今天直接给大家来干货！如何设计一个量化交易系统？
首先要先确定量化投资组合研发的框架：
一、图表和数据：利用第三方网站或者软件的数据下载后建立组合。
二、策略和回测：利用第三方平台建立组合，对策略进行优化和调整。
三、智能投资：公司自己购买数据，建立自己的底层平台，拥有自己的核心算法
第二步我们要知道正期望的交易系统需要满足哪些条件？
一个交易系统，假设胜率是P，赢亏比是R=W/L，系统期望值为M。
M=P*W-（1-P）*L
正期望系统一共有三个
一、高盈亏比及高胜率
二、低盈亏比及高胜率
三、高盈亏比及低胜率
正期望值系统：
给大家分享两种常见的盈利系统：
1、操作方式是盈亏比放大，运用趋势跟踪交易，靠放大盈亏比获利。
模型：海龟趋势交易系统
2、盈亏比为1：1的趋势交易，止损适当放大，靠胜率优势来获利。
模型：日内随机交易系统
第三步就是量化投资组合研发：好的组合能让整个账户的资金曲线更好的增长，那怎么设计组合呢？
1.智能组合生成：根据投资者的投资回报率，生成该回报率下性价比最高（风险最低）的投资组合。
2. 智能组合筛选：查看投资组合过往表现及预期未来投资结果，筛选投资组合。
3. 智能组合购买：一键购买，同步买入组合所有品种。
4、智能组合收藏：方便管理，保存购买组合的详细信息，包括品种名字和品种占比
5、智能组合账户跟踪：通过手机App和微信查询投资组合的净值变动，月度提醒组合的调仓管理。
很多人看到这里也是云里雾里，那些数据和程序代码编程该怎么获取呢？下面小编就直接上菜，给大家分享几个有用的获取数据的渠道
数据获取渠道：
免费数据：新浪，东方财富等三方平台。
购买的数据：预测者网，通联数据，万德数据，数库，国泰安
自建数据：一手数据，交易所直接购买；二手数据，数据API
策略算法参考公式：
MPT,风险平价，等权重，凯利公式
用到的算法工具：Excel，R 语言，Matlab，Python等
最后还要考虑到投资组合，毕竟好的账号资金曲线不是把鸡蛋放在一个篮子利。
组合评测的几个小技巧：组合对冲相关性，阿尔法，贝塔，超额收益,收益风险比
投资组合的数据来源：
投资组合的策略
开发步骤：
看到这，是不是对设计量化交易系统又更清晰了一些呢？有感兴趣的大佬赶紧去试试设计自己的交易系统吧！
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