强化学习在量化投资中应用（理论简介）
参考文献 1. 周国平.《机器学习》 2. Moody, John E., et al. "Reinforcement Learning for Trading Systems and Portfolios." 3. Jian Li, Laiwan Chan., “Adjustment Reinforcement Learning for Risk-averse Asset Allocation” 4. Neuneier.,” Optimal Asset Allocation using Adaptive Dynamic Programming”
量化投资学习路线图 - 软件篇
回测分析通过历史数据测试新策略的历史表现，分析一些基本的指标，比如Sharpe Ratio、回撤、杠杆、滑点等等。同时，回测也是策略参数选择的重要手段。显然，只有策略回测各方面指标达标后，才会考虑实盘交易。
实盘交易 负责连接实际的交易商API，提交订单，并发执行数据反馈给策略进行处理；另外负责连接数据源（很多时候也是通过交易商API），把实时数据推送给策略进行处理；负责管理仓位信息。
复盘分析 量化投资学习 量化投资学习 负责收集实盘交易过程中的各类日志，以备后续复盘分析之用。比如收集提交的订单数据和实际执行的订单数据。同时，这部分内容也会关系到如何Debug实盘交易系统，寻找问题根源。
从设计模式讲，量化交易软件可以分成两种类型： 事件驱动 和 向量驱动 。不过关于组织计算，其实还有一类非常优雅但是在量化开源领域比较小众的框架： 计算图 （Computation Graph）。
事件驱动 (Event Driven)
事件驱动框架的计算是逐渐进行的，代码的核心是一个事件循环和一系列事件，用户需要实现不同的“回调函数”（Callback），比如： on_order(order) 用来处理订单事件， on_tick(tick) 用来处理刚刚到来的tick数据等等。
Vnpy 是这里唯一一个国产框架，目前Github已经接近17k Star，做的非常成功。我大概是几年前开始关注这个框架的，看着他一点点重构，发展到现在的规模。社区也在欣欣向荣的发展。这个框架，最开始的时候主要以连接多个交易平台为目的，是实盘交易导向的，回测功能是后面慢慢发展起来的，功能比较有限。但是由于代码量不大，如果有时间自己拓展也是一个不错的选择。
- 推荐指数：3 星
- 回测类型：Event driven
- 回测速度：慢
- 实盘模拟：中
- 实盘支持：是
- 社区建设：非常好
- 组件灵活：好
- 是否开源：是
- 文档：好
- 语言：Python3
Backtrader
Backtrader, 是一款纯Python的回测+实盘框架。从软件工程的角度，这个项目非常值得学习。这个框架的代码风格非常 Pythonic，也值得借鉴和学习。作者是一个很严谨的德国人，从他的代码审查和社区管理可见一斑。backtrader允许您专注于编写可重复使用的交易策略，指标和分析器，而不必花时间构建基础架构。
- 推荐指数：5 星
- 回测类型：Event driven 和 Vectorized
- 回测速度：中
- 实盘模拟：好
- 实盘支持：是
- 社区建设：好
- 组件灵活：非常好
- 是否开源：是
- 文档：非常好
- 语言：Python3
QuantConnect
QuantConnect, 除了提供Web接口以外，还提供本地的SDK进行测试，代码已经开源：QuantConnect/Lean，核心的代码是C#完成的，但是提供F# 和 Python 的API。
Lean Engine是一个开源算法交易引擎，专为简单的策略研究，回溯测试和实时交易而构建。我们与通用数据提供商和经纪商集成，因此您可以快速部署算法交易策略。
LEAN引擎的核心是用C＃编写的;但它可以在Linux，Mac和Windows操作系统上无缝运行。它支持用Python 3.6，C＃或F＃编写的算法。QuantConnect的社区建设也很不错，结合相关的Web前端，交流比较方便。由于开放了本地SDK，你可以不必上传自己的策略，隐私保护方便比较完善。同时定制方便也更加优秀。
- 推荐指数：3 星
- 回测类型：Event driven
- 回测速度：快
- 实盘模拟：好 量化投资学习
- 实盘支持：是
- 社区建设：好
- 组件灵活：好
- 是否开源：是
- 文档：非常好
- 语言：C#，F#, Python
Hummingbot
另外，还有一类比较特殊的事件驱动框架，就是 时间驱动 。这类框架系统会定期观察市场一次，然后由此引发后续计算和订单提交。Hummingbot 就属于这类框架，它每隔一段时间（1s默认）观察市场，得到样本价格（Sampling），然后进行计算。
框架采用 Python + C 实现，可以实现1s以下心跳策略。代码方面，很适合学习如何混合Python和C++编程以提升Python的性能，同时不牺牲Python的灵活性和生态环境。项目提供了一个酷酷的基于命令行的GUI进行交互。不要重复造轮子，也要谨慎使用轮子。这个框架是个不错的起点。
- 推荐指数：4 星
- 回测类型：没有回测
- 回测速度：-
- 实盘模拟：-
- 实盘支持：是
- 社区建设：好
- 组件灵活：好
- 是否开源：是 量化投资学习
- 文档：非常好
- 语言：Python + Cpp
向量驱动（Vectorized）
vectorbt
vectorbt，是目前我看到的向量回测框架中比较优秀的。这款框架不提供任何实盘交易功能，是一个纯回测平台。集成了Yahoo finance的数据源，开箱带有很多内置的信号指标，比如 ta-lib等等，同时由于是Python原生库，Python的数据科学生态，比如numpy，pandas，plotly，都可以完美接入。
计算图（Computation Graph）
计算图其实是把计算节点组织成DAG（Directed acyclic graph），就是有向无循环图。其实这种设计模式在大数据分析平台非常常见，比如Spark（类似向量驱动），Flink（类似事件驱动），都是采用了DAG作为组织和调度计算的主要模型。在这种模型中，每一个节点（node）负责根据自己的输入计算输出，然后把计算交给下一个以他的输出作为输出的节点，如此引发连式计算。正如Spark和Flink一样，计算图模型既可以是向量驱动也可以是事件驱动。
框架的核心节点是 Algo ，每一个 Algo 就是一个小的计算逻辑，可以是波动率调整算法、投组组合优化算法，也可以是一个简单的选择标的函数。 Algo 可以进一步放在一起形成一个线性的 AlgoStack 。
量化投资学习
关注逻辑，关注事实，关注历史预测的准确度，关注重要而没提到的点；不关注观点，不关注估值模型；不关注春秋笔法和评价，不关注没有出现过的冷门公司
梳理大师们对市场下一步的观点，找出大佬们统一看好的领域，做好股票白名单（群体进行了充分沟通之后的共识，往往比其中最聪明的人的判断，还要准确。）
“第三，调研报告
第一，金融工程本来就不是一个行业，金融工程是一种方法，在越来越倡导基本面量化的情况下，金融工程更多的发展空间来自于与主观行业研究的结合。
第二，近几年量化在公募基金的发展比较缓慢，公募基金还是以主观投资为主，所以出现了公募私募量化两重天的现象。
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量化投资学习——如何阅读研报
量化橙同学 于 2021-06-23 11:量化投资学习 15:00 发布 759 收藏 2
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