聚宽与掘金量化比较，哪个更好？

1. 聚宽与掘金量化比较，哪个更好？

两家都可以

2. 聚宽的实盘交易怎么样？

不肿么样啊，希望聚宽量化平台能尽快改善优化，目前只能考虑用其他好的量化实盘平台咯。

3. 聚宽量化平台好用吗？

聚宽量化平台具有回测功能、高速实盘交易接口、API文档、策略库等功能。

温馨提示：以上解释仅供参考，投资需谨慎。您在做任何投资之前，应确保自己完全明白相关的投资性质和所涉及的风险，详细了解和谨慎评估后，再自身判断是否参与。
应答时间：2021-09-24，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 
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4. 聚宽收费吗？

但是什么机关是什么收费还是聚宽？是不是宽带的业务？电信部门还是移动部门的业务？

5. 掘金量化和聚宽比较，谁家的量化实盘好用？

这个都可以的，个人用的第一家，不过有的功能是要收取费用的

6. 个人能做量化交易吗？

个人必须要进行量化交易，而且必须要这么做，首先要明白量化交易不是自动交易，量化交易也不是技术分析。他只是利用计算机为工具大大提高工作效率的工具而已。假如你投资股票，你按照技术分析操作，你的操作手法是MACD，那你知道MACD指标在历史上回测成功率是多少，如果MACD和kdj结合成功率是提高还是下降，如何优化参数组合，等等这些都需要量化分析。你要按基本面分析，那你知道有多少上市公司连续盈利十年吗。这个量化分析就能完成。一下是我做的量化趋势指标截图

7. 做量化交易的人不需要懂金融吗？

我觉得量化交易方面的书主要还是强调实现策略。需要将策略的逻辑用机器执行出来。
这就要求代码必须严谨，不能出错。如果出个光大乌龙指那样的事件，几年的收益毁于几秒~~~
所以，我认为，量化交易的实现是不能有闪失的。这也就导致了做交易策略可以进行两步分工。即，策略研发工作和策略搭建工作。
那些python量化书籍侧重的是策略搭建工作。
我觉得，题主之所以会问这个问题，是因为很多懂策略研发工作的人都是自己搭建策略的。也就是交易逻辑和编写程序是一个人完成的。这让人产生了一种会写代码就能开发策略的错觉。这就本末倒置了。
从底层讲，策略研发是需要金融知识和实践经验的。只懂编程的人如果没有这个想开发出有效的策略几乎不可能。而有金融知识和实践经验却不会编程的人，可以通过找会编程的人来帮他进行策略的搭建、回测和实施。
但是，这里面也有成本。那就是，编程的人可能无法完全理解策略研发者的交易逻辑和思想。进而在编写策略代码的时候出现逻辑错误。要解决这个问题，还是策略研发者自己学习一下编程知识，然后自己来把策略搭建出来。这样就降低了沟通成本。
因此，我的结论就是：python量化书籍是给策略研发者提供的一个编程工具书。

8. 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：
8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数
9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题
9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法
15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划
17:00~18:00: 运动
岗位职责：分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；
岗位要求：1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；
理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；
有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

扩展资料
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，
极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
参考资料：百度百科--量化交易介绍