您好，股票量化交易软件就是程序化交易，人为设定一些条件后，系统来按照设定程序自动交易，优势就是客观执行，没有人为情绪的干扰。当然，现在用户对于量化的需要偏个性化的比较多，因此您找一款适合自己就是好的。比较好用的量化软件是：QMT和PTrade，50万免费开通，欢迎咨询！

证券佣金费率一般是默认在万分之3左右，您可以在线联系我们线上客户经理确认实际的佣金费率标准，目前有优惠价可以申请。具体您可以结合自己的实际情况判断，在交割单和账户资金流水中进行查看，但是必须联系我们线上客户经理一对一商谈确认，这样才能结合实际情况帮您设置符合需求的低佣金费率（佣金低至成本价）。

为了让您对证券公司降低佣金的标准有个大概了解，我来给您举例介绍一下：
如果佣金费率是万3，成交20万元股票的佣金就是60元，佣金费率万2.5就是50元，或者更低的佣金费率，由此推理，在同样的成交金额下，收取的佣金会更少。您如果喜欢日内超短线交易，喜欢大资金交易，想要更低的佣金标准，那么也是可以协商的。这样就可以让您的交易更具备优势，节省佣金费用支出。

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发布于2024-12-22 11:30 上海

您好， 搭建全自动量化交易策略是一个涉及多个步骤的过程，现在直接联系我，国企大平台，一对一指导，新人福利给的满满登登，有任何需求都可以帮你解决，以下是详细的步骤指南：

一、前期准备
1. 明确交易目标和策略： 确定交易品种，如股票、期货、外汇等。 明确交易策略类型，如趋势跟踪、均值回归、套利等。设定交易参数和风险把控方法。
2. 学习量化交易基础知识：掌握量化交易的基本概念，包括算法交易、程序化交易等。学习必要的数学和编程基础，特别是Python等编程语言在量化交易中的应用。

二、选择交易平台与工具
1. 选择量化交易平台：选择一个提供交易接口、历史数据和实时数据的量化交易平台，如掘金量化、聚宽（JoinQuant）或天勤量化等。这些平台通常支持策略编写、回测和实盘交易功能。
2. 选择编程语言和工具： 根据所选平台的要求，选择适合的编程语言和工具。Python是量化交易中常用的编程语言，其丰富的金融库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等）可以大大简化数据处理和策略开发过程。

三、获取与处理交易数据
1. 获取数据： 通过金融数据API（如Yahoo Finance、Alpha Vantage等）、交易所数据或专业数据供应商获取历史和实时的市场数据。
2. 数据处理：使用Python等工具对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、数据格式转换等步骤。 根据需要，对数据进行特征提取和转换，如计算移动平均线、标准差等。

四、设计并开发交易策略
1. 策略设计：基于市场理论和历史数据设计交易策略，包括买入条件、卖出条件和风险管理策略。可以参考常见的量化交易策略，如移动平均线交叉策略、布林线均值回归策略等。
2. 策略开发：使用所选编程语言编写交易策略代码，实现自动化的交易逻辑。在策略代码中，需要包含数据处理、模型开发、交易信号生成等部分。

综上所述，搭建全自动量化交易策略需要明确交易目标和策略类型、学习量化交易基础知识、选择交易平台与工具、获取与处理交易数据、设计并开发交易策略、策略回测与优化、自动化执行与监控以及风险管理等多个步骤。同时，还需要持续学习和更新以适应市场的变化。

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发布于2024-11-23 17:57 上海