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RESSET量化研究實訓平台是一個專爲高校研發的、全方位的智能Python量化策略研究平台,平台支持全面的股票、期權、基金、債券、期貨數據和因子API、量化策略共享函數和銳思因子庫函數、量化策略回測、模擬實盤(日和Tick數據)、量化課堂、量化社區、教學管理和教學實驗。

本平台基于商業中的實際應用場景提出問題,然後回顧量化理論方法,進而循序漸進地解決問題,最後通過作業鞏固和強化知識和技能,讓學生體會到在現實商業實踐中如何思考問題、如何解決問題。比如期權定價、股票量化策略、資産配置與基金遴選等案例詳細地展示了産學研一體化的教學思路。平台教學管理和教學實驗模塊讓市場極大貼近教學,幫助師生更好使用平台,通過該平台強化學生投資策略程序實現能力和工程化觀念。

————————   平台主要特色   ————————

支持全平台

適用Windows、Mac、Linux多種操作系統,支持python2.7、python3.0,掙脫python版本束縛,告別平台限制,賦能本地投研。

數據和API全面准確

支持股票、期權、基金、債券、期貨全市場數據,並支持Tick級數據。專業數據團隊日夜維護/多數據源比對、清洗/策略回測交易驗證,數據精准適合量化。便捷、豐富的數據提取訪問API,全方面滿足量化投資策略的研究需要及交易需要,API類別包括:曆史交易數據和完備的量化因子庫。

高端量化策略

量化投資研究終端適應教學實驗需要,能夠與python等平台實現無縫對接,利用全面的金融函數和強大的工具箱支持高效的策略開發;系統使用前沿的文件緩存技術以加速策略運算。

多種策略類型

提供經典的量化策略,提供完備的交易API,策略可通過API獲取賬戶權益、未結委托單狀態、持倉、可用資金等數據進行交易風險控制。

高速准確支持多品種策略開發

爲適應金融衍生市場研究需要,平台支持跨品種、跨周期、跨市場的策略,投資品種涵蓋股票、股指期貨、商品期貨、個股期權、ETF、LOF基金。

因子倉庫提速策略開發

平台集合7大類數據量化因子庫和完備的風險因子庫,包括:宏觀因子、價值因子、成長因子、規模因子、行爲因子、質量因子、技術因子,爲因子開發節省了大量的人力物力和研發成本,極大的縮短了研發進程。

可供實戰的交易策略執行平台

策略執行平台初始化策略時根據策略訂閱的數據長度,爲策略自動拼接曆史數據及實施行情數據,並進行數據清洗對齊,無需策略研究員在策略邏輯中對實時行情數據進行加工處理;根據策略交易頻率,提供時間驅動及tick事件驅動兩種驅動方式,並提供執行交易算法對交易進行分拆、減少沖擊成本。

豐富的教學實驗

平台根據課程提供默認的教學實驗(策略+試題),同時教師可以根據需要自定義教學實驗,通過平台多樣性。