“量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲，是指量化交易的内容，将交易条件转变成为程序，自动下单;量化合约交易系统开发功能：I35-7O98-O7I8二是从广义上来讲，是指系统交易方法，就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件，智能化辅助决策体系，将丰富的从业经验与交易条件相结合，在交易过程管理好风险控制。
目前合约量化的具体体现为“量化系统”、“量化软件”、“量化机器人等等”，每一种都略微有着不一样，但是大部分核心原理就是马丁倍投策略，马丁倍投策略是来自于现货市场的策略，但运用至合约上依然合理。
交易策略是一套规则，包括进出条件、资金管理和风险控制等。有简单的策略也有复杂的策略。简单策略通常使用技术指标和价格行为，而复杂策略使用高阶数学和统计模型。通常我们认为复杂模型更好，但实证分析和学术研究表明，复杂模型往往过度挖掘历史数据，无法适应剧烈的市场变化，相反，简单模型从长期来看更稳定
交易所机器人系统:
1.交易机器人可以以更快的速度执行交易，而且在价格正在变化，可以做更多的快速交易来应对价格变化。自动化交易可同时获得详细的交易报告和实时通知，并自动计算收益。许多程序都附带仪表板来总结交易策略的盈利，损失或其他数据。
2.交易机器人可以跨多个交易所进行交易套利，并可跨多个交易所、多个交易对之间进行同时交易。机器人还可以更好地挖掘微小的价格变化，并且可以在任何特定持续时间内执行多次交易。
3.交易机器人可以在多个市场上不间断地运行，根据预设数值持续运行且不会关闭，提供了大幅增加利润空间的潜力。
交易所量化机器人软件开发介绍与意义
量化交易，有时候也称自动化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，极大地减少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做出非理性的投资决策，量化交易有很多种，包括跨平台搬砖、趋势、对冲、三角、跨期等。
量化交易软件不需要对接交易平台，交易策略不需要考虑平台的接口，策略针对选择的标的运行，使用通用的下单函数就可以下单，查看信息、不成交撤单重发、意外情况造成持仓和策略不匹配等，全部由软件搞定。
什么是合约交易？
1、合约交易是指买卖双方对约定未来某个时间按指定价格接收一定数量的某种资产的协议进行交易。量化合约系统开发详细案例：I35-7O98-O7I8合约交易的买卖对象是由交易所统一制定的标准化合约,交易所规定了其商品种类，交易时间，数量等标准化信息。合约代表了买卖双方所拥有的权利和义务。
简单点说就是现在约好未来某个时间地点交易一定数量的某种商品。
2、合约交易是一种金融衍生品，相对于现货市场的交易，用户可以在期货合约交易中通过判断涨跌，选择买入做多或卖出做空合约，来获得价格上涨或者下跌带来的收益。
Features of Quantitative Trading Robot:
1.The most obvious feature of quantitative trading is to reduce the impact of investor sentiment fluctuations and avoid making irrational investment decisions in the case of extreme market fanaticism or pessimism,while quantitative trading robots avoid subjective assumptions and use programs to turn their ideas into quantifiable strategies,using only computing strategies and trading strategies through computers;
2.History back test,realized by computer program,can verify the rationality of trading strategy by quantifying trading ideas;
3.It can ensure the execution of transactions/profits,especially the quantitative analysis of medium and low frequency,without the need to mark the market
def Vanna(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
vanna:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
d2=d1-sigma*math.sqrt(T-t)
vanna=-math.exp(-q(T-t))dN(d1)*d2/sigma
return vanna
#03-01-02-03 Gamma i.e.Delta on S
def Gamma(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
gamma:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
gamma=math.exp(-q(T-t))dN(d1)/(Stsigmamath.sqrt(T-t))
return gamma
##03-01-03 3rd order
#03-01-03-01 Color i.e.Gamma on T
def Color(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
color:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
d2=d1-sigma*math.sqrt(T-t)
color=-math.exp(-q(T-t))dN(d1)*
(2q(T-t)+1+(2(r-q)(T-t)-d2sigmamath.sqrt(T-t))d1/(sigmamath.sqrt(T-t)))
/(2St(T-t)sigmamath.sqrt(T-t))
return color
#03-01-03-02 Zomma i.e.Gamma on Vol
def Zomma(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
zomma:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
d2=d1-sigma*math.sqrt(T-t)
zomma=math.exp(-q(T-t))dN(d1)(d1d2-1)/(Stmath.sqrt(T-t)sigma**2)
return zomma
#03-01-03-03 Speed i.e.Gamma on S
def Speed(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
speed:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
speed=-math.exp(-q(T-t))dN(d1)(d1/(sigmamath.sqrt(T-t))+1)
/(sigmamath.sqrt(T-t)St**2)
return speed
###03-02 Vega Direction
##03-02-01 1st order Delta i.e.Value on Vol
def Vega(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
sigma:float
vega:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
vega=math.exp(-q(T-t))StdN(d1)math.sqrt(T-t)
return vega
##03-02-02 2nd order
#03-02-03-01 Veta i.e.Vega on T
def Veta(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
sigma:float
veta:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
d2=d1-sigma*math.sqrt(T-t)
veta=-math.exp(-q(T-t))StdN(d1)math.sqrt(T-t)
(q+(r-q)d1/(sigmamath.sqrt(T-t))-(1+d1d2)/(2*((T-t))))
return veta
#03-02-03-01 Vomma i.e.Vega on Vol
def Vomma(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
sigma:float
vomma:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
d2=d1-sigma*math.sqrt(T-t)
vomma=math.exp(-q(T-t))StdN(d1)math.sqrt(T-t)(d1d2/sigma)
return vomma
##03-02-03 3rd order
#03-02-03-01 Ultima i.e.Vomma on Vol
def Ultima(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
sigma:float
ultima:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
d2=d1-sigma*math.sqrt(T-t)
ultima=-math.exp(-q(T-t))StdN(d1)math.sqrt(T-t)(d1d2(1-d1d2)+d12+d22)
/(sigma**2)
return ultima
###03-03 Theta Direction
##03-03-01 1st order Theta i.e.Value on T
#03-03-01-01 BSM Call Theta
def CallTheta(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
sigma:float
theta:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
d2=d1-sigma*math.sqrt(T-t)
theta=-math.exp(-q(T-t))((StdN(d1)sigma)/(2math.sqrt(T-t)))+qmath.exp(-q(T-t))StN(d1)-rKmath.exp(-r(T-t)*N(d2))
return theta
#03-03-01-02 BSM Put Theta
def PutTheta(St,K,t,T,r,q,sigma):
St:float
K:float
t:float
T:float
r:float
q:float
sigma:float
theta:float
d1=d1f(St,K,t,T,r,q,sigma)
d2=d1-sigma*math.sqrt(T-t)
theta=-math.exp(-q(T-t))((StdN(d1)sigma)/(2math.sqrt(T-t)))-qmath.exp(-q(T-t))StN(-d1)+rKmath.exp(-r(T-t)*N(-d2))
return theta
