmetros razoáveis e melhorar a capacidade preditiva e a estabilidade do modelo por meio de treinamento e otimização.
**5. Backtesting e verificação**
Após a construção do modelo, ele precisa ser testado e verificado. O backtesting consiste em aplicar o modelo a dados históricos, simular o processo de negociação e avaliar a lucratividade e o nível de risco do modelo. A verificação consiste em testar o efeito real do modelo por meio de dados reais de transações. O objetivo do backtesting e da verificação é garantir a estabilidade e confiabilidade do modelo em operações comerciais reais.
