量化交易对散户的影响是什么?

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式，极大地减少了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，作出非理性的投资决策。一、证券，是多种经济权益凭证的统称，也指专门的种类产品，是用来证明券票持有人享有的某种特定权益的法律凭证。证券主要包括资本证券、货币证券和商品证券等。狭义上的证券主要指的是证券市场中的证券产品，其中包括产权市场产品如股票，债权市场产品如债券，衍生市场产品如股票期货、期权、利率期货等。证券的风险性，表现为由于证券市场的变化或发行人的原因，使投资者不能获得预期收入，甚至发生损失的可能性。证券投资的风险和收益是相联系的。在实际的市场中，任何证券投资活动都存在着风险，完全回避风险的投资是不存在的。二、量化交易具有以下特点：1、纪律性根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2、系统性具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。3、套利思想定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。4、概率取胜一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

量化交易是一种投资方法。以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。量化交易指使用数学模型取代人为的主观性判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中甄选能为企业带来超额收益的大概率事件以制定有利于企业发展的策略。从18世纪开始，金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法，经过多年的进化，已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。那么，在目前不断变化的中国资本市场，什么投资方向迫切需要我们深入探索。笔者认为，量化投资作为中国市场的新兴投资方法，正在引来越来越多的关注。中国投资者对数量化投资，虽不陌生，却仍懵懂。量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。量化交易主要运用数学公式来构建模型，经过大量数据来判断将来价格走势，并且由程序进行择机选股的一种方式。它的选股而十分广泛，覆盖面达到上百只甚至上千只股票，并且能够排除迫涨杀跌等人为因素，纪律性很强。“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；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。量化交易至少应该包括五个方面的要素：(1)买入和卖出的信号系统。(2)牛市还是熊市的方向指引，比如用200天移动平均线分辨熊市中系统风险的规避。(3)头寸管理以及资金管理。(4)风险控制，运用信号源来确定止损位置，利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。(5)投资组合，不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数，有快有慢)以及不相同时间周期组合，现分散组合，让交易账户波动更加稳定。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。拓展资料：量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型;二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;三是多数据，即对海量数据的处理。3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。1、统计套利 统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系(协整关系)，当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。2、算法交易算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。

量化交易是依据历史资料做回测分析，找出具有交易优势的做法，并机械化操作，在整体策略的拟定上程式编写者必须拥有行业操作的认知与技术，将所有的交易利用电脑帮助人们做投资，并透过程式做回测验证，评估确认方法具备交易优势后，让程式依照所设定的规则去执行交易。如：Cactus Option（凯特司）便成功利用量化交易胜过整体大盘绩效，证明其量化交易模型的可行性。

量化交易是通过构建因素和选择市场上的历史数据“超额收入”以赚钱为目标的交易策略。离不开最新数学和计算机理论的支持。若应用于股市，一般包括量化选股和量化选时两点。股票选择模型主要包括：多因素模型、风格轮换模型、行业轮换模型、资本流动模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪模型和芯片股票选择模型。选择包括：趋势选择、市场情绪选择、夏普率模型、牛熊线模型、选择模型和异常指标等。定量投资的优势在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散的定量交易不仅有助于上涨，而且有助于下跌。例如，煤炭股选择一只股票作为风向标，当股票迅速下跌时，程序设置立即抛出其他煤炭股票。这样，当煤炭期货下跌或出现坏消息时，被选为目标的煤炭股的下跌将推动其他煤炭股的快速下跌。简而言之，它是将我们认为胜率相对较高的模式编制成程序，然后触发条件后，程序批量交易被称为定量交易定量交易对股票市场的影响真的不是那么大，但人们苦市场很长一段时间，找到一个讨论的出口。事实上，定量交易在国外很常见，而且很长一段时间，但它最终输给了人，输给了市场定量交易是程序订单，只要触发交易条件，就会疯狂地继续购买（或销售），导致单边趋势。一旦交易订单交易完成，股价日趋势基本突破，技术学校基本无助，只能看，没有办法！从长远来看，短期散户投资者基本上将被清理干净。因为它不能生存！因此，定量影响的是市场生态链：没有热钱，热钱不活跃，短期机会较少。短期机会较少，散户投资者不能生活，将逐渐退出股市。

股票量化交易指的是用先进的数学模型来代替主观判断，并利用计算机技术从较多的历史数据中选择可能带来超多收益的“大概率”事件来制定策略，大大地减少了投资者受情绪波动的影响，也避免在市场极度狂热或者是悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化投资跟传统的定性投资的本质上来说是一样的，两者都是基于市场非有效或者是弱有效的理论基础。两者最大的区别就是量化投资管理是“定性思想的量化应用”，加强了数据。量化交易具有四个特点，分别是套利思想、纪律性、系统性以及概率取胜。如纪律性是根据模型的运行结果所进行的决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性的贪婪、侥幸以及恐惧心理等弱点，也能克服认知偏差，且可跟踪。系统性特点具体表现为“三多”，一是多角度；二是多层次；三是多数据。

量化交易指使用数学模型取代人为的主观性判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中甄选能为企业带来超额收益的大概率事件以制定有利于企业发展的策略。从18世纪开始，金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法，经过多年的进化，已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。那么，在目前不断变化的中国资本市场，什么投资方向迫切需要我们深入探索。笔者认为，量化投资作为中国市场的新兴投资方法，正在引来越来越多的关注。中国投资者对数量化投资，虽不陌生，却仍懵懂。量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。本条内容来源于：中国法律出版社《法律生活常识全知道系列丛书》

在量化交易过程中，散户可以这样做： 1、根据个股的历史数据，进行多因子选股，比如，把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准，选出一些价值被低估，或者处于合理区域的个股。 2、顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。 3、进行合理的仓位管理，即采取漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等，好应对个股后期的风险。 4、再根据个股的历史走势，寻找个股的支撑位和压力位，把它们作为止损、止盈点，即在压力位置，且获得收益的时候及时卖出；在跌破支撑位时，且股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。 股票量化交易中的模型建立是非常复杂的，拥有非常多的参数，数据量也非常大，数据分析的过程也十分复杂。 值得提出的是，大众投资者在接触量化投资基金时有所顾虑，一方面，是在A股市场欠成熟的环境下大众对新兴投资方法和模型可靠性的犹豫。另一方面，当前国内市场有效量化模型有限，为防复制，机构对其投资策略和构建理论依据往往遮遮掩掩不能透明化，这就增加了投资人对量化模型的担忧。 量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

根据数据变化来判断。股票量化交易是指用先进的数学模型代替主观判断，并利用计算机技术从大量历史数据中选择各种可能带来超额回报的“大概率”事件来制定策略，从而大大降低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。定量投资与传统的定性投资本质上是一样的，都是建立在无效或弱市场的理论基础上的。两者的区别在于，定量投资管理是“定性思维的定量应用”，更强调数据。定量交易具有以下特征：1.纪律。决策是根据模型运行的结果做出的，而不是凭感觉。纪律不仅能控制人性的弱点，如贪婪、恐惧和幸运心理，还能克服认知偏见并被跟踪。2.系统化。具体表现是“三多”。首先，有多个层次，包括三个层次的模型：主要资产类型的分配、行业选择和特定资产的选择。二是多角度，定量投资的核心理念包括宏观周期、市场结构、估值、增长、利润质量、分析师利润预测、市场情绪等。第三是多数据，即海量数据的治疗3.套利思想。定量投资通过全面系统的扫描，捕捉错误定价和错误定价带来的机会，从而发现估值凹陷，并通过购买低估资产和出售高估资产获利。4.获胜的概率。首先，定量投资不断从历史数据中挖掘出预期会重复的规律，并加以利用。第二是依靠资产组合来取胜，而不是依靠单一资产来取胜。拓展资料：近年来，定量交易也成为中国投资界的热门话题。事实上，定量交易并不像人们想象的那么神秘。在实际使用中，“定量交易”有两层含义：第一，从狭义上讲，它是指定量交易的内容，即自动将交易条件转化为程序和指令；第二，从广义上讲，它指的是系统交易方法，即综合交易系统。也就是说，根据一系列的交易条件，智能决策系统将把丰富的经验与交易条件相结合来管理交易过程中的风险控制。我相信通过以上的解释，我们可以对什么是定量交易有一个清晰的理解。股票的买卖不再由主观判断决定，而是由定量模型决定时量化交易的主要特征是。股票量化交易是一套严格分析和计算的科学方法，决策是由数据和模型来决定的。只要能严格执行，即使是简单的低市盈率投资方法也能获得巨大的利润。

做量化交易一天的工作：8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划17:00~18:00: 运动岗位职责：分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；岗位要求：1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；扩展资料量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。参考资料：百度百科--量化交易介绍

量化交易的应用量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。1、统计套利  统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。2、算法交易。算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。

90年代开始量化交易的。股票量化交易，就是将股票市场所有的股票信息，比如股票的涨跌历史数据，成交量历史数据，股票的基本面历史数据，指数涨跌历史数据等等全部输入计算机，进行大数据分析，之后根据大数据选择出炒股成功率最高的方案，并设计成计算机自动操盘模式，称为量化交易。

量化交易大多用在股票交易上，量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化，在更具各家机构自己的量化公式进行选择，量化交易只是选择，并不涉及交易，程序化交易也是一种量化交易，但是是更具已有的数据进行，比如各种行情指标，MACD KDJ等，无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化，程序化交易更侧重交易的自动进行，没有认为干预，且模型编写简单，个人用户也可以进行

做量化交易一天的工作：8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划17:00~18:00: 运动岗位职责：分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；岗位要求：1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；扩展资料量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。参考资料：百度百科--量化交易介绍

首先，可以通过学习量化策略来进行，主要包括多因子策略、统计套利、机器学习。量化交易是一种新兴的系统化金融投资方法，它综合多个学科的知识，用先进的数学模型代替人的主观思维制定交易策略，利用计算机强大的运算力从庞大的股票、债券、 期货等历史数据中回测交易策略的盈亏“概率”，通过管理盈亏的“概率”帮助投资者做出准确的决策。此外，我们可以通过数库多因子量化平台进行炒股，它会呈现出影响股价走势的相关因子，让投资者从中选取影响力高的因子，组合成量化策略，进行收益对比分析，得出最理想的股票组合。还可以自由添加、删除、收藏多个因子，仅需几秒钟就可以完成大量的数据运算，操作方便快捷。潜在风险量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。5、单一投资品种导致的不可预测风险。为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。

关于你那个问题，我觉得修正下问题可能我没理解清楚你的问题或者你说的过于片面，无论选择什么标的的前提是 对于该标的的规则，规模，都要有个正确认知。整个交易架构上参与者是谁，他们有什么限制，例如 所有基金管理人的现金留存量是一定，走货的比例也是相对限制的。又或者，类似 vix这样的期货，他的价格结构是如何构成，他诞生的作用是用于做SNP对冲使用，更多的知道表面的意思，重要内在价格变化结构是与一般期货不相同的很多小白/从业人员是无法理解的。目前暴露出来一个最深的问题就是---认知。那么一般投资者如何去打破，这个几乎无法能做到的。既然你那么喜欢个股咋们来说，个人之所以不做的原因就是，个股需要，对故事，预期，业绩，宏观环境，参与者比例，价格结构，消息成面的理解都是过于主观的，等等，数不胜数的不确定因素，在这个市场中老生常谈的是市场害怕的是不确定因素。那么参与者必定是听过 量化基金，量化操作，他这个诞生的原意图，因为，人有三点，特点，盲点，缺点，通过多样的数据收集，建立一个模型，去消除人性的 特点，盲点，缺点，让机器代替人工去进行交易，另一方面准确定义，为了消除其中一个不稳定因素-人性的特点，盲点，缺点。如果说量交易作算是沾点边工具的话。那么在个股，或者去选择某个标的时候，要确定的因素，必定是对风险的锁定。同样用大众的话语有一句叫，会买不是厉害的，会卖才是厉害的。这句话个人定义是准确消除了不确定因素。锁定利润。那么消除的不确定因素的方法根据不同的标的选择合理的 工具，如果是现货，那么可以期货锁，如果是期货，可以用期权锁，如果是个股可以通过关联的标的锁，例子，SNP与VIX。甚至是基金，otc市场中的 合约。以上未完全说明解析你众多问题中的其中一个至关重要的问题，认知。众所周知的名人，巴菲特，索罗斯，达里欧，所有数的上名号的人，哪个不是见过大风大浪，哪个不是通过无数认知过程中逐渐成长。又是老生常谈的一个人--巴菲特的价值投资理论有没有错？没错的呀。我赞同，但是市面文章在这次大跌过程中都去取笑他，（他的确很有钱，但是他当时所存在的时空，时机/环境造就他现在的成就，那么目前的时空是否与当时一致呢？答案绝对客观--不一致。同样的策略能否在不断修改规则，不断推出新的东西的环境中得到有效的实施-这一点个人表示怀疑。所有人都知道他斩仓出局，但是写文章的人怎么知道他的实际操作呢，他是否是通过大量 沽出相关衍生品去进行一个替换操作呢。毕竟这些仓位小又可以达到如此大的杠杆，且不需公布。一个未实战过的新闻体系中人，又如何能理解他的操作行为？（个人不带一点崇拜），理解详细的变化交换机制。用咋们的古诗-横看成岭竖成峰，远近高低各不同 来充分表达认知上的差距。没有认知，哪里有后续学习。相信多数人都玩过游戏，去升级高级技能时，必定会有学习前置技能，才能去学习高级技能，人都是从加减乘除学起来的，微积分难道脱离加减乘除的规则？ 上讲的都是概念，实际交易过程中又是如何应用，又是如何正确理解。同样又会诞生众多概念的普及，在知乎这个平台上，只教会了一个人。且是硕士学历，当然学历不是最重要的，重要的是没有学历可以，但必须要有同样学历的思维逻辑。 我从她/他的整个对市场认知的普及，到价格结构，到实战当中的解说，用了多日多夜。可能是觉得是废话，可能觉得有用。可能看到这里大家觉得没有干货，有一种道理我都懂，然而并没有什么卵用的感觉。毕竟每个人的程度都不一样，问题无法一致，多日未更新，主要原因在于这个平台上，我还是未能看到同样让我信服的文/人。我相信大家的工作种类不同，面对不同的问题都有独立的思考逻辑，但目标是一致的-----赚钱。anyway，太多零碎的问题，无从答起，虽然我不能针对所有问题作出回答，但起码我知道怎么找答案。

就是限时限量的

构 建 组 合的 难 点 在 于预测 ， 而 机 器 学 习可以 通 过 过 去的数 据 进行 分 析或 者 回归 来预 测 未来 信 息的走 势， 从而 做 出 更 为 有 利 的 选 择. 你 可以 来 米筐 量 化 平台实现自 己的机 器 学习 策 略。

最近一段时间，很多人觉得股票越来越难做了，板块加速切换，市场走势极端，一些中线趋势良好的板块个股完全无视基本面突然连续大幅杀跌。有人说，这是因为量化交易成为了我们的对手盘，助涨杀跌。有些票涨六七个点，突然就摸涨停了，有些票跌六七个点，突然就奔跌停去了。手速、资金都拼不过，甚至按照这样的趋势，我们这些靠交易为生的散户，有可能要被机器人干掉。事实果真如此吗？ 今日笔者就来给大家分享一下量化基金的那些事。 量化交易到底是怎么交易的？ 交易员A兄，19至20年在国内某量化基金做交易员，基金规模最大到70亿。最开始在量化交易部，后期在人工t0部。基本上交易部的东西都清楚，国内这几家量化基金的交易模式也大同小异。 量化交易是怎么交易的呢？大部分策略是量化对冲模型。 就是买入市场上的活跃股，然后开对应金额的期指空单对冲（IF，IC，IH都有），多头金额和空单金额（期指有杠杆，实际占用金额少）基本上在1：0.8到1：1区间浮动。 赚钱逻辑就是，不管大盘涨跌，因为有对冲，只要买入的票足够强，只要能跑赢对冲指数（if，ih，ic），基金就是永远赚钱的。 也有一些纯多头策略，就是不带对冲，全买股票的，但是少一些。 量化交易的买入卖出，都是一揽子交易。每天要买入的票少的时候200只，多的时候能到4、5百只。这些票根据权重划分金额，有的票买的多，大部分票只买一点点。一般前二十只票，买入金额占到总成交金额的4成左右了。 当天开盘前，策略部的算法就会把当天的买入卖出任务做好。交易员的工作就是把当天要买的票买完（不论价格），把当天要卖的票卖完（不论价格）。考核指标就是以当天开盘价作为基准，算出平均买入成本与开盘价偏离值，以收盘价作为基准计算卖出价格偏离值，用这两个数据算绩效。 这个模式就导致，股票早上买的时候很容易打高了，因为很多公司都是这个算法，互相一抢，股价就能推上去。但没办法，交易员一般10点之前就要买完票了，越往后风险越大，因为不知道谁就突然涨停了，导致买入成本暴增，是要被谈话的。 卖出是这样的，公司所有的票有一个7%止盈单，就是只要股价冲到7%，就会卖出。而且收盘统计的时候，涨幅超过7%的票是按7%的价格计算卖出成本的，假如卖早了那就卖亏了，假设我5个点卖了，冲到8个点，收盘砸绿，算收盘价的时候还是按7%算，这个对交易员很不友好。 “19年初那波行情我们当时规模不小了，有时候单票买入金额能占到股票总成交的10%甚至更多，这时候票就很难买了，因为一买就要把价格推上去，推上去买入成本巨高，我们业绩就会很差。但是没办法，任务一定要完成的。 印象很深刻的，19年2月1日，当时有个同事买入任务里要买 300615欣天科技800多万，大家可以看一下这票前一天成交额，成交额太小了800很难买进去，买了一点点就封板了，然后炸板，我同事一直想等回落了慢慢买结果一直不回落，最后他直接集合竞价把票顶到涨停板把剩下的买入任务买完了……” 量化策略模型：联创股份的推升 由于“交易员A”兄从事于交易部门，选股条件那是策略部的事情并不清楚，而且这些量化公司都号称自己有几百上千个选股因子，每天机房电脑都在跑程序，在第二天开盘前把票选好。 不过公司的几个模型结构是知道的。当时主要有7日模型，9日模型，13日模型，还有一个两日模型。 这个N日模型的N就代表持股周期，表示买入后持有N日后卖出。有时候连续几天都有同一只票的买入任务，那么这个票就会在持仓里躺小半个月。随着模型时间到了之后，慢慢卖完。 算法部都是清华高材生，学历在那放着呢。不过再牛的策略也是人定的，再牛的量化算法也是人选的。 模型的变化（持仓时间长短）、对冲指数风险敞口的调整，以及选股因子等，策略部一直在做优化。这些变化不是说某天突然发现不行了，然后就要改了、之前的都完全放弃了，而是说每天都有在回测市场分析账户表现，然后策略部们去做细微的调整。 “为什么说这个模型的事情，今年的联创股份这种，很明显就是被量化模型推上去的。因为这票根本没有什么基本面，纯垃圾股一个，pvdf那种故事听听就算了。” 实际上就是这票被很多家量化算法选中了，有长周期的有短周期的，但是在前期都主要是买入为主，所以我们可以看到这票被锁仓了，一直往上推，当然涨的好也就有散户信了他的故事（散户也锁仓），然后到卖出的时候，这票往下按接不起来，因为大家模型时间都差不多到了。 今年好多票涨的快，涨幅大，但是调整的非常狠，跟量化模型同质化有很大的原因。 各位兄很感兴趣的T+0 由于买入模型持仓7、9、13天不等，而且都是市场上比较活跃的票。那么这些票躺着不动其实就是一种浪费，这些票可以甩给t0团队去做t，用来搞额外收益。 “我之前的工作内容，说实话很无趣，自主操作的空间很少，更像是一个人形下单机器，所以在后期公司要开展t0交易的时候我果断转岗去了t0交易部。 当时国内几家大的量化私募都已经有自己的交易团队了，我司属于介入比较晚的，老板应该是去九坤这几家参观学过，也就动了搞t0团队的想法。在成立自己T0团队之前，公司的底仓是打包给国内几家专业的t0公司去做的。” t+0这边很简单，底仓给交易员分好，然后交易员自己拿着底仓去做日内差价，这个差价就是交易员的业绩，然后公司按比例给交易员提成就是工资。 t0交易员是没有底薪的，没有底薪没有五险一金没有社保，全靠业绩活。而且这个东西淘汰率相当高，当时新组建团队，招来了四十多个新人，最后只留下来一个。最主要的是，现在基本没有t0团队要新人的了，没公司愿意培养新人。 关于t+0还有一个事情。 很多人做创业板新股喜欢看融券余额，觉得融券量大的票会容易涨，他们说的是要打爆空头，第二天融券方要回补还券。 其实不是这样的……创业板新股上市之前就已经把这些机构的券约出去了，这些券各大t0机构从券商手里借到，当成底仓给交易员做t0交易。因为新股波动大做t0收益高，当然券息也高。但是专业的t0团队是不可能裸空的，融券量大只是券商把券借给t0团队了，人家当天就已经买回了。 量化基金收益的潜规则 其实量化赛道也很拥挤，因为交易同质化很强，大家的策略大同小异，起重要因素的其实不是选股策略而是对冲盘的风险敞口。之前说了，多头和空头的比例是在1：0.8和1：1区间浮动的，那么这里面的可操作空间其实非常大。 而具体收益率，各个产品之间的差距其实很大…… “19年初那波创投工业大麻氢能源的行情大家应该都知道，到5月份我们的头部产品收益率都干到了60%了，但是当时竟然还有一些产品是不赚钱的，真不赚钱甚至还有略亏一点的。 这个差距大的原因应该是各个产品的买入时间有差异，因为买的越早其实别的资金就在给你抬轿子（这些是我猜的没法证实）。实际上在私募拍拍网上的明星产品收益率都还不错，年化跑个二三十没问题。但是，但是，但是！后面的产品根本不能看………头部产品其实就是个广告效应吸引投资人的…等你亏钱了，老板开始心理按摩就行了，反正大部分客户啥也不懂…… 我们老板就不会交易，他工作的一个主要内容就是给客户心理按摩…… 前东家规模最多到70亿，当时老板是有冲击百亿规模的想法的，扩招了很多人。实际上是这些规模一部分是公司本来赚上去的净值，还有一大半是场外的人看公司业绩漂亮高位跟投的…我知道的有一个大户一个人就在我司放了20亿，做量化对冲。 最后结果是行情没了之后，好多后期进场的人是亏钱的，这些人亏了之后就会选择赎回，撤资，然后规模也会迅速变小。很快的，从20亿规模到70亿只用了半年，从70亿回到不到20亿，用了不到半年…… 不过老板怎么都是赚的，行情好的时候赚业绩提成，新入场资金赚管理费……基金亏了，客户就自己赎回好了，反正老板都是血赚。” 最后 其实所有人（包括私募，公募，量化），对于市场都是靠蒙的…… 能不能涨，为什么涨，能涨多少，不是一个人说了算的，因为市场这么大，根本不是一个人能够决定的。（袖珍盘庄股除外，这种就真看老庄心情………） 行情都是一阵子一阵子的，年初白酒yyds，三月碳中和yyds，5月医美yyds，789月新能源赛道yyds，最后把锅全甩到量化头上去……其实还是自己学艺不精啊…… 总的来说，市场的东西都交给市场去消化，市场有市场自己的规律。yyds白酒照样能跌，赛道股照样会大幅回撤。 老师们要认真观察市场，认真学，认真提高自己的交易水平，其实是可以盈利的。 做量化的这些程序员大部分连股票都没炒过，人家写的程序也就是发现了市场规律，然后用合理的仓位，策略去做交易。连这些人都能赚钱，其实我们需要做的是客服自己的贪婪和恐惧，做一个无情的交易机器就好了。

做量化交易一天的工作：8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划17:00~18:00: 运动岗位职责：分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；岗位要求：1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；扩展资料量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。参考资料：百度百科--量化交易介绍

海龟交易策略阿尔法策略多因子选股双均线策略行业轮动跨品种套利指数增强网格交易跨期套利高频交易策略拓展资料海龟交易法是著名的公开交易系统，1983年著名的商品投机家理查德. 丹尼斯在一个交易员培训班上推广而闻名于世，它涵盖了交易系统的各个方面。其法则覆盖了交易的各个方面，并且不给交易员留下一点主观想象决策的余地。它具备一个完整的交易系统的所有成分。海龟交易法的内容一个完整的交易系统包含了成功的交易所需的每项决策：1、市场----买卖什么2、头寸规模----买卖多少3、入市----何时买卖4、止损----何时退出亏损的头寸5、离市----何时退出赢利的头寸6、策略----如何买卖市场——买卖什么第一项决策是买卖什么，或者本质上在何种市场进行交易。如果你只在很少的几个市场中进行交易，你就大大减少了赶上趋势的机会。同时，你不想在交易量太少或者趋势不明郎的市场中进行交易。头寸规模——买卖多少有关买卖多少的决策绝对是基本的，然而，通常又是被大多数交易员曲解或错误对待的。买卖多少既影响多样化，又影响资金管理。多样化就是努力在诸多投资工具上分散风险，并且通过增加抓住成功交易的机会而增加赢利的机会。正确的多样化要求在多种不同的投资工具上进行类似的（如果不是同样的话）下注。资金管理实际上是关于通过不下注过多以致于在良好的趋势到来之前就用完自己的资金来控制风险的。买卖多少是交易中最重要的一个方面。大多数交易新手在单项交易中冒太大的风险，即使他们拥有其他方面有效的交易风格，这也大大增加了他们破产的机会。入市——何时买卖何时买卖的决策通常称为入市决策。自动运行的系统产生入市信号，这些信号说明了进入市场买卖的明确的价位和市场条件。止损——何时退出亏损的头寸长期来看，不会止住亏损的交易员不会取得成功。关于止亏，最重要的是在建立头寸之前预先设定退出的点位。离市——何时退出赢利的头寸许多当作完整的交易系统出售的“交易系统”并没有明确说明赢利头寸的离市。但是，何时退出赢利头寸的问题对于系统的收益性是至关重要的。任何不说明赢利头寸的离市的交易系统都不是一个完整的交易系统。策略——如何买卖信号一旦产生，关于执行的机械化方面的策略考虑就变得重要起来。这对于规模较大的帐户尤其是个实际问题，因为其头寸的进退可能会导致显著的反向价格波动或市场影响。

股票的量化交易的原理是在以前所有的盯盘都是交易员自己来看的，实现根据市场的行情的变化，来执行买卖操作。后来由于金融的不断发展，市场中的过程也就变得多了起来。如果只是单单靠一个交易员来完成较多的股票操作，那是不现实的，也正是因为如此，后面将其跟计算机相互结合金融操作起来。量化交易指的是以先进的数学模型代替人为的主观判断，利用计算机技术从巨大的历史数据中选出能够带来超多收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者的情绪波动以及影响，避免在市场极度狂热或者是悲观的情况下做出非理性的投资决策。传统的定性投资本质以及量化投资的本质上来说是相同的，两者都是基于市场非有效或者是弱有效的理论基础。两者之间的区别是在量化投资管理时“定性思想的量化应用”更加强调数据。

量化交易官方解释： 量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的 历史 数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。 量化交易比较常见的策略 1、通过多市场，多品种套利 2、趋势跟随模型 3、均值回归模型 4、马丁策略 怎么开始量化交易呢 1、首先你得有一个交易系统，这个系统的 进场，离场 策略可以量化，比较著名的交易系统《海归交易法则》的进场，离场策略就非常明确，可以做很好的量化模型。 2、其次你需要大量的 历史 数据（一般至少3年以上的数据，个人经验，1年的数据优化模型会出现过拟合的情况，对未来的行情适应性不强）来测试你的量化模型，调整参数适应不同的行情。 3、准备4年的 历史 数据分成两部分，前三年的数据用来优化模型参数，最后一年的数据用来验证模型效果。 4、找一个回测工具优化模型。 将模型应用在未来的行情 1、在自然界中单细胞 原生动物的适应性是比较强的，在量化模型中也是一样，个人觉得越简单的策略对未来的行情适应性会更好。 2、评估模型的好坏一定要从一个时间段来评估，比如说一个月，半年，一年的运行效果。因为一个趋势跟随模型在震荡行情一定表现得不怎么好，你需要扛过这些对你不利的行情。知道你的模型优势在哪里。 3、所有的模型都会有一个表现好的时候，只有在行情不利的时候能活下来的模型才能更好地适应未来行情。留得山在不怕没柴烧！ 回测和实盘的对比 回测：回测的时候你没有亲身经历资金回撤的过程，只是看到了最终资金的增长。 实盘：实盘的时候你会亲身经历资金回撤的过程，这个过程可能会非常漫长。。。。。。

“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；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。【拓展资料】一、量化交易主要运用数学公式来构建模型，经过大量数据来判断将来价格走势，并且由程序进行择机选股的一种方式。它的选股而十分广泛，覆盖面达到上百只甚至上千只股票，并且能够排除迫涨杀跌等人为因素，纪律性很强。二、“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；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。三、量化交易至少应该包括五个方面的要素：(1)买入和卖出的信号系统。(2)牛市还是熊市的方向指引，比如用200天移动平均线分辨熊市中系统风险的规避。(3)头寸管理以及资金管理。(4)风险控制，运用信号源来确定止损位置，利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。(5)投资组合，不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数，有快有慢)以及四、不相同时间周期组合，现分散组合，让交易账户波动更加稳定。量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。五、首先，从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，2018年全球排名前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。六、其次，全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行，其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。在国外招聘网站搜索金融工程师(包括量化、数据科学等关键词)会出现超过33万个相关岗位。七、第三、从高校的培养方向来看，已有超过450所美国大学设置了金融工程专业，每年相关专业毕业生达到1.5万人，市场需求与毕业生数量的差距显著，因此数据科学、计算机科学、会计以及相关STEM（基础科学）学生毕业后进入金融行业从事量化分析和应用开发的相关工作。八、国内市场，目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。九、量化交易特点，编辑，量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。十、量化交易具有以下几个方面的特点：1.纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2.系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

量化投资是运用机器学习、模式识别、数据挖掘等方法建立数学模型，形成投资策略并做成计算机程序，进行自动化交易的一种投资方式。如果从大类上划分，它又可分为“量化策略”和“算法交易”。简单来说，前者是利用量化的方式，对金融市场进行分析、判断从而交易的策略。当我们研究策略时，可以在历史数据上回测，对过去指定时间段进行模拟交易，从而得到的收益以及净值变情况，并通过实时数据进行策略仿真，模拟策略的实时交易进行结果的预判。而算法交易是一种程序化交易方式，利用特定算法决定交易下单的时机、价格乃至最终下单的数量等，可以减少交易摩擦成本。量化投资的方式可以帮助我们避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。于是，越来越多的投资者开始参与其中。【拓展资料】一、何谓量化交易量化交易（Quantitative Trading），即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。量化交易是以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。二、量化交易的发展对多数普通投资者而言，量化交易仍是一个较为陌生的概念，但该模式已在国内流行了数十年。2010年，国内股指期货上市，成交量在两年内增加了1.4倍，为量化交易提供了极佳的交易标的，国内量化交易便快速发展。据华联期货介绍，2012年上半年，量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右，但占股指期货交易量的比例已达20%左右。目前，绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易，部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。事实上，3年多来，在股市连续下跌的大环境中，传统投资策略纷纷失效，而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的，以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式，却在国内投资市场崭露头角，并实现了较为稳定的收益。“传统投资策略依靠人的主观感觉来投资；而量化投资是根据数学统计模型，由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出，量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。

      一、何谓量化交易      量化交易(Quantitative Trading)，即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。      量化交易是以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额预期年化预期收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。二、量化交易的发展      对多数普通投资者而言，量化交易仍是一个较为陌生的概念，但该模式已在国内流行了数十年。2010年，国内股指期货上市，成交量在两年内增加了倍，为量化交易提供了极佳的交易标的，国内量化交易便快速发展。      据华联期货介绍，2012年上半年，量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右，但占股指期货交易量的比例已达20%左右。绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易，部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。      事实上，3年多来，在股市连续下跌的大环境中，传统投资策略纷纷失效，而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的，以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式，却在国内投资市场崭露头角，并实现了较为稳定的预期年化预期收益。      “传统投资策略依靠人的主观感觉来投资；而量化投资是根据数学统计模型，由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出，量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。      据华联期货介绍，量化投资主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等，主流平台包括文华财经、交易开拓者、金字塔，此外Multicharts、龙软、高手、金钱豹、Yesterday等平台在业内的使用也较为广泛。三、量化交易的特点      “量化产品的特点就是任何行情阶段都能盈利。”国信证券东莞营业部投资顾问蔡恩侠告诉，量化产品一般都是多空对冲，因此无论牛熊市均能盈利，不过其也有弱点，即牛市跑不赢一般的股票类投资产品，“2007年大牛市，也就30%左右的预期年化预期收益，但2008年大熊市也有15%左右的预期年化预期收益。”      “资金不会一直朝一个方向直线形地前进，资金增值是一个艰难的曲折前进过程。”莞香资本CEO江国栋则提醒道，回撤即是资金增长行进中的停顿，也可看做是期货交易的机会成本。“因此，必须正确看待策略参数优化结果，不刻意追求最高预期年化预期收益，不过度拟合行情；同时，坚持正确的交易理念和交易方法，严格执行和坚持不懈是持续盈利的前提。”      量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。

我从另个方面理解你的这个问题，如果有什么认识错误的我们在沟通。1、量化交易能赚钱吗？ 能。从量化交易其中的三个特点谈一谈。系统性、套利思想、和概率取胜。目前A股有3000多支股票，必然是存在错误定价、错误估值。如果单纯通过人力来索搜这个机会，当然也是能找出的，但其中的人力代价必然是高昂。相反，通过量化交易就能发现这个机会。问题就回到了套利可以赚钱吗？不一定每一笔都能，但长期来看必然是能的（获得超额收益）2、量化交易相对其他方式能有什么优势？ 纪律性。目前，国内量化交易平台公司已经都发展不错了，给人耳目一新的便是Ricequant,从编程体验、数据、API来说，都能满足用户的研究、投资需求。现Ricequant量化已加入实时模拟 ( Paper Trading ) ，并在不久的将来加入实盘交易。国内的有一家平台，它的像素级的拷贝，圈内人也是人尽皆知的，不提也罢。

量化交易是指投资者将交易策略的逻辑与参数经过电脑程序运算后，将交易策略系统化，然后通过电脑自动下单来完成交易。在量化交易过程中，散户可以这样做：1、根据个股的历史数据，进行多因子选股，比如，把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准，选出一些价值被低估，或者处于合理区域的个股。2、顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。3、进行合理的仓位管理，即采取漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等，好应对个股后期的风险。4、再根据个股的历史走势，寻找个股的支撑位和压力位，把它们作为止损、止盈点，即在压力位置，且获得收益的时候及时卖出；在跌破支撑位时，且股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。量化投资的最终目标是让投资者做到知行合一，克制人性的贪念，让自己成为理性的投资者。优柔寡断，是投资者面临损失最常见的问题。量化投资的模型，将所有的数据模型化，不再给出多个方案选择，只给自己定下唯一的参考标准。量化投资的问题在于，当模型被市场打破后，在没有找出根本的原因，是否能够做到静观其变。即使错过了机遇，也不为此而叹息，以原则坚守为主。简单的理解，将炒股的各种参数量化，像机器人一样简单，消除各种幻觉。不以亏损而恐慌，不以赚钱而自大，盈亏有道。如果想在股市中长期生存，请给自己设置一个模型！

对于散户来说，量化交易是有一定门槛的。散户想要做量化交易，就必须有属于自己的程序化选股系统、程序化交易系统和风险预警系统。在具备这三者的前提下，散户要具备至少50万元以上的资金，才可能有足够的试错空间来参与量化交易。因此，散户中很少有执行量化交易的投资人。

一、每笔的盈利都相对较小，所以能够提供的流动性和波动性高的品种并不多。 二、每笔量化交易都要付出点差或者佣金。并且这些费用都是固定的，时间周期越短，那么系统的盈利空间就越小。【拓展资料】量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：一、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。二、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。三、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。四、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

期货量化交易和股票量化交易的原理是一样的，都是基于k线来设计的交易策略。在交易策略的设计上，两者的差别在于两者的交易规则的不同。例如股票在融券还没全面落实之前，以做多为主。期货则可以多空双边交易。股票和期货的涨跌幅限制不一样。股票和期货的交割时间规则不一样，期货是可以t+0，股票是t+1。股票和期货的保证金制度不同，导致止损止盈的设计有所差别。交割时间规则的不同，导致期货可以设计高频交易策略，股票则不行。买卖方向的不同导致股票不可以做空，投资周期会有很大的差别。保证金制度的不同，让期货在波动的反应上会敏感一些。虽然有上述一些不同，但万变不离其宗。抓紧核心思路就可以设计出适合自己的交易系统。

东方财富量化交易怎么用如下经常买东财的股票，股票账户也是在东财开户的，因此比较信赖他们公司的软件。尝试使用东方财富（相信如果未来可以实盘，东财应该会很快跟上的）的量化交易。目前看这个还不是太成熟，现在是模拟交易功能。配置界面可以设置的功能还有不少bug，估计还需要一段时间才能真正投入实际使用。首先需要安装一个SDK，在命令行输入（没装python需要先装python）：在智能策略中我体验了一下拐点交易，把条件设置为上涨1%拐点0.1%卖出；下跌1%拐点0.1%买入。运行一天，看下收益如何。开盘后因为信立泰低开，所以就开始自动成交实盘交易好像要申请，我周末申请了一下，过了一天还没收到任何反馈。

量化交易大多用在股票交易上，量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化，在更具各家机构自己的量化公式进行选择，量化交易只是选择，并不涉及交易，程序化交易也是一种量化交易，但是是更具已有的数据进行，比如各种行情指标，MACD KDJ等，无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化，程序化交易更侧重交易的自动进行，没有认为干预，且模型编写简单，个人用户也可以进行

量化投资是将投资环节标准化的交易方式，主要包括选股、买入、卖出三个环节，那么散户如何做量化交易呢？下面我带大家了解一下吧，希望能帮到大家。 1、 根据个股的历史数据，进行多因子选股，比如，把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准，选出一些价值被低估，或者处于合理区域的个股。 2、 顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。 3、 进行合理的仓位管理，即采取漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等，好应对个股后期的风险。 4、 再根据个股的历史走势，寻找个股的支撑位和压力位，把它们作为止损、止盈点，即在压力位置，且获得收益的时候及时卖出；在跌破支撑位时，且股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。 以上就是我给大家分享的散户做量化交易相关内容，希望对大家有所帮助。

      这篇文章将向你介绍量化交易系统的一些基本概念。本文主要面向两类读者，第一类是正在努力寻找一份量化交易员工作的求职者，第二类是期望尝试开启自己量化交易事业的个人投资者。关于量化交易，这些入门知识你需要了解。      量化交易是数量金融学一个极其艰深复杂的领域。若要通过面试或构造你自己的交易策略，就需要你投入时间学习一些必备知识。      量化交易系统包括四个主要部分：      策略识别：搜索策略、挖掘优势、确定交易频率。      回溯测试：获取数据、分析策略性能、剔除偏差。      交割系统：连接经纪商、使交易自动化、使交易成本最小化。      风险管理：最优资本配置、最优赌注或凯利准则、交易心理学。      我们首先来谈谈如何识别一个交易策略。策略识别      所有量化交易流程都肇始于一个初期研究。这个研究流程包括搜索一个策略、检验它是否适合你可能正在运作的策略组合、获取任何测试策略时所需数据、努力优化策略使其预期年化预期收益更高且(或)风险更低。如果你是一个“散户”交易员，一定要清楚自己的资金是否充足，以及交易成本对策略的影响。      通过各种公开数据搜索可盈利的策略实际上十分简单，并没有大家想的那么难。研究学者会定期发表理论交易结果(虽然大多为交易成本总额)。一些数量金融学主题博文也会详细讨论策略。交易期刊还会简报一下基金管理公司使用的一些策略。      你可能会问，个人与公司怎么可能愿谈他们的可盈利策略，特别是当他们知道，如果其他人“复制相同的策略”，长期而言它终将失效。      原因就在于，他们通常不会透露具体的参数以及他们所使用的调参方法，而这些优化技能才是把一个表现平庸的策略调成一个回报丰厚的策略所需的关键技术。实际上，若要创建你自己的、独一无二的策略，一个最好的法子就是寻找相似的方法，尔后执行你自己的优化程序。      你所看到的很多策略都可归入均值回归交易策略、趋势跟随或动量交易策略两类。      均值回归策略试图利用这么一个事实：“价格序列”(如两个关联资产的价差)存在一个长期均值，价格对均值的短期偏离终将回归。      动量交易策略则试图“搭上市场趋势的顺风车”，利用投资心理和大基金结构信息在一个方向积聚动量，跟随趋势直至回归。      定量交易还有一个重要方面，即交易策略的频率。低频交易(Low Frequency Trading， LFT)通常指持有资产超过一个交易日的策略。相应地，高频交易(High Frequency Trading， HFT)通常指持有资产一个交易日的策略。      超高频交易(Ultra-High Frequency Trading， UHFT)指持有资产的时常达秒级与毫秒级的策略。虽然散户可以进行HFT与UHFT交易，但也只是在你掌握了交易“技术栈”与订单簿动力学的详细知识后才有可能。本篇入门文章，我们不会对这些问题做任何深入探讨。      策略或策略集合一旦确定，现在就需要在历史数据上测试其盈利能力，这就进入了回溯测试的工作范围。回溯测试      回溯测试的目标是提供证据，佐以证明通过以上流程所确定的策略，无论是应用于历史(训练)数据还是测试数据均可盈利。它可以反映该策略未来在“真实世界”中的预期表现。      由于种种原因，回溯测试不能保证一定成功。这或许就是量化交易最为微妙之处，由于它包含了大量的偏差，我们必须尽尽力仔细审查并剔除它们。      我们将讨论几种常见类型的偏差，包括先窥偏差、幸存者偏差与优化偏差(亦称“数据窥视偏差”)。回溯测试中其他几个重要方面，包括历史数据的可用性与清洁度、真实交易成本及可靠回测平台上的决定。我们会在后续“交割系统”一节深入讨论交易成本。      策略一旦确定，我们就需要获取历史数据，并藉此展开测试，如有可能还可改进策略。现在卖数据的很多，所有资产类型的数据都有。通常，数据的质量、深度、时间间隔不同，其价格也不同。      刚入门的量化交易员(至少零售等级)最初使用雅虎金融板块(Yahoo Finance)的免费数据就行。对于数据供应商，这里不再赘言。我想重点谈一谈处理历史数据时，时常遇到的问题。      对于历史数据，人们主要关心的问题，包括数据精度或清洁度、幸存者偏差、应对如分发红利、拆分股票等公司行为的调整。      精度与数据整体质量有关，无论数据是否包含错误。有时错误容易识别，比如使用一个窄带滤波器，就可以找出时间序列数据中的“窄带”并更正它们。其他时候，错误又很难甄别，经常需要根据多个数据供应商提供的数据进行对比检查。      幸存者偏差通常是免费数据集或廉价数据集的一个”特征“。对于一个带有幸存者偏差的数据集，它不包含已经不再交易的资产数据。不再交易的证券，则表示已经退市或破产公司的股票。如果数据集中含有此类偏差，策略在此数据集上的测试表现可能比在”真实世界“里表现的更好，毕竟历史”赢家“已经被预先筛选出来，作为训练数据使用。      公司行为即公司开展的常引发原始价格阶梯形变化的”逻辑“活动，它不应该计入价格预期年化预期收益。公司分发红利和拆分股票行为是引发调整的两个常见行为，二者无论发生哪一种，都需要进行一个”回调“的流程。我们一定要留心，不要把股票拆分和真实预期年化预期收益调整混为一谈。许多交易员在处理公司行为时都碰过壁！      为了开展回溯测试，我们必须使用一个软件平台。你可以选择一个专门的回测软件如MultiCharts，一个数值平台如Excel或MATLAB，或者一个用Python或C++完全自主实现的平台。对于MultiCharts(或类似平台)，个人是比较介绍，对于编程的要求比较低。      在做系统回测时，一定要量化表示系统性能。定量策略的“业界标准”度量为最大资金回挫与夏普比率。最大资金回挫表示一段时间(通常一年)内账户资金曲线从波峰至波谷的最大跌幅，常使用百分比表示。      由于大量的统计因素，LFT策略比HFT策略的资金回挫更高。历史回测会显示过去的最大资金回挫，它能够较为贴切地反映策略的未来资金回挫情况。第二个度量指标是夏普比率，它被启发式地定义为“超额预期年化预期收益均值与超额预期年化预期收益标准差的比值”。      这里，超额预期年化预期收益表示策略预期年化预期收益超出某个预定基准，如标普500或三月期短期国债(预期年化预期收益)的额度。注意人们通常不使用历史预期年化预期收益指标，因为它忽略了策略波动性的影响，而夏普比率却考虑到了这一点。      如果经过回测，策略的夏普比率很高且其最大资金回挫已经最小化，则可以认为它趋于无偏，下一步就是要搭建一个交割系统。交割系统      交割系统是一个方法集合，由它来控制交易策略生成的交易列表的发送和经纪商的交割行为。事实上，交易可以半自动、甚至全自动生成，而执行机制可以手动、半自动(即“点击一次交割一项”)或者全自动。      尽管如此，对于LFT策略，手动和半自动技术却比较常见；对于HFT策略，则必须创建一个全自动交割机制，由于策略和技术彼此依赖，还要经常与交易指令生成器紧密相接。      在搭建交割系统时，我们需要考虑几个关键因素：连接经纪商的接口、交易成本(包括佣金、滑动价差与价差)最小化、实时系统与回测时系统性能的差异。      联系经纪人的方法有很多，你可以直接电话联系他，也可以通过一个全自动高性能的应用程序接口(API)实现。理想情况，就是希望交割交易的自动化程度尽可能高。这样一来，你不仅可以脱开身集中精力进行深入研究，还能运行多个策略、甚至HFT策略(实际上，如果没有自动化交割，HFT根本不可能)。      前面说过的几种常用回溯测试软件如MATLAB、Excel和MultiCharts，对于LFT策略或简单策略都是不错的选择。但是，如果要做真正的HFT，你就必须要构造一个用高性能语言(如C++)编写的内部交割系统。      说个我的亲身经历，以前受聘于一家基金管理公司，我们有一个十分钟的“交易周期”，每隔十分钟下载一次新的市场数据，然后根据这十分钟的信息进行交割。这里用的是一个优化的Python脚本。对于任何处理分钟级或秒级频率数据的工作，我相信C/C++更理想。      在一家大型的基金管理公司，交割系统的优化通常不在量化交易员的工作范围。但是，在小点的公司或高频交易公司，交易员就是交割人，所以技术面越广越好。你要想进一家基金管理公司，一定要记住这一点。你的编程能力不说比你的统计学和计量经济学禀赋更重要，至少也同样重要！      另外一个属于交割系统的重要问题是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分构成：佣金(或税收)、损耗与价差。佣金是向经纪商、交易所和证券交易委员会(或类似政府监管机构)支付的费用；滑动价差是你的预期交割价位与真实交割价位的差值；价差则是待交易证券的卖出价与买入价之差。注意价差不是常数，它依赖于市场当前流动性(即买单和卖单数量)。      交易成本是决定一个策略是高夏普比率且盈利丰厚，还是低夏普比率且极不盈利的关键。根据回溯测试正确预测未来的交易成本很具有挑战性，你需要根据策略频率，及时获取带有卖出价与买入价信息的历史交易数据。      为此，大型基金管理公司量化交易的整个团队都专注于交割优化。当基金管理公司需要抛售大量交易时(原因五花八门)，如果向市场“倾泻”大批股票，会迅速压低价格，可能都来不及以最优价格交割。      因此，纵使遭受损耗风险，基金管理公式也会选择使用算法交易，通过“打点滴”的方式向市场出单。此外，其他策略如若“捕到”这些必要性条件，也能利用市场失效(获利)。这是基金结构性套利的内容。      交割系统最后一个主要问题关系到策略的实时性能与回测性能的差异。这种差异由多种因素造成，比如我们在“回溯测试”一节已经深入讨论过的前窥偏差与最优化偏差。      然而，对于有些策略，在部署之前不易测得这些偏差。这种情况对于HFT最为常见。交割系统和交易策略本身均可能存在程序错误，回溯测试时没有显现却在实时交易时出来捣乱。市场可能受到继交易策略部署后的一场政变的影响，而新的监管环境、投资者情绪与宏观经济形势的变化也均可能导致现实市场表现与回溯测试表现的差异，从而造成策略盈利性上的分歧。风险管理      量化交易迷宫的最后一块是风险管理程序。风险包含我们之前谈论的所有偏差。它包括技术风险，比如所有在交易所的服务器突然发生硬盘故障。它还包括经纪风险，如经纪商破产(此说并非危言耸听，引发恐慌的明富环球就是一个例子)。      总而言之，它覆盖了几乎所有可能干扰到交易实现的因素，而其来源各不相同。已经有成套的书籍介绍量化交易策略的风险管理，本人也就不再对所有可能的风险来源做详细说明。      风险管理还包括投资组合理论的一个分支，即所谓的“最优资本配置”，涉及到如何将资本分配给一组策略、如何将资本分配给策略内不同交易的方法。这是一个复杂的领域，依赖于一些高级数学知识。      最优资本配置与投资策略杠杆通过一个名为凯利准则的业界标准建立联系。本文是一篇入门文章，我在此不详谈其计算。凯利准则对策略预期年化预期收益的统计性质做过一些假设，但是它们在金融市场中并不一定成立，交易员因此在实现时通常会有所保留。      风险管理的另外一个关键成分涉及到交易员自身心理因素的处理。尽管大家都承认，算法交易若无人为干涉，不太容易出现问题。交易员在交易时，稍不留神仍然可能会掺入许多认知偏差。      一个常见的偏差是厌恶规避，当人发现损失已成定局，其所带来的痛苦，可能会麻痹人的行为，不能做到及时抛盘止损。类似地，由于太过忧心已经到手的预期年化预期收益可能赔掉，人们可能也会过早抛盘收利。      另外一个常见的偏差是所谓的偏好偏差：交易员太看重事件而非长远地看问题。此外，当然不能落下“恐惧与贪婪”这对经典的情绪偏差。这两种偏差常导致杠杆不足或杠杆过度，造成爆仓(账户资产净值近乎为零或更糟)或盈利缩水的局面。总结      由此观之，量化交易是数量金融学中一个虽趣味十足但极其复杂的领域。我对这个话题的讨论浅尝辄止，文章就已经这么长了！我在文中三言两句带过的问题，已经有大量的相关书籍和论文出版。      因此，在你申请量化基金交易职位前，务必要进行大量的基础调研，至少应当具有统计学和计量经济学的广泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序语言实现的丰富经验。如果应对的是更加复杂的高频端策略，你的技能组合可能还要包含Linux内核修改、C/C++、汇编编程和网络延迟优化。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。量化交易具有以下几个方面的特点：1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。。

定量投资是标准化投资环节的交易方式，主要包括选股、购买、销售三个环节.在量化交易过程中，散户可以这样做：1、根据个股的历史数据，进行多因子选股，比如，把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准，选出一些价值被低估，或者处于合理区域的个股。 2、顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。一、散户是怎么量化交易的？1、根据股票的历史数据，进行多因子股票选择.例如，将股价收益率、股价收益率、市场收益率等作为股票选择基准，选择价值被低估或处于合理地区的股票.2、顺势交易，以上升趋势购买，以下降趋势销售.3、进行合理的仓库管理，即采用漏斗型仓库管理法、矩形仓库管理法、金字塔形仓库管理法等，应对股票后期风险.4、根据股票的历史趋势，寻找股票的支持位置和压力位置，以此为止损、止损点，在压力位置，获得收益时立即销售的支持位置，股票损失时立即销售股票，避免更大的损失.二、散户如何做量化交易确保管理公司所有的活动遵守法规规定，确保对付给基金管理公司的费用和付给投资者的收益计算符合法规和契约规定负责.同时，受托委员会负贵监督和核查托管人是否合法、合规、高效地进行基金资产净值核算、报酬的计提和支付、资金的划付，以及收益的分配等.委员会还应有权审查管理公司及托管机构高级人员个人账户及证券交易的详细内容.并定期对交易、资产净值、服务合同进行审查，定期向监管部门提交相关报告。三、量化交易系统的出现能够解决什么问题？1.减少客观因素(情绪化交易)带来的影响，从而达到稳定持续盈利目的。2.有严格风险控制机制，可杜绝过量交易、重仓交易、大幅亏损等问题。3 解放操盘时间，降低重复工作带来的时间消耗，从而达到提高效率目的。

量化交易指以先进的数学模型替代人为的主观判断。量化交易与程序化交易在性质、特点、发展趋势上有所不同。一、性质不同1、量化交易：利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。2、程序化交易：把可量化的分析方法，用计算机编成交易策略进行自动下单交易，程序化交易是量化交易的一部分，或者是某些量化交易的进一步升级。二、特点不同1、量化交易：（1）纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。（2）系统性。具体表现为“三多”。多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；多数据，即对海量数据的处理。（3）套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。（4）概率取胜。定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。2、程序化交易：程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。三、发展趋势不同1、量化交易：量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。2、程序化交易：国内市场的T+1交割制度使得大量日内交易策略不能得以实施，高频交易策略更是无从谈起。除此以外，股票市场不允许卖空、缺乏做市商制度、可供交易的产品简单、交易指令不够完善等，都不利于程序化交易策略的开展。以上内容参考：百度百科-量化交易以上内容参考：百度百科-程序化交易

做量化交易一天的工作：8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划17:00~18:00: 运动岗位职责：分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；岗位要求：1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；扩展资料量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。参考资料：百度百科--量化交易介绍

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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作出非理性的投资决策。量化交易具有以下几个方面的特点：1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。量化交易风险具体包括：1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。5、单一投资品种导致的不可预测风险。

　　量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报 量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化 量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。风险也是有的，好好控制就行。华盛天成量化交易做的还不错，很有实力，推荐

量化投资是通过数量化的方式，让计算机自动发出买卖的指令，实现计算机自动化，基使用量化策略的投资者，将策略设置好以后，当股价达到一定的价位就会自动卖出；下跌到指令位置的时候就会自动买入。量化投资的优势在于：理性、克服人性投资的贪婪与恐惧，优柔寡断等心理。量化投资对散户投资者来说，其实是非常不友好的，打个比方：当一只股票涨停的时候，量化交易发出了卖出指令，就会将封板的股票开板，开板后再持续上涨就难。拓展资料：股市：股市一般指股票市场。股票市场是已经发行的股票转让、买卖和流通的场所，包括交易所市场和场外交易市场两大类别。由于它是建立在发行市场基础上的，因此又称作二级市场。股票市场的结构和交易活动比发行市场（一级市场）更为复杂，其作用和影响力也更大。股票市场一般分为股票发行市场和股票交易市场两部分。两个市场既有区别又有联系。发行市场又称一级市场或初级市场。股票发行是发行公司自己或通过证券承销商（信托投资公司或证券公司）向投资者推销新发行股票的活动。股票发行大多无固定的场所，而在证券商品柜台上或通过交易网络进行。发行市场的交易规模反映一国资本形成的规模。股票发行目的：一是为新设立的公司筹措资金；二是为已有的公司扩充资本。发行方式有两种：由新建企业自己发行，或要求投资公司、信托公司以及其他承销商给予适当协助；由证券承销商承包发售。两种方式各有利弊，前者发行费用较低，但筹资时间较长。后者筹资时间较短，但费用较高，需要付给投资公司、信托公司或承销商一定的手续费。交易市场又称二级市场或流通市场，包括：证券交易所市场，是专门经营股票、债券交易的有组织的市场，根据规定只有交易所的会员、经纪人、证券商才有资格进入交易大厅从事交易。进入交易的股票必须是在证券交易所登记并获准上市的股票。场外交易市场，又称证券商柜台市场或店头市场。主要交易对象是未在交易所上市的股票。店头市场股票行市价格由交易双方协商决定。店头市场都有固定的场所，一般只做即期交易，不做期货交易。

要看你是量化交易的开发者，还是量化交易的使用者。 一，对于量化交易的开发者， 1，程序的开发能力，编程能力 2，没有完善的交易系统 3，懂程序的人不懂交易，懂交易的人又不懂编程，如果两人合作开发，因为怕技术外泄的原因，双方都有所保留，以致合作难以达到好的境界， 4，完整的数据，量化交易的程序开发，有赖于 历史 数据的测试，可市场里不是每一种品种都有足够的数据可以提供来测试，例如新上市的股票或者期货合约， 二，对于量化交易的使用者 1，大多使用者都是用别人开发的成果，导致没有足够的信任和信心，赚钱还好，亏钱就难以坚持 2，量化交易程序化交易往往都依赖于很多数据参数，使用者很难把握好参数的设置 3，不同的级别会有不同的效果，使用者很难选择最佳级别 4，市场的参与主体不断在发生演变进化，导致市场也跟随着演变，固化的量化交易程序，不一定能适应不断向前走的市场 以上希望能够帮到你痛点1：好的量化交易投研工具 目前市场上好的量化交易平台不多，大多数只是作为投研学习用得平台，真正能保证 安全和实盘的真心不多，现国内高端的量化交易平台能够实现高质量的清洗数据、策略开发、回测、仿真以及能够实盘仅有少数。 痛点2：基于 历史 数据回测 由于量化策略是基于 历史 数据分析的，基础的量化模型在设计之初都是经过至少三年以上的 历史 走势追溯，即构建量化模型的投资周期都是长线的。量化因子的互相作用及平衡也是基于长期的，短期市场的波动尽管会对量化因子产生影响，但短期影响并不会在长期投资中产生决定性因素。一旦当前市场表现和过去出现较大差别，那么，基金业绩表现肯定就会不好。 痛点3：策略同质化现象严重 当前的公募市场上，很难见到精妙的、具有独特竞争力的量化策略，不少策略趋同，大量相似量化策略的登堂入室，让其收益回归平均甚至难以达到平均水平。 一些基金为了避免出现持仓过于集中在中小创的情况，它们会把大盘股强制配进去，做成一个中性策略，该做法可有效降低单一风险，使得在风格切换中，避免净值大幅回撤，但代价当然也是整体预期收益降低，比如在中小创风口来临时，采用这种方法的基金业绩就会逊色很多。 当然，在策略贫乏的市场环境中也有量化基金守正出奇，闯出了一片新天地，上投摩根阿尔法就是典型代表。在今年风格骤变的行情中，该基金以近 19% 的收益率领跑主动型量化基金，其秘诀就在于：采用了哑铃式投资技术，同步以 " 成长 " 与 " 价值 " 双重量化指标进行股票选择。这样一来，就克服了单一风格投资所带来的局限性。 哑铃式投资技术 ( Barbell Approach ) 是目前国际市场上较为成熟的一种投资方法，其基本操作思想在于同时投资于两类风格差异较大的产品，构建的投资组合具有两种产品的某些优点，同时能够回避某些市场波动带来的损失。 当前，不少基金公司已经意识到，变则通，不少机构正在动态调整量化策略。拓展策略的延展性、修改量化因子等，已经成为不少量化产品的选择。 痛点4：受策略局限性的制约 目前，市场上的公募量化基金普遍采用的是阿尔法策略，有效的套利、做空等多策略都不能灵活运用，这导致量化基金策略偏向于做多。而私募量化基金，因其策略的多样性，使其更容易适应市场变化。 此前，股指期货 " 松绑 " 所传递出的信号，从中长期看，对量化基金来说绝对是利好。而随着资本市场未来上市更多的金融衍生品，将有效解决股市单边市的问题，量化策略可配置的品种也将越来越丰富，届时量化投资或将大有可为。 作为市场相对成熟的美国，导致近期量化策略，尤其是 CTA 策略 " 失效 " 的主因究竟又是什么？对冲基金 Quest Partners LLC 的联合创始人兼首席投资官 Nigol Koulajian 给出了答案。他表示：" 已经适应了这个市场环境的 CTA 在越来越倾向于长期交易，它们的持仓规模在增大，并且很多投资者运用的是同样的策略，一旦出现趋势逆转，对市场的影响将是巨大的。"

根据数据变化来判断。股票量化交易是指用先进的数学模型代替主观判断，并利用计算机技术从大量历史数据中选择各种可能带来超额回报的“大概率”事件来制定策略，从而大大降低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。定量投资与传统的定性投资本质上是一样的，都是建立在无效或弱市场的理论基础上的。两者的区别在于，定量投资管理是“定性思维的定量应用”，更强调数据。定量交易具有以下特征：1.纪律。决策是根据模型运行的结果做出的，而不是凭感觉。纪律不仅能控制人性的弱点，如贪婪、恐惧和幸运心理，还能克服认知偏见并被跟踪。2.系统化。具体表现是“三多”。首先，有多个层次，包括三个层次的模型：主要资产类型的分配、行业选择和特定资产的选择。二是多角度，定量投资的核心理念包括宏观周期、市场结构、估值、增长、利润质量、分析师利润预测、市场情绪等。第三是多数据，即海量数据的治疗3.套利思想。定量投资通过全面系统的扫描，捕捉错误定价和错误定价带来的机会，从而发现估值凹陷，并通过购买低估资产和出售高估资产获利。4.获胜的概率。首先，定量投资不断从历史数据中挖掘出预期会重复的规律，并加以利用。第二是依靠资产组合来取胜，而不是依靠单一资产来取胜。拓展资料：近年来，定量交易也成为中国投资界的热门话题。事实上，定量交易并不像人们想象的那么神秘。在实际使用中，“定量交易”有两层含义：第一，从狭义上讲，它是指定量交易的内容，即自动将交易条件转化为程序和指令；第二，从广义上讲，它指的是系统交易方法，即综合交易系统。也就是说，根据一系列的交易条件，智能决策系统将把丰富的经验与交易条件相结合来管理交易过程中的风险控制。我相信通过以上的解释，我们可以对什么是定量交易有一个清晰的理解。股票的买卖不再由主观判断决定，而是由定量模型决定时量化交易的主要特征是。股票量化交易是一套严格分析和计算的科学方法，决策是由数据和模型来决定的。只要能严格执行，即使是简单的低市盈率投资方法也能获得巨大的利润。

通俗来讲，量化交易就是让计算理智地帮你做出交易方法，你只需要照着执行交易。量化交易有什么好处？定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是"定性思想的量化应用"，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点:1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2、系统性。具体表现为"三多"。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型;二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;三是多数据，即对海量数据的处理。3、套利思想。定量投资通过全面、系统性地扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。拓展资料:量化交易的风险量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括:1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是目前量化交易难以克服的。2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。5、单一投资品种导致的不可预测风险。为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有:保证历史数据的完整性;在线调整模型参数;在线选择模型类型;风险在线监测和规避等。

一、交易策略一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。 二、主观策略主观策略主要依靠投资者的主观判断。期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。类似的，股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。另外，无论是股票市场还是期货市场，大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。三、量化策略量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。投资者将初步的交易逻辑输入计算机，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、扬弃，以形成可接受的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件就已经确定，实盘中按照既定的程序执行。对比而言，部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势，可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策，可以处理大量的数据，因此在广度上有优势。另外，量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响，因而执行更为严格和精确。 四、常见策略常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略，趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等，著名的网格交易法更多的是一种交易方法，可以用在不同类型的策略中。下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍，想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。(1) 双均线策略双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。(2) 布林带策略布林带由三条线构成，其中的中线是一根移动平均线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。(3) 海归交易法海归交易法由商品投机家理查德·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场，资金和仓位管理的各各方面，是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚，详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书，特别是后面的附录。(4) 多因子选股多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子，在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程，最后是根据因子选择要交易的股票，确定出入场时机。(5) 统计套利统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质，在价差或价比偏离均衡位置时进场，在价差或价比回到均衡位置时出场。(6) Alpha对冲策略Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时，持有股指期货空头，该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。(7) 网格交易法网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明，目前螺纹价格3000，我们建立初始仓位，比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴，50点是网格宽度。该策略的收益波动很大

近些日子，一则“量化交易是什么？”的问题，引发了广大网友们的热议，在网上闹的沸沸扬扬。那么，量化交易是什么呢？量化交易也可以叫自动化交易，就是使用数学模型来自动交易，摒弃了认为主观的判断。量化交易的优点是什么？量化交易的优点就是去除了认为的操作，不会受到情绪的影响，都是拿概率说话。量化交易的缺点是什么？量化交易的缺点是不懂得炒作热点，不会分析时事。那么具体的情况是什么呢？我来给大家分享一下我的看法。一.量化交易是什么量化交易，也叫自动化交易。就是指利用数学的模型，制作出一套能够稳定盈利的方法，然后让计算机自动的进行买如何卖出的操作。量化交易模型越好，那么交易的盈利能力，以及稳定性则是越强。二.量化交易的优点量化交易的优点，是在于量化交易没有感情，是计算机纯粹的执行命令。这样就能够避免人为的操作，人受到市场情绪的影响。三.量化交易的缺点量化交易的缺点，主要是一般量化交易盈利能力一般。量化交易不懂得像人一样去判断一些时事热点对于股市的影响，这样就会错失很多的机会。量化交易基本上就是纯粹的技术性交易系统，除非认为去干预它的运行，那才可以跟着热点走。这也是导致了量化交易的盈利一般偏弱。                              以上就是我对于这个问题所发表的看法，纯属个人观点，仅供参考。大家有什么不同的看法都可以在评论区留言，大家一起讨论一下。大家看完，记得点赞，加关注哦。

量化交易：量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等程序化交易：程序化交易系统是指设计人员将交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后，并将交易策略系统化。当趋势确立时，系统发出多空讯号锁定市场中的价量模式，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能轻松抓住趋势波段，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。交易系统构成：一句话：极其开放模型(策略)的设计、风险动态管理技术、误差矫正反馈检验准确率、快捷的下单速度。这四项组成了整个程序化交易系统。程序化交易的买卖决策完全决定于自己的交易理念系统化、制度化的逻辑判断规则，透过电脑的辅助，将各种交易理念转化为电脑程序语言的一种交易模式，即由电脑来代替人为发出买卖讯号，再根据系统使用者发出的委托方式，由电脑自动执行下单程序。

本质上的差别。大宗交易是指达到规定的最低限额的证券单笔买卖申报，买卖双方经过协议达成一致并经交易所确定成交的证券交易，量化交易是使用程序化来达到自动识别市场交易信号进行交易，量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于量化投资者的作用就像CT机对于医生的作用。

不是，一手一手的交易是人工交易。量化交易是根据模型的运行结果做决策，而不是凭人的感觉。纪律性不仅能抑制人性中的贪婪、恐惧、运气等弱点，还能克服认知偏差，这是可以追踪的。并且量化交易具有系统性。具体来说，就是“三多”。多层次，包括资产配置、行业选择、特定资产选择三个层次。多角度，量化投资的核心思想包括盈利质量、分析师盈利预测、宏观周期、市场结构、估值、成长性、市场情绪等角度；以及多数据。