itMEX 发布过去一年杠杆使用数据：大仓位交易者使用小杠杆

BitMEX被众人熟知的一个原因是客户在交易比特币 / 美元价格时能够使用 100 倍杠杆。 我们经常被问到交易者有多经常使用所提供的最高杠杆。 我让我们的数据科学团队提取从 2018 年 5 月到 2019 年 4 月的 XBTUSD 永续合约的杠杆率使用历史数据。

第一张图表和表格组合显示了 XBTUSD 多头和空头的月底加权有效杠杆。

看来交易者非常「负责」，因为他们平均没有使用最大杠杆率。

定义

按月、方向和交易品种分组的总数

计算百分位数的方法

选择前 12 个月中每个月的最后一个可用时间戳(即「月末快照」)，并计算所有账户中每个仓位的有效杠杆，四舍五入到最接近的整数;

从结果值中创建一个排序列表，并通过按持有的合约数量扩展每个仓位的有效杠杆来展平(例如，如果仓位数量为 4 的账户使用了 3 的有效杠杆，则对该列表的贡献是 '3 3 3 3')

通过获取由下式给出的索引处的值，可以找到此列表的任何给定百分位数： (列表计数)*(所需百分位数)

使用均值是粗略的，因为持有大仓位的交易者使用的杠杆必须少于较小仓位交易者。 这是由于 BitMEX 的风险限额功能。 交易者可以使用 100 倍杠杆，最大仓位为 200 XBT。 之后，初始和维持保证金要求逐步按每 50 XBT 增加 0.5% 。

为了了解各自合约数量的杠杆分布，我们查看了从 2018 年 5 月到 2019 年 4 月的 12 个月末快照的平均 XBTUSD 多头和空头直方图。 上面两个图表显示了这些数据。 正如我们所料，仓位最大的交易者使用最少的杠杆。

虽然允许对 XBTUSD 开仓的最大杠杆率为 100 倍，但有效杠杆可以增加到 200 倍(即维持保证金要求的 0.50% 的倒数)，此时会进行强平。

创建直方图的方法

计算所有 12 个月末快照的每个有效杠杆的合约总数，然后将每个总数除以 12 (即平均月末快照)

我希望这些数据可以让交易者更好地理解 BitMEX 市场的微观结构。 我将在不久的将来继续定期发布回溯统计数据。

美国三大指数

美国三大股指分别是：道琼斯指数、标普500指数、纳斯达克指数。通常人们所说的道琼斯指数是指道琼斯指数四组中的第一组道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average）。道琼斯指数亦称$US30，即道琼斯股票价格平均指数，是世界上竖岩最有影响、使念纤码用最广的股价指数。它以在纽仔哪约证券交易所挂牌上市的一部分有代表性的公司股票作为编制对象，由四种股价平均指数构成。标准普尔500指数英文简写为S&P 500 Index，是记录美国500家上市公司的一个股票指数。这个股票指数由标准普尔公司创建并维护。标准普尔500指数覆盖的所有公司，都是在美国主要交易所，如纽约证券交易所、Nasdaq交易的上市公司。与道琼斯指数相比，标准普尔500指数包含的公司更多，因此风险更为分散，能够反映更广泛的市场变化。纳斯达克(NASDAQ，National Association of Securities Dealers Automated Quotations)又称纳指、美国科技指数，是美国全国证券交易商协会于1968年着手创建的自动报价系统名称的英文简称。纳斯达克的特点是收集和发布场外交易非上市股票的证券商报价。它现已成为全球最大的证券交易市场之一。

量化交易是什么?

什么是量化交易，未来前景如何？知道的讲讲。 量化就是就是具体化，使用模型来进行程序化交易。 打个通俗的比方：一般的人炒股或者期货就像看病中医一样，通过望、闻、问、切，最后判歼扒返断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些，很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行操作；量化交易就像西医，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药，定量交易更像是西医，依靠模伐判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。模型对整个市场进行检查和扫描，满足你所编写的程序模型，就会进行处理（下单之类，都是可以自己设置的，看你的模型怎么编写）。 程序化交易越来越被人熟知，使用的人也越来越多，总体来市场会越来越扩大化。 具体的程序化交易程序软件：文化、TB、金字塔等，总的来说金字塔使用起来简单上手，编写的语言不难，而且功能比前两者多。高频交易和量化交易到底有什么区别 从历史上看，很多高频交易公司的创始人都是交易员出身，原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展，交易的自动化程度和频率也逐渐提高，这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然，这个过程也出现了一些分化，有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位，并且始终未放弃人工交易，最终形成了人机结合的半自动交易；而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些，往往采取全自动的交易模式。事实上，也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越，到目前为止，也只能说是各有利弊。 人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远，在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上，全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间，不过自动化交易往往因为程序过于复杂，加上很多公司人员流动较大，在程序的维护上会出现一些失误，最终程序出错酿成大祸，比如著名的骑士资本。 至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件，那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。 量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先，美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的，比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身，DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身，AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身，而高频交易公司则更多是传统交易员创办的；其次，量化投资一般依氏饥赖于复杂的模型，而高频交易一般依赖于运行高效的代码。 量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期，要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大，模型也因此更为复杂，此昌对程序的运行速度反而没那么敏感；高频交易处理信息的时间极短（微秒或毫秒级），不可能分析很多的信息，因此模型也趋于简单，竞争优势更多依靠代码运行的效率，很多人甚至直接在硬件上写程序；而最后，量化投资的资金容量可达几百亿美元，而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元，但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定，如Virtu Financial交易1238天只亏1天，因此一般都是自营交易，而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。 期货量化交易和程序化交易有什么区别？ 建议： XP 对话框中有很多选项设置，通常都是先选中某个选项，然后再单击“确定”按钮开始执行。利用鼠标双击可罚简化这一操作步骤，双击某个选项可以做到既选中又执行。 什么是量化投资？ 数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式， 其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用，演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。 程序化交易，也可称之为系统交易或算法交易，设计人员将市场常用之技术指标，利用电脑软件将其写入系统中，结合市场历史数据，分析和组合各种指标建立数学模型，将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时，程序化系统自动发出多空讯号，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能抓住交易策略，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。 程序化交易又是一种个性化交易，每个投资者（或机构）都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起，帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪，实现理性投资。 设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施：顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。 总而言之，模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统，它是量化投资的一种具体实现途径。 量化系统是什么? 博尔证券量化交易系统是上海兆吉信息技术有限公司引进海外成熟量化投资模型，拥有完全自主知识产权的证券量化交易系统，是国内首款面向个人投资者的证券量化交易系统。 证券量化交易是指在证券市场中博尔证券量化交易系统，通过对交易资金及交易报价等数据进行批量比对后，分别找出资金数据及价格数据的运作规律，并根据这种规律进行投资交易，以获取最大的投资收益。博尔证券量化交易系统主要针对交易的两个要素交易价格和交易量做量化处理，并最终得出上涨概率的预测结果。 想从事量化交易的行业 具体如何学习量化交易还比较迷茫 所以想请教一些问题 不知道能不能稍微讲解一下 10分 不用这么复杂，现在文华赢智软件的麦语言很适合初学者，都是一些封包函数，很容易入门。 有什么问题可随时跟我们联系，使用文华软件有几年时间，还是有些经验。 量化云网站为您服务。 量化交易和程序化交易有什么联系和区别呢？ 量化交易大多用在股票交易上，量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化，在更具各家机构自己的量化公式进行选择，量化交易只是选择，并不涉及交易，程序化交易也是一种量化交易，但是是更具已有的数据进行，比如各种行情指标，MACD KDJ等，无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化，程序化交易更侧重交易的自动进行，没有认为干预，且模型编写简单，个人用户也可以进行 量化投资是什么？ 量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。 量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。量邦科技冯永昌打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病，中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。 什么是量化交易 程序化交易应该怎么做 那是编程高手们玩得 股票量化交易转期货,区别是什么? 记得炎黄财经中提到过：期货量化交易-量化交易恰恰可以尽可能地规避投资者在投资活动时所受到的心理影响。以数量模型验证及固化这些规律和策略，严格执行已固化的策略来指导投资，从而使投资决策更科学、更理性，这就是量化交易的优势所在，也是量化交易在期货市场的意义所在。 期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。盘面数据的获取可以使用其他的行情软件。 期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。

晨会精华：政策暖风+杠杆资金入市 流动性成A股上涨主要推动力

上周沪深两市强劲上扬，上证指数突破2800点大关，后市A股仍将震荡走强，虽然盘中可能出现反复和震荡，但多头向上的趋势仍将延续。 　　分析人士指出，沪指周线7连阳，一方面显示市场强势，另一方面也可能体现一定的回调风险。因此在技术指标超买的背景下，操作上仍须保持警惕。 　　对于目前A股市场，财通证券表示，这波行情主要还是由流动性推动，短期基本面数据真空，外资持续流入+央行超预期降准推动了最初的上涨，后期机构和散户增量资金的涌入使得行情进一步延续，流动性已经成短期市场上涨的主要推动力。 　　中原证券表示，政策暖风频吹，杠杆资金入市。由于杠杆资金通常具有路径依赖，未来大概率延续继续流入的态势。宽信用、流动性宽松预期为A股反弹的重要逻辑，且仍未被证伪。1月份的社融数据创历史天量，在一定程度上表明宽信用陵升的效果开始显现，仍然看多未来市场向上。 　　中航证券表示，新科技题材需要政策的催化，产业政策的收效同样需要较长时间的检验。外围因素压制资本市场风险偏好影响短期难以消除，新科技题材行情是未来的方向，但时间上预计仍然需要等待。市场阶段性反弹之后可能还有反复，后续行情预计以震荡为主，若国内稳增长政策能够有效提振盈利预期，市场蓄势后有望走出底部。 　　中信证券表示，A股反弹已经进入下半场，各类投资者预计仍将以持仓或加仓行为为主。维持上证指数有望冲击3000点的判断。 　　海通证券策略分析师荀玉根表示，目前A股处在第五轮牛熊周期末期，熊市下跌的时空比较充分，估值处于历史底部，大部分风险已释放完，全球各股市横向比较，A股吸引力更大，中国发展股权融资支持产业升级，居民资产配置将偏向股市，战略乐哪逗观。目前市场基本面背景更像2005年李汪卖上半年，盘面特征更像2005年下半年。市场底往往领先业绩底出现，但只有在确认部分基本面领先指标企稳回升之后才出现市场底。 　　展望后市，天风证券表示，整体而言，市场进入震荡格局，在市场未转变为上行趋势前，短期兑现部分仓位也是相对理性的选择；建议仓位由65%下调至55%，耐心等待市场转为上行趋势再加大仓位配置。 　　 招商证券建议后市围绕三个思路选股票：第一，高风险高预期回报思路：券商和金融IT。第二，中风险中等预期回报思路，相关主题：5G、人工智能、物联网、工业互联网、以自动化、新能源、军工航天、半导体为代表的高端制造，后续的一条思路是沿着5G落地后应用进行布局。第三，低风险低预期收益，聚焦补涨标的。 　　行业配置上，国金证券指出，考虑到当下A股大多数领域其市场份额向行业龙头集中的趋势并未发生改变，大市值龙头个股仍将表现出超额收益。行业上我们仍主推“大金融(银行、券商、保险)”板块，其次受“猪瘟”事件驱动的“生猪养殖”；受益于煤价下跌的“火电”板块；对冲经济下行的“设备”类板块，如“电气设备、通信”等。另外主题投资上，我们主推“人工智能、5G产业链、云计算、新能源、创投、军工”等。