主动算法交易!减持回购/套利/大单拆分/篮子交易/预埋单神器工具!

news2024/11/16 1:53:48

主动算法致力于服务机构投资者,为其提供以成交为目的的自动化交易执行。 在有限容量内,充分追求客户个性化需求,保证执行效率、降低冲击成本、减少人力成本、保护交易意图、 捕捉交易机会、 符合监管要求和获取交易环节的ALpha收益。

能够帮助解决的问题:

1.优化交易成本,降低冲击成本, 提高交易绩效;

2.使成交均价尽量优于目标价(市场均价);

3.隐藏交易意图;

4.提高市场的流动性;

5.避免人工误差,使指令高效、准确的完成。

智能算法进阶之路 帮助用户用交易赋能投资,通过行业领先的交易策略,隐藏交易意图,降低冲击成本,提升执行绩效。 在交易上“赚钱”,为用户获取“持续”“稳定”的增强收益。

人工交易—预计-40-60BP 大额交易,难以把控执 行过程,耗费精力盯盘;

普通算法—预计-5-10BP 常规算法拆单工具,例 如:QMT支持按时间间隔、报价方式、报单量 等结合灵活控制;每笔交易节省5bps;

被动算法—预计-5-0BP 以传统T/VWAP算法为 代表,大额交易、篮子 调仓等场景释放交易员 精力,执行效果更平滑;每笔交易可再节约5bps;

主动算法—预计0-5BP 人工智能 PLUS 算法, 在有限的容量内充分追 求客户个性化需求,如 卡方 、非凸、金纳 T/VWAP-PLUS算法。

量化私募—批量交易上百只证券, 批量执行减少频繁交 易的滑价;

主观多头私募—篮子调仓采用智能算法执行,有效保护交易意愿;

董监高减持—算法实时追踪市场 流动性,合理拆分交易执行;

高净值—大额订单交易执行, 降低市场冲击成本。

相关可应用场景:

大宗减持 ,上市公司股份回购/各类套利交易/大单拆分,减小市场冲击/篮子交易,批量买卖/预埋单,条件单等交易类型/事实风控,避免异常交易。

主动算法交易在帮助投资者减少市场冲击、 降低交易成本、提高交易执行效率、捕捉交易机会等方面具有 独特优势;近两年在针对异常交易行为监管加强的情况下,算法交易更是以其优异的实时风控能力得到了 市场的广泛认可。

工具提供:

迅投QMT交易系统:迅投主动算法,非凸主动算法

恒生PTrade交易系统:主动算法(可申请金纳主动算法)G-TWAPAI G-VWAPI

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1910612.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

初阶C++(二)

初阶C(二) 1. 重载函数(一)对于重载函数的理解(二)重载函数分类2.引用(一) 引⽤的概念和定义(二)引用的使用(三)const引用 1. 重载函数…

EI期刊目录为何还没更新?预警、On Hold、镇压多重bug,神仙难救Top能逃此劫吗?

本周投稿推荐 SCI • 能源科学类,1.5-2.0(25天来稿即录) • CCF推荐,4.5-5.0(2天见刊) • 生物医学制药类(2天逢投必中) EI • 各领域沾边均可(2天录用&#xff09…

*AI大模型热潮下的冷静思考:谁在守护模型安全?

随着2023年4月的到来,AI大模型领域仿佛迎来了春天,各类产品如雨后春笋般涌现,成为科技界乃至社会各界的热议焦点。从阿里巴巴的“通义千问”到华为的“盘古大模型”,再到商汤科技的“商量SenseChat”,以及即将亮相的“…

一文清晰了解CSS

一、基本概念 1.定义 CSS(Cascading Style Sheets,层叠样式表),前面说了CSS是一种用于描述网页内容外观和样式的标记语言。 具体地,它通过选择器将样式规则应用到HTML元素上,控制网页的布局、颜色、字体等…

linux中top、htop监控工具命令详解

文章目录 top 命令概述如何使用 top 命令top 命令输出解释各部分解释系统信息任务信息CPU 使用信息内存使用信息进程信息 top 命令的常用交互操作top 命令的常用选项查看每个CPU使用情况示例说明默认视图按下 1 键后的视图 如何使用 htop和top之间比较用户界面和可用性功能和特…

服务器信息获取工具

功能介绍 SSH连接到远程服务器: 用户可以输入目标服务器的IP地址、用户名、密码以及SSH端口(默认22)。 工具会尝试连接到远程服务器,并在连接失败时显示错误信息。 运行命令并返回输出: 工具可以在远程服务器上运…

游戏AI的创造思路-技术基础-决策树(1)

决策树,是每个游戏人必须要掌握的游戏AI构建技术,难度小,速度快,结果直观,本篇将对决策树进行小小解读~~~~ 目录 1. 定义 2. 发展历史 3. 决策树的算法公式和函数 3.1. 信息增益(Information Gain&…

枚举对象序列化规则(将Java枚举转换为JSON字符串的步骤)

文章目录 引言I 案例分析1.1 接口签名计算1.2 请求对象1.3 枚举对象序列化II 在JSON中以枚举的code值来表示枚举的实现方式2.1 自定义toString方法返回code引言 在Java中,每个对象都有一个toString方法,用于返回该对象的字符串表示。默认情况下,Enum类的toString方法返回的…

dbeaver连接postgresql报错��������: �û� “root“ Password ��֤ʧ��

文章目录 问题描述解决办法 问题描述 新安装完成的postgresql通过dbeaver连接访问报错��������: �� “root” Password ��֤ʧ&#…

绝区柒--LLM简史

这是一系列LLM介绍的可成,分以下五个不分 序言:大型语言模型LLM简史第一部分:代币化——完整指南第 2 部分:使用 Python 中的 Scratch 从零开始使用 word2vec 进行词嵌入第 3 部分:用代码解释自注意力机制第 4 部分&a…

揭秘“消费即赚”的循环购模式

大家好,我是吴军,今天我将带您深入探索一种颠覆传统的新型商业模式——循环购模式。在这个模式中,消费者不仅能享受到购物的乐趣,还能通过消费获得实实在在的回报,甚至实现“边消费边赚钱”的奇妙体验。您是否好奇&…

Floyd算法简单理解:不断加中转点更新最短路,实现多对多最短路径

目录 Floyd算法 简单理解 简单例子 Floyd算法简单理解:不断加中转点更新最短路,实现多对多最短路径 Floyd算法 又称为Floyd-Warshall算法,是一种用于求解带权有向图中任意两顶点间的最短路径的算法。该算法利用动态规划的思想,通过不断更新顶点对之间的最短路径来实现。…

Games101——光珊化——深度缓存——shading着色 1

深度缓存 如何解决远近的问题,能正确的覆盖 按照画作来说,先画出远处的物体,再画出近处的物体,近处会将其覆盖,这种算法叫做画家算法 但事实上,排序不仅要花更多的时间,而且排序并不容易&…

Simulink生成代码时端口名称乱码问题

写在最前: 在使用Simulink生成代码时发现端口名称与模型中定义的输如输出端口名称不一致,代码生成的端口名称为随机字符名称。 在生成的H文件中发现,端口定义的结构体名称与模型中实际定义的名称不符。 模型中的定义 检查后发现&#xff0c…

Dbeaver连接人大金仓

Dbeaver 连接 人大金仓。 1、新建驱动管理器 类名:com.kingbase8.Driver URL模板:jdbc:kingbase8://{host}[:{port}]/[{database}] (格式:jdbc:kingbase://IP地址:端口号/数据库名称); 默认端口&#x…

【学术会议征稿】第八届电气、机械与计算机工程国际学术会议(ICEMCE 2024)

第八届电气、机械与计算机工程国际学术会议(ICEMCE 2024) 2024 8th International Conference on Electrical, Mechanical and Computer Engineering 第八届电气、机械与计算机工程国际学术会议(ICEMCE 2024)将于2024年10月25日…

1区老牌神刊,仅37天录用!网友:“这审稿速度救了我一条命”!

关注GZH【欧亚科睿学术】,GET完整版2023JCR分区列表! ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ 期刊信息概况 【期刊类型】计算机科学类SCIE&EI 【出版社】ELSEVIER出版社 【期刊概况】IF:4.0-5.0,JCR1区,中科院3区…

MATLAB实现-基于CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络数据分类预测(多输入多分类)

MATLAB实现-基于CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络数据分类预测(多输入多分类) 1.数据均为Excel数据,直接替换数据就可以运行程序。 2.所有程序都经过验证,保证程序可以运行。 3.具有良好的编程习惯&#xff0…

工业机床CNC设备如何上云?

工业机床CNC设备如何上云? 工业机床的计算机数控(CNC)设备实现远程监控数据上云,是现代制造业智能化转型的关键一环。这一过程不仅能够实时监测设备状态、优化生产流程,还能通过大数据分析提升生产效率与产品质量&…

模型泛化与工程技巧-模型泛化

1. 模型存在问题 1.1 过拟合 过拟合(Overfitting):模型过于紧密或精确地匹配特定数据集,以致于无法良好地拟合其他数据或预测未来的观察结果的现象。通俗的来讲,就是训练的模型在训练集上的精确度很高,但是在测试集上的精确度却很差的现象。 1.2 如何防止过拟合—数据角度 …