python股票量化有什么特点吗？
python股票量化交易的特点其实就是通过编写软件程序，并且能够实时监测市场交易情况，并且设定一些条件，一旦当市场交易情况满足这些条件时就会自动执行一些交易策略，比如买入、卖出策略等程序，然后在股票量化交易接口输入策略就立马执行相应的动作了。那我们怎么知道它是如何检测市场交易情况的呢？如下用户在股票量化交易接口自动委托下单分析：
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签名 |
void SendOrder(int ClientId, int Category, int EntrustType, const char* Gddm, const char* Zqdm, float Price, int Quantity, char* Result, char* ErrorInfo); |
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功能 |
委托下单 |
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参数 |
ClientId |
客户端 Id |
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Category |
委托类别 0: 买入, 1: 卖出, 2: 融资买入, 3: 融券卖出, 4: 买券还券, 5: 卖券还款, 6: 现券还券 |
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EntrustType |
报价方式 0: 上海限价委托, 深圳限价委托 1: (市价委托)深圳对方最优价格 2: (市价委托)深圳本方最优价格 3: (市价委托)深圳即时成交剩余撤销 4: (市价委托)上海五档即成剩撤, 深圳五档即成剩撤 5: (市价委托)深圳全额成交或撤销 6: (市价委托)上海五档即成转限价 |
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Gddm |
股东代码, 可调用 QueryData 接口或查询券商软件获取交易上海股票填上海的股东代码 交易深圳股票填深圳的股东代码 |
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Zqdm |
证券代码 |
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Price |
委托价格 |
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Quantity |
委托数量 |
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Result |
委托结果(包含委托编号), 需要分配 1024*1024 字节的空间 格式请参阅[Result 格式] |
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ErrorInfo |
错误信息, 需要分配 256 字节的空间 |
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返回值 |
无, 调用成功与否通过 ErrorInfo 是否为空字符串来判断 |
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与此同时，python股票量化也会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，能够有效的避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的交易决策，也就是从根本上减少了交易的失误风险。
其实很多情况下，python股票量化交易系统会严格执行它的规则，比如说可以从它的纪律性、系统性、套利思想以及概率取胜等方面来分析。
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为三多。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
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