资讯内容采集系统(机器量化交易环境下，交易的交易成功率如何？)

　　资讯内容采集系统(机器量化交易环境下，交易的交易成功率如何？)

　　资讯内容采集系统，技术原理请参考：远见者：京东量化交易平台技术原理揭秘但是量化交易开发过程中，大部分还是比较麻烦的，包括采集相关的原始数据，这些数据信息来源清晰可靠吗？公开的信息是否可以完全通过电脑爬虫软件进行爬取？有效内容多吗？当前机器量化交易环境下，交易的成功率如何？本文主要回答这些问题。

　　1、理论和现实中的效果现在机器量化交易的效果有多好呢？量化交易一般是使用软件对数据进行自动整理提取，然后人工进行人工交易，大概理论上来讲成功率应该高于100%，但其实真实情况会差很多。

　　主要表现在：

　　1）信息整理的杂乱无章，存在不少无效的信息、经验。

　　2）部分交易经验丰富的人，可以查阅整理出交易时常用的信息数据，但这些往往不是完整的数据，更不是真实客观的数据，经验依据是这些数据可以帮助他人投资者进行交易而已。

　　3）很多人原本也有基础的交易经验，但是由于种种原因，并没有去好好掌握相关知识。

　　4）一些原来已经有基础知识的交易者，由于长期的失败，对于交易中的各个环节、流程，甚至是各个步骤存在误解、理解错误等等，导致误判交易的。

　　2、采集到的数据是否可靠？系统软件的采集到的数据到底靠不靠谱呢？答案是：靠谱！采集的数据必须包含实时性的数据，不少数据来源不完整，无法跟踪到最新数据，同时还存在重复信息的可能。

　　5）这里引入了一个概念：噪音数据。什么是噪音数据呢？简单点说就是包含无效信息、经验不可靠的数据。量化交易在平时交易过程中，几乎没有客观完整的数据。这个时候，使用自动化采集软件，有条件的，如自动控制时间，那么我们可以进行较多样化的选择。如对白天、黄昏、夜间行情都能进行把握，各种经验都完整无误。这些数据会占到整个软件的一部分，且目前没有人工采集成本，那么我们就可以有条件的进行采集。

　　当然如果没有条件，我们只能去人工采集，这个阶段要有更高的人工成本投入，同时数据采集质量要符合某一个量化交易平台要求，也同样不便宜。如资金管理中的风控因子、持仓周期设置等，这些是需要对选取的数据进行设置的。

　　3、数据的质量

　　1）采集数据的实时性：周期越短、下单次数越多，采集的数据质量会越好。比如黄金，我们可以采集全天的，我们的时间要长，这样数据更加完整可靠，不会混乱。

　　2）数据的质量：数据是一定程度偏差，可以通过采集的时候采集的交易时段和计算机计算所得数据的统计来衡量。

　　4、量化交易开发前端必须具备的能力开发前端需要完成：

　　1）数据解析：把数据的原始数据转化为策略交易时使用的