量化交易

量化交易CQF全称为CertificateinQuantitativeFinance，中文名为量化投资分析师，属于量化金融领域的专业资格，该证书含金量较高，受到许多许多国家和企业的认可。CQF考试怎么报名CQF考试报名分为申请、审核、缴费三个步骤，具体如下：1.申请，报名时需要提交CQF申请表，你需填写正确的个人信息、联系方式、工作信息、地址、学术背景等信息。2.审核，CQF对学员学历、年龄等没有硬性要求，但是CQF招生团队会对报名的学员进行审查，拥有理工科背景的学员可能更容易通过审核。提交申请表后，协会将在48小时内通知您，并邮件反馈审核结果。3.缴费，如果通过CQF的报名审核，CQF会给你打来电话介绍学习的注意事项和缴费的相关详情，学员需要配合协会提交一些材料。在完成付款后，您可以访问学习门户并开始使用了。CQF考试有什么要求CQF考试要求主要有数学水平、英语水平和金融知识三方面，具体如下：1.数学水平CQF的课程涉及到许多关于高数、微积分和概率论的内容，所以对于考生的数学能力有一定的要求，一般来说如果你的数学能力能够达到高数的水平，就能够进行CQF课程的学习。由于CQF的报考条件中没有限制学历和专业，但是有一定的数学水平要求，所以一般建议大学及以上学历的人进行报考，这样的话报名成功的几率会加大，后续学习相关的CQF课程也会更加得心应手。2.英语水平由于CQF证书是一个国际性的证书，并且授课的老师都是来自世界各国优秀的资深业内人士，所以对于学员来说，英语能力是必须具备的。一般来说，大学英语的四级及以上的水平就已经足够了，能够具备基本的英语听说阅读能力。当然，随着国际化的不断发展，国家之间的联系更加密切，对于大家来说如果能够将英语作为自己的工作语言也是一个不错的选择。3.金融知识CQF协会是非常欢迎对于金融行业有浓厚兴趣的人进行报考和学习CQF课程的，因此，如果你是金融专业的学生或者是金融行业的在职人士，都十分适合报考CQF课程。通过CQF的课程学习，掌握更多的量化金融实务知识，对于工作的帮助是很大的。CQF一年有几次入学机会CQF每年入学的月份有两次机会，一年的一月或六月开始。CQF一年分为2个学期，上半年下半年各一次。一个完整的CQF课程体系为期半年，需要6个月的时间。CQF考试形式CQF考试采用的是开卷的线上考试，满分为100分，60分为合格。若无法按时提交答卷，或考试不及格，可以重考，也可以推迟到下一次考试。不过如果补考通过了，最后的分数只能是60分。CQF多久能拿证一般情况下，CQF的整体课程周期是半年，从报名→审核→缴费→学习→考试→资格认证，整个流程大约需要6个月左右的时间。也就是说，CQF最快6个月就可以持证，由于考试可以随时延期，时间也可能延长至三年，三年内通过CQF的所有考试，并完成两门高级选修课就能够获得CQF证书。

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量化投资主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等图片来源：凯纳量化投资“你炒期货吗？”　　“不炒，我赚的是血汗钱，您赚的是心跳钱。”　　这是一位期货门外汉跟一位期货投资者的对话。的确，期货因其高风险高收益的特征，参与者很多都是心惊肉跳的。不过，近年来引入国内的量化交易，正逐渐改变这一情况。　　上周六，东莞本土唯一期货公司——华联期货联合量化交易的相关投资机构，在东莞举办了一场题为“量化交易，打开财富之门”的量化交易策略交流会。与一般的投资报告会人流稀少相反，该交流会可谓人满为患，原定的百余人参与的会议室，最终挤进了近200名投资者，以至酒店空调开到最大仍显十足燥热。　　近几年量化交易发展迅猛　　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。　　据华联期货介绍，量化投资目前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。　　量化投资东莞“试水”告捷　　在东莞本土，也有多家机构在试水量化投资，包括证券公司、期货公司和私募投资公司，从目前情况来看，可谓“试水”告捷。　　如华联期货去年推出了“金莞家”程序化系列产品，其中“智赢股指组合策略”是其首个专项个性化交易模型组合，该模型组合通过对两年多来股指期货运行特点进行量化分析，形成了八套独有的程序化交易模型，模型运行以来，年化收益率最高的逾60%，最低的也有26%，但最大回撤不足10%。　　国信证券东莞营业部则成立专门的“量化投资中心”，该营业部去年就有20多个不同时期参与股指期货程序化交易的客户，表现最好的账户年化收益率近40%，所有账户全部战胜大盘。　　发行了国内首只多重策略对冲基金的东莞莞香资本投资公司，更是量化投资的“拥趸”，该公司目前的专户产品全部采取量化投资方式，且收益不错。如其旗下某专户理财产品，2012年6月19日-2013年5月19日的净值增长达41%。　　“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记者，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%左右的收益，但2008年大熊市也有15%左右的收益。”　　“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。　　投资辞典　　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。

首先我们知道，量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手段的金融操作方式，用以协助投资者进行投资决策，并且严格按照所设定的规则去执行交易策略（买、卖）的交易方式。帮助投资者制定投资决策、减少执行成本、进行套利、风险对冲和帮助做市商实现报价的功能。其次，期货量化交易不一定比期货主观交易赚钱，原因有以下：第一，没有任何一个交易系统既能在趋势中获利又能够在震荡走势中获利，只有在恰当的肘间使用了适合的交易系统才会获利。第二，任何交易系统都是人设置的，所以不同的人，由于对技术分析的理解、解读、使用不同，设置出的交易系统是完全不一样的。因此，只有适合自己交易风格的交易系统才是最有效的。第三，把人为的主观分析编成理性的计算机程序，需要我们舍去很多以往交易中的经验，而这些宝贵经验往往是无法通过计算机语言所能描绘的。第四，时间周期不同，如5分钟、30分钟、60分钟、日线、周线、月线，交易系统给出的交易信号可能会完全不同，投资者应当根据交易品种来判断。希望对您有帮助，小编专注期货、期权交易知识解说，提供投资者交流平台，为更好交易，欢迎关注！

1、CTP，从程序化接入CTP同时支持四大交易所，并且性能优越。2、穿透式监管，所谓穿透式监管是对比之前的非穿透式监管，所有的接口都要采用新的标准，即官方公布的穿透式监管API。3、登陆网址。4、软件。拓展资料1、期货，它与现货完全不同。现货实际上是可交易货物(商品)。期货主要不是商品，而是基于一些流行产品(如棉花、大豆、石油)和股票、债券等金融资产的标准化交易合约。因此，标的可以是一种商品(如黄金、原油、农产品)或一种金融工具。期货交割日期可以推迟一周、一个月、三个月甚至一年。买卖期货的合同或协议称为期货合同。期货交易的场所叫做期货市场。投资者可以投资或投机期货。2、期货市场最早出现在欧洲。早在古希腊和古罗马，就有了中心交易场所、大宗易货交易和具有期货贸易性质的交易活动。最初的期货交易是从现货远期交易发展而来的。第一个现代期货交易所于1848年在美国芝加哥建立，并于1865年建立了标准合约模式。20世纪90年代，中国现代期货交易所应运而生。中国现有四个期货交易所:上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所和中国金融期货交易所。上市期货产品的价格变动对国内外相关行业产生了深刻的影响。3、即期远期交易最初是双方在一定时间内交付一定数量货物的口头承诺。后来，随着交易范围的扩大，口头承诺逐渐被买卖合同所取代。这种合同行为变得越来越复杂，需要一个中间人的保证，以监督买卖双方按期交货和付款。因此，1571年在伦敦开设的世界上第一家商品期货交易所——皇家交易所应运而生。为了适应商品经济的不断发展，改善运输和仓储条件，为会员提供信息，1848年，82名商人创办了芝加哥期货交易所(CBOT);1851年，芝加哥期货交易所引入了远期合约;1865年，芝加哥谷物交易所引入了一种名为“期货合约”的标准化协议，取代了原来的远期合约。这种标准化的合同使得合同可以易手买卖，并逐步完善了保证金制度，形成了专门从事标准化合同买卖的期货市场，期货成为投资者的投资理财工具。1882年，交易所允许通过套期保值免除履约责任，增加了期货交易的流动性。

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量化平台注册开户流程在注册帐户后，登录到您的帐户，单击“存款”，然后按照说明的步骤进行操作。开立账户是完全免费，完成开户流程只需大约1分钟。开立账户无需证件，但是提现资金需要提供真实个人信息：身份证正反面各一张，银行卡正反面各一张，以及手持身份证照片一张简易量化交易的操作流程如下：1、选择一个行情波动大的资产2、判断它的行情方向，涨还是跌3、投入交易资金4、等待交易到期（短时30秒）5、如方向正确即可获得收益

可以。量化交易是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行投资交易的证券投资方式。同花顺公司于2016年自主研发并上线mindgo量化交易平台，该平台向所有用户免费开放使用，支持个人量化交易。

期货可以使用量化交易，而且量化交易所占的比例越来越高，以基金等大资金账户为主。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。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。

国信tradestation支持股票、期货、期权交易，你说的量化回测都可以

Btcliving主要是投资成本低,目前收益还可以.而且有逐步取代茶坊类聚会场所的迹象.

之前有过一款天字壹号的量化交易系统，还不收费，值得推荐给你，在百度打上天字壹号系统下载就能找的到

因为他们不能按照标准量化来进行，有的人扛不住回测。用天字一号量化系统可以有策略交易集中化。期货交易必须在期货交易所内集中进行。交易所实行会员制，只有会员才能进场交易。处于场外的广大投资者只能委托经纪公司参与期货交易。与证券交易不同，期货交易不仅可以先买后卖，同样允许交易者先卖后买。这使得投资者无论在牛市或熊市中均有获利机会。进行期货交易只需缴纳少量保证金，一般为合约价值的5-10%，就能完成整个交易。这使得期货交易可以以小搏大，对于进取型投资者来说，增加了盈利的机会；而对于稳健型投资者来说，只要安排好持仓比例，可以灵活控制风险。

普遍来说对于日常使用的期货量化交易的软件选择，可以遵从优先选用大型专业平台提供的版本服务为选择，同时重视交易前充分参考提供的免费策略方法来检验是否有效提升判断的合理性。

量化交易在国内来说，兴起于2005年左右。但由于投资者水平问题，基础还是比较薄弱，市场还比较小，所以大众化量化交易平台的发展热度不足。大多平台都是机构自己构建的自用平台。能实盘交易的量化平台只有几个，如聚宽，掘金，文华财经，开拓者，TradeStation等能提供量化测试的就比较多，镭矿，优矿，京东，RiceQuant米筐，果仁，Bigquant，还有以上可以实盘的这些，等等。基本采用Python语言为主，也有采用C++,C#,Easy Language 麦语言等。

量化软件很多，无限易、文华7/8、快期。天勤量化、真格量化比比皆是。按个人喜好选择。

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这个是假的，没有这么快的分红方式的，这个是属于虚假宣传。

一说到量化投资，一下子蹦出来一堆厉害的语汇，例如：FPGA，微波加热，高频率，纳秒等级延迟时间这些。这种全是高频交易中的语汇，高频交易的确是基金管理公司做起来较为适合，平常人搞起来门槛较为高。可是，必须确立一点量化投资不相当于高频交易。买卖假如依据频率来区划的话，可分成：高频率：ticke纳秒等级的1s等级中低频：1s~2h等级超低频：1d~2w等长线投资高频交易对延迟时间，特性和可靠性规定十分高，必须很多的硬件配置的成本费和人力成本。可是中低频买卖对硬件配置规定便会低许多。本人与基金管理公司差别关键反映在优化算法上，普通程序也是有工作能力捕捉到这一频率的买卖数据信号。老头子废话不多说，就一个字，立即干！假如要想剖析A股，或是BTC，就必须自身构建一套自然环境。一般构建一个量化平台必须这种流程：设立账户〉开发工具构建〉数据信息提前准备〉量化交易策略开发设计〉回归测试〉模拟交易〉实盘买卖一、设立账户（这里忽略）一、开发工具构建现阶段流行的两种服务平台是，python和R语言。这两个语言表达有给予回测架构，时间序列分析剖析，数据分析的库，（C+和java还可以，但是门槛相对性较为高）。Python：现阶段应该是最广泛的本人量化分析技术性优选 语言表达，由于有关的开源框架非常丰富多彩。R：高级优化算法较为便捷，小区较为活跃性。我选择的是Python，常见的回测架构用的是ZipLine和BackTrader。二、数据信息提前准备中国的股票数据，有一些服务提供商给予，例如通联数据、tushare；海外证券数据信息能够从得这种数据信息后就可以导到数据库查询去。有关数据库查询的挑选，一般应用Mysql，假如信息量较为大（>100G）能够应用mogodb，一般本人不容易这么大信息量。三、量化交易策略开发设计说到买卖优化算法，通常会想到深度学习、马尔可夫实体模型、数据分析、深度神经网络、神经元网络等这种厉害的AI语汇，可是，一般游戏玩家基本上用不上。针对一般投资者能够采用简易高效率的优化算法：1、将自身实际操作和念头程序化交易，例如：三连阳，买低价股票或是你听闻过什么神奇的实际操作技巧全是用编码完成，随后应用历史记录开展回测。2.传统式的指标值买卖：移动平均线，MACD，布林线指标等，蜡烛图基础理论，RSI，江恩理论。这种纯技术指标分析指标值必须在特殊的情景才可以有功效，大家都听闻过海龟交易法，很有可能都觉得挺有些道理的。但具体情况怎样，用A股或是外汇数据测试一下，便会发觉长期性回报率并不是特别好。3.多因子选股票：每一个投资者都是有自身的选股票基础理论，例如有些人会看市净率，股票换手率，市净率，领域状况，交易量。这种挑选要素非常简单，但要是以好几千个股里去挑选，通常必须很多活力。程序流程就能特别好处理这种难题。如果你是高级玩家还可以试着一下高级优化算法。例如深度学习，数据分析等。互联网大数据在金融投资行业运用或是处在逐渐环节。从现阶段信息内容看来，互联网大数据基金收益率的算是非常好，例如百度搜索和广发证券协作的百发指数型基金，腾讯官方和嘉实协作的互联网大数据股票基金。四、回归测试假如回测实际效果非常好，回报率，最大回撤率，Sharp值，等指标值，都是在可接纳的范畴内容，你毫无疑问便会激动，急着要上真正买卖，乃至逐渐方案创立私募投资基金，可是，别着急，最好是模拟交易一下。五、模拟交易但在实盘买卖前，还必须做一两个月模拟交易。许多回测实际效果非常好的对策不一定在模拟交易情况下就主要表现得好。历史记录是固定不动，回测的情况下能够根据持续调节主要参数，让各类指标值趋向极致，有时会造成优化算法过度拟合，由于销售市场一直千姿百态，太过于呆板的优化算法是没法融入销售市场转变。模拟交易最后实际效果一般在于你的程序流程是不是灵便，是不是优良的风险性和资金分配优化算法。总结：对于说本人做量化投资是不是可靠，上边的步骤早已表明了实际可策划方案，可靠性显而易见。对于能否赚到钱，就看本人的修为了更好地。

根据已有统计，我国股票投资者总体盈亏情况是：7亏2平1赚。我属于那十份之一的赚钱者，据博尔量化交易系统6月期间对我国股市7月走势的预测，至现在来看是比较准确的，如果要说有何不足之处，在我看来就是与其它软件都难以避免的相对比较保守一些：在看好的同时不敢大幅增仓，但此似乎也算不上错误，毕竟现点位过高了，还是小心些更好。另外此软件数据全面而庞大，对生手来说难免头昏眼花无所适从。

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，掘金量化交易平台就是其中之一。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。"

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量化交易，关键在量化，把一些原本感性的东西能够用数值量化出来，表示出来，进行定量分析，使之能够可视化，这都是量化。比如我们可以用先进的数学模型代替人工主观判断，量化市场情绪，进而指导自己的交易。在量化交易中，我们称之为因子，比如形态因子，价格因子，财务因子，价值因子等等，主要根据交易系统的不同会挖掘不同的因子，然后去验证因子的有效性。量化交易不等同于自动交易，或者程序化交易，程序化就是将思维通过算法编程进而上机的过程。这是一个很宽泛的概念，不仅是用来交易。比如让计算机计算1+1。用固定规则去指导交易，比如股价上穿MACD，自动买入等，股价跌破均值，自动卖出等。想要进一步了解量化的人士，可以了解一下达尔文量化，具有优秀的量化模型，高成功率的封板模型和稳定的盈利率，欲了解详情请点击文章：https://www.darwinquant.com

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国内程序化交易理念开始深入至“炒手为王”的期货界也不过这几年时间，随着信息科技时代的不断发展，计算机应用的拓宽，曾经那些期市中的短线高手日内高手们有一部分已不在使用传统的交易方式，而是将他们的技巧或心得以程序化的方式运行量化交易，力求得到更为稳定的交易结果。本期【高手故事】讲诉的就是一位国内程序化交易的先行者，4年时间从98万做到3000万的职业交易者陈剑灵。 2005年，国内的期货市场经历阵痛之后，刚进入高速发展的轨道，整个市场还是以“炒手为王”，不断的涌现出短线高手、日内高手，而依靠计算机应用的程序化交易并未被国内投资者接受，虽然在国外，量化交易已经成为成熟并且主流的交易方式了。陈剑灵之所以被称为国内量化交易的先驱，就是因为他早在2005年就已经开始在商品期货市场使用无人值守的程序化交易系统，并且取得了较好的收益。 2006年，陈剑灵以98万入市，到2010年，4年多时间账户资金突破了3000万，而这样的成绩，完完全全是依靠无人值守的程序化交易系统完成的。陈剑灵是一个随机漫步理论的崇拜者，在他看来，技术分析的升华就是随机漫步理论，而随即漫步理论发展最终成为了投资组合理论。对于这个账户的成长，陈剑灵认为投资组合起了不小的作用，他对这4年多的操作运行了一番统计，账户日平均收益在2%-4%，不过资金在500万以下的时候成绩不如资金在500万以上，资金达到500万元后，账户日收益率几乎提高了1个百分点，而中途的突然亏损也小了很多，在他眼里，这便是投资组合的好处——降低了交易风险。 建立投资组合，一个重要的要求就是减弱每个组合之间的相关性。对此陈剑灵表示，在3000万元的账户中，为了降低每个组合的相关性，不仅仅用不同的品种来建立组合，对于交易策略也分成了两种情况：首先是用不同的品种运行组合，但是实际交易中，陈剑灵发现期货市场的各个品种有一定的相关性，简单的品种搭配并不能有效地降低组合之间的相关性。因此在操作上，除了不同品种的组合方式以外，用不同交易策略运行组合也成了陈剑灵的组合依据之一。此外，对于每一个组合，在操作上也要运行不断的微调，譬如一段时间一个交易模型不挣钱，那这个交易模型的各种参数就需要运行微调。而在每个组合的建立上，陈剑灵并不是只依靠技术指标，而是使用了大量的统计数据。“主要用的是技术指标和统计数据，遗憾的是很难在程序上将一些K线形态运行识别。”虽然该账户成绩非常优秀，但在陈剑灵眼中还是有所缺憾的。为了降低组合相关性，陈剑灵建立了2套策略，分别是趋势策略和震荡策略。模型的理想状态是趋势策略。在行情形成趋势的时候盈利50%，但是在行情震荡的时候亏损30%；而震荡模型在震荡行情中，盈利30%，但是在趋势行情中，亏损40%，这样保证了他的账户在什么时间都不会出现大的亏损。 虽然在程序化交易上，陈剑灵已经获得了非常不错的成绩，但他还是认为国内到现在还没有真正的成功者，他所认识的也就是我们市场上为人所熟知的期货大佬，比如叶大师、葛卫东等等，都是以基本面主观交易的，而如果要通过程序化交易达到这些大佬这样的高度，他觉得难度还非常大，他说他并不是否定程序化交易，程序化交易有着非常大的优势，就在于它的管理规模可以非常大，而主观交易在一定的资金规模就会出现阶段性的瓶颈，主观交易者不太可能拿自己过亿的身价在一个品种上大博，只能做分散，而分散之后程序化的优势就显现出来了，所以陈剑灵坚信程序化交易一定会超越现在市场上主观交易者取得的成就。 提到陈剑灵，不得不说他除了职业交易者之外的另外一个身份——深圳开拓者科技有限公司总经理。做程序化交易的投资者应该都了解交易开拓者这款软件，它的定位是“本土的Trade station，自动交易的领先者”， 用户数占国内期货程序化交易实盘客户80%左右，陈剑灵起初也只是交易开拓者这款软件的用户，在使用的过程中，觉得这个平台对他非常的合适，他自己本身对交易系统的开发有着深厚的兴趣，加上本人通过程序化交易实现了财富自由的梦想，“经营公司我自己也不是特别内行，但是即使这个公司不行，这个软件我自己也可以用嘛！”报着这样的想法，陈剑灵索性收购了交易开拓者，角色也发生了转换，从客户变成了经营者，把他自己在系统设置上的一些想法都付诸于实际应用中，交易开拓者软件也发生了很大的改变，很多设置都是从客户的角度去设计，按照单个客户或者团队做交易的需求去做，“只要是交易上的需求，只要你想的到，我们都会去实现。”这是陈剑灵在接受期货中国网专访的时候所描述的软件，随着国内量化交易的不断普及，交易开拓者软件也在投资者中拥有良好的口碑。 随着期货市场资管时代的到来，如今的陈剑灵也顺应市场，成立了开拓者资产管理有限公司，以专业的量化投资机构的身份服务于这个市场，并且也运作了多款期货资管产品，就在2013年10月结束的产品“开拓者u2022双利量化稳妥1期资产管理计划产品”，为客户获得了近14%的收益，表现还算不错。

随着国内投资者整体素质的提高，量化程序化交易的人越来越多，建议国内有条件的投资者转向量化交易。其中，程序化交易相对于股票而言，它更适合期货。推荐它的原因有以下:降低人性弱点，对交易行为的影响。每个人是性格和承受能力是不一样的。特别是主观交易者，很容易受到情绪的影响。当出现大亏大赚的时候，如果处理不当，很可能造成两种极端，一种是被长时间打入冷宫，另一种是极度自信。但是，程序化交易就不一样，比较理性，依靠程序可以最大限度的降低人性对整个交易的影响。比如扛单，恐惧等都会影响最后的交易结果。庞大的数据快速检验交易逻辑。通常情况下，主观交易者想要验证一套交易逻辑是否可以持续盈利，最少也得花几年时间。当然了，在具有正期望的交易逻辑下，交易者在短时间内也是无法掌握。程序化交易，在庞大的历史数据下，在通过将交易逻辑编写成代码后，只需要几秒、十几秒就可以完成几年、几十年的回测交易结果。这是主观交易者在这么短的时间内无法完成的事情。资金规模比较容易上去！由于采用程序化交易，它可以依靠成熟的交易体系，完成对整个股票，期货多品种等多市场交易，并且完全可以全天候无人值守。比如期货市场几十个品种中，你能够同时监控并及时的抓住机会吗？显然不行！人的精力是有限的，但是通过程序，他就可以将这部分精力发挥到极值，大大提高做事效率。程序化交易语言的选择。想要实现程序化交易，必须要学一门语言。分为编程语言和非编程语言。如果你是非科班，有没有精力学。那么可以选择非编程量化交易语言，比如交易开拓者TB，金字塔，MT4等语言，他们的主要用途是实现你的交易逻辑，而只能在其软件内使用该语言。如果你是计算机科班出身，难么建议学习Python+一门非编程量化交易语言，作者推荐TB语言。Python在量化交易，数据分析等方面用途非常广，相对于Java，PHP等来说，入门是相对容易，记住这里说的是入门，并不意味着它简单。

交易开拓者程序化交易平台根据账户状况和交易信号来推动交易订单，使用类似于Pascal TBL语言开发策略模型的语法。 TB为定量模型开发中的战略发展提供更为全面的账户和交易功能，市场数据功能和统计功能。 它提供了最近的国内TICK数据和多周期历史市场数据。 它还为战略绩效评估提供了基础。提供丰富的战略回溯报告项目。 就定量交易而言，单一的结核病终端支持同时接受报价和交易的20-30个单一物种图表，但由于客户技术架构，缺乏对高频率和更复杂政策的支持。 现阶段结核病在市场低端定量交易平台上有很多期货公司的合作份额较高。天软量化研究和交易平台天软定量研究交易平台采用TSL独特的TSL语言发展战略模式，全天软交易网关，实行量化交易。在定量模型研究和开发方面，我们采用了高性能数据仓库所提供的历史和TICK市场，基础数据，宏观数据等数据源，并提供了7000个开源函数库，用于战略开发，回溯测试， 性能分析。 在量化交易中，基本实现了自动交易，程序交易，算法交易等定量交易。安翼金融终端程序化交易安易金融终端是国内期货和券商独立开发的股票自动化交易工具。 交易模型是使用通用脚本语言和技术指标进行图表驱动的自动交易。 在这个阶段，Ahn免费使用程序化交易工具，为国内期货和股票提供历史价格。 相对简单的股票，对冲期货和图表交易都可以进行。

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“主导动能“是博尔系统核心功能之一。该功能对股票交易中的全部资金进出数据进行量化处理，而通过这些处理后的数据，可看到资金流入流出背后的四种真实目的，即：资金做多：显示红色柱状，表示做多资金主导价格趋势，价格通常呈现明显强势；资金做空：显示绿色柱状，表示做空资金主导价格趋势，价格通常呈现明显弱势；获利回吐：显示黄色柱状，表示资金获利回吐（获利盘出现），价格通常呈现震荡；空头回补：显示蓝色柱状，表示前期做空资金试探性进入，价格通常止跌震荡；注意：上述资金的四种目的，需综合分析后做投资参考，不可单独使用其中某一组数据。

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《证券投资顾问业务暂行规定》从去年10月份通过以后，各证券公司开始陆续改制或新成立相关的财富管理部门、推出不同名称但内容差别不大的财富产品、配备相应岗位的投资顾问人员，“投资顾问”一词成为时下证券行业最为热门的名词。我们在给券商做投顾业务交流或者建设投顾系统过程中，不同券商的关注点不一样，本文是对近一年来投顾业务交流中遇到的一些代表性问题，并结合市场上大家对投顾业务的相关评论资料基础上，整理出来的，供关注投顾业务的相关人员参考。一、 为什么要建设投顾系统1. 行业竞争所逼 随着近几年券商营业网点的快速增加，新的营业部几乎都会采用低佣金竞争策略，老营业部为了留住客户，只能跟随，造成整个行业经纪业务利润大幅下降。证券公司已经充分认识到通道同质化、佣金价格战以及投资者需求日益复杂等难题，以前“重通道轻服务”的模式已经难以维持，证券公司急需寻求新的可持续发展之路。而证券公司向服务转型，可以更好的体现差异化竞争，锁定客户的个性化需求并创造利润，最终在新一轮的竞争中脱颖而出。证券公司向服务转型，不仅仅意味着要根据客户需求来开发和深化服务业务，还需要勤练内功，通过业务模式、运营模式、组织变革、绩效管理甚至企业文化变革，从根本上推动服务转型，从而适应新业务的需求。 对于证券公司来讲，证券投资顾问业务改变了过去主要依靠经纪业务的经营模式，多了一个盈利的渠道，同样，对证券公司的综合服务能力也提出了更高的要求，投资顾问团队化服务、有针对性的个性化服务将成为未来证券公司在市场竞争的有利武器。同时，也为那些真正有投资顾问服务能力的从业人员一个广阔的发展空间。2. 监管政策所需2010年，监管机构针对证券公司服务管理方面，出台了一系列的管理条例或意见稿:1) 2010年4月1日，证监会发布《关于加强经纪业务管理的规定》的11号文，该文对适当性服务体系建设提出一些规定，强调客户分类管理和客户风险承受能力评估，提出适当性产品给适当性客户的管理思想。同时该制度对客户服务活动，如客户回访制度、客户投诉制度也提出了明确要求，这些管理要求，对投资顾问业务管理，同样适合，因此在后面的投资顾问业务暂行规定中，也有这些相关的管理条例。2) 2010年9月30日，中证会发布的《关于进一步加强证券公司客户服务和证券交易佣金管理工作的通知》(157号)，该制度的核心是在对客户进行分类的基础上，按照“同类客户同等收费”、“同等服务同等收费”的原则，制定证券交易佣金标准。按照这个原则，券商在前期的客户分类基础上，都在推行服务的产品化，实现不同佣金定价、佣金标准服务、差别化佣金收取和分配管理。3) 2010年10月12日，证监会发布《证券投资顾问业务暂行规定》（27号文）和《发布证券研究报告暂行规定》（28号文），这两个条文同时发布，确立了证券投资咨询的两种基本业务形式，明确了证券投资顾问和证券分析师的角色定位，强调了证券研究在证券服务体系中的基础作用，反映了证券投资咨询是向客户提供专业顾问服务的本质特征。4) 投资顾问业务支持系统从功能设计到系统实现，要求贯彻落实关于证券投资顾问业务相关法律法规、监管章程、自律规则的有关规定，对投资顾问业务中执业资格管理、客户适当性管理、佣金管理、执业行为合规性管理等方面的合规风险，做到有效管控，充分保障投顾业务的合规运作。按照这些监管条例,证券公司在开展投顾业务时,需要建立相应的IT系统,对关键业务进行电子化管理:l 投资顾问队伍管理：按照《证券投资顾问业务暂行规定》，证券公司需要对投资顾问人员的执业资格进行管理，在系统中设置资格准入管理模块，申请人需经过多级审批、试用观察、转正考核后方能获得投顾职业资格的申报资格，并在取得执业资格后才能参与投顾产品的生产，有效落实监管对投顾人员的资格要求、投顾人员管理要求、投顾人员数量、人员培训等有相关的要求。l 投资建议的内容和范围：根据《证券投资顾问业务暂行规定》的规定,投顾人员在向客户提供投资建议时应该具有合理依据,并向客户说明所依据研究报告的发布人及发布日期。因此需要IT系统对投资建议的制作过程进行管理，实现投资建议发布的流程化、自动化信息隔离、系统留痕等措施，落实投资建议合理性依据的监管要求。l 服务协议和收费：暂行规定中第二十八条提出：“证券公司、证券投资咨询机构提供证券投资顾问服务，应当与客户签订证券投资顾问服务协议，并对协议实行编号管理。协议应当收费标准和支付方式”，这需要系统提供对签约客户的服务协议进行管理，包括新签、改签、退签。对于开展收费业务的服务，需要系统对收费模式、计费规则、费用统计等进行管理。l 服务留痕：暂行规定中第二十八条提出：“应当对证券投资顾问业务推广、协议签订、服务提供、客户回访、投诉处理等环节实行留痕管理。向客户提供投资建议的时间、内容、方式和依据等信息，应当以书面或者电子文件形式予以记录留存。证券投资顾问业务档案的保存期限自协议终止之日起不得少于5年。”这就需要建立健全证券投资顾问业务管理制度和风险控制机制，而且要求系统能提供这些业务管理的流程、风险事件监控和控制流程，做到对投顾业务开展的事前、事中、事后控制，记录业务的运行情况。l 客户适当性管理的监管要求：根据《证券投资顾问业务暂行规定》、《关于加强证券经纪业务管理的规定》，证券公司应在充分了解客户并评估客户风险承受能力的基础上，提供与客户风险承受能力相适应的服务或产品。为了实现适当性服务目标，需要为投资顾问提供事件驱动服务的工具，通过对客户重大事件的信息捕获，通过投资顾问对客户的了解以及专业能力，对这些事件驱动的服务，通过适当的形式或渠道向特定客户群提供服务。这需要IT系统提供一些标准化的事件驱动引擎，为投顾适当性服务提供支持，同时对投顾的后续操作进行管控，充分体现服务适当性管理的监管要求。3. 投顾业务的流程化、标准化和量化管理证券公司开展投顾业务的难点，在于能否对投资顾问进行统一的量化管理，需要建立投顾人员资格管理、投顾产品开发、考核激励和风险控制等环节的流程化、标准化和量化管理，促进投资顾问队伍的发展壮大、服务水平的提高、业务风险的有效降低和服务佣金的稳步增长。4. 投顾业务的投入产出分析1） 投入成本分析券商开展投顾业务，主要成本包括人员工资、IT系统建设、推广费与运营费用等。2） 收益预测但开展投顾业务，也会给券商带来直接或间接的收益。直接收益：l 对公司：增值佣金贡献（投顾同客户签订协议中，约定的不同收费模式可以带来直接增值收入或者增值佣金收入部分），l 对客户：客户资产的增长（通过投顾服务，实现的客户资产的增值）间接收益：l 公司品牌提升，吸引更多新增用户，也可以预防现有客户的流失。l 通过服务，提高客户满意度，加强客户对投资顾问的信任度、对公司的忠诚度。二、 行业投顾开展情况如何建立自己的财富管理部门、发展自己的投资顾问团队，投资顾问模式的选择就成为证券公司管理层工作的重中之重。那么，投资顾问有哪些现成的模式？证券公司是选择现有模式其中的一种，还是创新新的模式，是证券公司管理者需要了解及思考的。选择什么样的业务模式，需要相应的投顾组织模式的配合。1. 推广运作方式目前来看，证券公司投资顾问发展模式大同小异，根据其侧重点不同，大概可以分为以下四种模式：1.1后台支持的产品化管理模式侧重于后台支持的产品化管理模式，该模式在公司总部实现服务产品化，服务产品标准化程度较高，证券营业部的投资顾问服务团队基于公司总部的平台和资源，针对客户的具体需求提供具体的服务产品。这种模式是以行业内发展较早的以偏重于财富产品签约的国信、国金模式。国信在2006年开始推出“金通道、金智慧、金锦囊”的“金色阳光”产品，作为国信模式复制最为完整的国金证券则于次年推出“金航道、金航标、金领航”的“国金太阳”产品。这一模式的特点是根据以客户资产量为主、交易量为辅，对客户进行分类，不同的客户签约不同的产品、提供不同的服务、费率也不相同。这种模式的优点是客户分类简单易分、费率比较统一、服务项目易标准化批量制作和提供。缺点是客户分类过于简单，征对性不强，在费率上不够灵活。投资顾问的主要工作是对签约产品客户进行专业化服务，提供专业性较强的投资咨询建议以及对客户进行“电话疗伤”、“心理按摩”等抚慰性的服务。1.2投资顾问团队咨询服务模式侧重投资顾问团队咨询的服务管理模式，该模式注重发挥证券营业部自主服务能力，公司总部侧重业务管理、合规控制、平台建设和资源整合，证券营业部在公司总部的指导和监督下，适应不同区域投资者的差异化需求，具体负责服务产品的开发和提供。这种模式比较适合营业部能力比较强，或者营业部差异比较大的券商。比如国信证券的泰然九路等营业部，营业部建立自己的投资咨询团队，制作营业部特色资讯。1.3盘活营业部现有客户资源第三种是偏重于盘活营业部现有客户的资源，重在提升客户交易周转频次，提高现有客户交易量与佣金率。目前采用这种模式的证券公司主要有银河证券、海通证券等，采用这种模式的主要是一些规模较大、现在客户资源丰富的证券公司。1.4前后台联动的产品开发模式该机制在产品开发上，公司总部和营业部投资顾问按照在团队中的角色定位，界定职责权限，共同参与产品开发，实现总部和营业部投顾之间跨部门、跨区域的产品协同开发，以减少重复劳动，降低开发成本，达到资源共享和优势互补目的。这种模式的代表券商有齐鲁证券。1.5运作模式比较目前来看，第一种模式时间最长、也相对成熟，许多刚成立财富部门的中小型券商基本上都向这个模式靠，因为这种模式相对简单实用，而且由于成型时间较长，现成的可以借鉴的东西非常多，时间成本和投资风险都比较低，所以深受部份传统及保守的券商喜爱。而第二种模式在“功利”性很强的证券行业正在发展状大，特别是在许多经纪业务为主、业绩压力较大的证券公司，这种模式可谓深得人心，据说部分前期采用第一种模式的证券公司，都有意朝这一方向发展。而第三种模式主要在一些规模大、沉淀客户较多的证券公司实行，这些营业部由于前期坐高模式时累积了较大的客户群，但这些客户或者由于营业部服务不到位，或者由于套牢者众、或者由于前期佣金战原因费率较低，造成虽然客户资产虽大但营业部利润偏低，迫切需要让提升客户的交易频次或者佣金费率。第四种模式是以研究所主导的投顾业务运营模式券商选用的，利用研究人员的专业能力，同时带动营业部投顾的参与、培训、选拨、考评等，这种模式目前也有很多券商选用，该模式的最大优点是，能利用现有人力来开展投顾业务。在以上四种常见的模式中，应该说每一种都是证券公司根据自身情况制定的，均有比较强的征对性，无所谓孰优孰劣。2. 投顾团队建设模式证券公司根据自己的资源情况，选择了某种业务运作模式，需要配置相应的投资顾问组织架构体系，尤其是投资顾问专业团队情况，目前行业中主流有三种团队建设模式：2.1理财中心模式总部成立专门的理财中心或者投资顾问部，负责服务产品的生产、包装、运营以及对财富客户的服务或者指导营业部对财富客户进行服务，营业部的投资顾问可以参与一些产品的生产，但营业部更多的是负责服务产品的推广，这种模式适用于营业部投资顾问能力比较薄弱，或者公司想推出品牌的服务产品。这种模式的组织结构如下图：2.2营业部模式每个营业部有独立的投资顾问团队，并有自己的服务产品或服务手段，投资顾问团队可能是从营销服务团队中选拔出来的，把营业部一些高端客户或签约客户给投资顾问做深度的投资服务。总部有几个人作为各营业部投资顾问制度的制定者、管理者。这种模式的组织结构如下图：2.3 研究所模式 利用研究所的研发资源，打造服务产品；也有利用研究所的人力资源，作为投资顾问的人选，为高端客户或签约客户提供专业的投资指导。这种模式的另外一个形态是，总部有几个投资顾问，每个投资顾问负责几个营业部，产品依属于总部的投资顾问，组织结构如下图：2.4 团队建设的难点业内人士表示，投资顾问模式对券商而言既是机会也是考验，要在短期内培养一批成熟的投资顾问却成为券商目前不得不面对的难题。困扰券商开展投资顾问业务的首要问题在于投资顾问的构成。投顾人员来源主要有:l 研究所中具有中短线操作喜好、注重技术分析的分析师；l 营业部原有咨询岗的工作人员；l 客户经理中具备潜力，希望自我提升的工作人员。l 外部招聘，不断吸纳新的投资顾问。不过，按照证券业协会的数据，目前拥有证券投资咨询业务资格的人员并不多，最多的是广发的693名，但也有不少合资券商和纯经纪牌照的券商，没有一人有咨询资格。即便经纪业务份额大的券商，平均每家营业部也不过有2-3名。这2-3名要服务覆盖上万名客户，即便按照“二八定律”服务20%的高端客户，每人也要对应近千名客户。所以，如果要实质性推进投顾业务，券商的突道口就是人才缺失问题。因此投顾团队建设，还是要用过内部选拨、培训和外部招聘等多种方式来充实投顾队伍。在人才选拨上，除需要取得投资顾问资格外，更重要的是投资顾问能力的评测，通过一些竞赛活动或日常的功能能力表现，选拨出有良好投资意思、投资能力的人才。比如：1) 通过模拟炒股或者荐股比赛，选拨出收益率好、荐股比较准的人才；2) 模拟组合与大盘基准比较,每月统计比较结果和排名情况；3) 账户诊断,提交给评分人进行打分,进行分数排名(为了相对公平起见,采用匿名方式)；4) 报告(行业,公司等方面),提交给评分人打分,排名(为了相对公平起见,采用匿名方式)5) 。。。。。。3. 投顾与相关岗位的分工投资顾问在展业过程，可能与营销经理（经纪人）、分析师有关系，这三类人员服务的分工不同：3.1投资顾问与分析师角色定位证券投资顾问服务和证券研究报告提供帮助投资者做出投资决策的证券价值分析意见或者证券投资建议，均是证券公司服务客户的重要手段。两者具有显著的区别，主要体现在：证券投资顾问证券分析师1、立场不同证券投资顾问基于特定客户的立场，遵循忠实客户利益原则，向客户提供适当的证券投资建议。证券分析师基于独立、客观的立场，对证券及证券相关产品的价值进行研究分析，撰写发布研究报告。2、服务方式和内容不同证券投资顾问在了解客户的基础上，依据合同约定，向特定客户提供适当的、有针对性的操作性投资建议，关注品种选择、组合管理建议以及买卖时机等。证券研究报告操作上向不特定的客户发布，提供证券估值等研究成果，关注证券定价，不关注买卖时机选择等具体的操作性投资建议。3、服务对象有所不同证券投资顾问一般服务于普通投资者，强调针对客户类型、风险偏好等提供适当的服务。证券研究报告一般服务于基金、QFII等能够理解研究报告和有效处理有关信息的专业投资者，强调公平对待证券研究报告接收人。4、市场影响有所不同证券投资顾问服务与特定客户的证券投资及其利益密切相关，但通常不会显著影响证券定价。证券研究报告向多个机构客户同时发布，对证券价格可能产生较大影响。3.2证券投资顾问与营销经理角色定位证券投资顾问与营销经理（证券经纪人）的区别：证券投资顾问证券经纪人1、身份关系投资顾问是证券公司、证券投资咨询机构的正式员工中，取得证券投资咨询执业资格、提供投资顾问服务的人员。证券经纪人是指接受证券公司的委托，代理其从事客户招揽和客户服务等活动的证券公司以外的自然人，不属于证券公司员工。营销经理是公司员工。2、注册要求投资顾问必须通过投资分析的专项考试，具有本科以上学历，并至少有两年证券从业经验。证券经纪人通过证券从业资格考试，可进行注册登记。3、服务内容投资顾问要了解客户需求，评估客户风险承受能力，提供有针对性的顾问建议服务。证券经纪人的客户服务限于向客户传递由证券公司统一提供的研究报告及证券投资有关的信息。证券经纪人拓展服务范围，从事投资顾问业务，应当转变身份，成为证券公司或者证券投资咨询机构的员工，通过所在机构注册取得证券投资咨询执业资格。三、 系统设计要点1. 总体架构投资顾问需要了解客户需求，评估客户风险承受能力，为客户提供有针对性的顾问建议服务。产品推介、沟通交流是投资顾问最为重要的内容，因此投顾业务支持系统应该包括三个系统的建设：1. 给业务管理人员使用的投资顾问业务管理系统：实现券商对投资顾问团队管理、投顾业务运作管理、投顾业务开展的风险管理，包括投顾资质管理、产品生产管理、签约与收费管理、考核管理、风险控制等模块。业务管理系统提供投顾等服务人员的执业支持、管理和营销服务；同时业务管理系统要满足监管要求，实现面向投顾工作的合规检查、留痕报备等要求。业务管理系统类似于经纪人管理系统，从业务支持、监管和业务合规性考虑得更多。2. 给投资顾问使用的投顾工作平台：投顾跟经纪人最大不同是，投顾以咨询和服务为主要职责，因此日常工作中，需要有效的工具支持，这些工具包括：1）投顾个性化产品的生产（枪）2）具有可操作性投资建议的加工（子弹）3）投资依据报告的支持（火药）4）客户沟通的工具（通道）3. 给客户使用的金融终端服务：面向客户细分的投资者终端和社区，是客户接收产品及服务的终端或工具。这三个平台，作为面向三类使用者的应用，还可以与其他业务整合在一起，如投资顾问工作平台，还可以与即时通讯系统、资讯系统、培训系统等整合；业务管理平台可以把CRM系统中的客户分级分类、产品运营等功能整合；客户金融终端与即时通讯系统、行情交易系统等整合。2. 业务管理端该平台重点关注公司各级投顾业务管理员对投顾业务的管理与监控。九大管理要素：《证券投资顾问业务暂行规定》，明确了投资顾问工作职责，为证券公司开展投资顾问业务提供了制度保障。从制度的条款，可以看出，该制度其实按照投资顾问的角色定位，包括了前面的客户服务适当性管理、佣金管理、服务工作管理等制度的要求，明确了证券公司对投资顾问业务管理和风险控制的九大要素：业务推广、服务协议、服务方式、报酬支付、客户回访、投诉处理、客户管理、服务留痕、合规检查记录等。这些条款落实到系统中，重点包括以下四大功能模块：1） 对资源的整合：包括资讯、产品的整合，客户账户信息与分析的整合。2） 对人员的管理与评估，重点是对投顾双资格的管理，投顾的双资格是指：协会颁发的投资顾问执业资格和公司内部发放的投资顾问上岗资格。投资顾问必须经过投资顾问平台三个月的试用期，考核通过后方予以转正，取得协会投资顾问资格的投资顾问，由研究所或理财中心授予公司投资顾问岗资格，并根据投资顾问平台考核结果评定投资顾问职级，正式充实投资顾问业务。3） 业务流程运营管理：包括客户签约投顾业务流程、产品订单处理流程、收费/扣费流程，以及投顾参与产品生产的流程、媒体活动流程等。流程运营管理要能灵活定义流程节点，实现流程的流转和流程管控。4） 投顾的绩效管理：投顾的绩效可能包括服务效果、产品生产能力、服务行为等方面的考核：l 服务效果：这个跟营销考核类似，各券商为了激励投顾业务的推广，会采取一些激励措施。常用的服务效果指标如：签约客户数量、退签数量、增值佣金、增值收入、服务价值率、资产增值率、客户周转率等。l 产品生产能力：工作量考核指标如：阅读研究报告的数量、在会议中提交观点的数量、制作工作底稿的数量等；工作质量考核指标如：荐股收益率、模拟组合收益率、产品响应度、产品评价等。l 服务行为：参加会议的情况、服务勤奋度、响应速度、客户投诉、合规性考核等。5） 风险管理：投顾业务的风险管理可能包括以下几个方式：l 客户交易风险：包括代客理财的监管、客户亏损度监控。l 服务行为监控：事前控制包括产品生产时的知识版权审核、客户服务过程中关键字过滤、投资建议中信息隔离墙控制等；时候控制包括投顾服务日志、信息发送记录、在线交流日志、媒体活动材料等抽查。l 适当性风险：投顾推荐产品的错配提醒、投资建议推出后客户亏损较大提醒、客户产品定制错配提醒等，这里的错配是指产品的风险属性或产品特征与客户的风险属性或客户特征不匹配。

国信证券量化样本：技术硬核+服务全面，着力实现覆盖量化投资全生命周期的产品服务财联社（深圳，记者 覃泽俊）讯，量化策略逐步成为 A 股不可或缺的重要力量，也成为了更多券商机构交易业务的重要发力点。国信证券在量化服务领域起步较早，经过多年积累与沉淀，国信证券在量化领域形成了一套完善的技术解决方案和综合全面的服务支撑。公司团队在服务客户的过程中不断总结提升，形成了 " 技术硬核、服务全面 " 的国信特色。国信证券服务的量化机构规模近年排名不断上升，正是市场对国信证券在量化服务上持续布局的认可。国信证券近期接受了财联社专访，核心观点为：1、2015 年国信证券先发布局，已形成覆盖量化投资全生命周期的产品服务，并在全国 10 余个重点城市组建了专业团队，同时发挥全牌照优势，提供策略实现、融资融券、种子基金、产品代销、资产托管、场外衍生品等全方位服务支撑。2、公司将 AI 技术和业务场景深度融合，基于全链条视角为客户提供全流程一体化的产品服务。在投资决策层面，公司自主研发了 AI 量化因子产品、AI 投资研究平台；在交易执行层面，推出智能算法引擎，支持 7 种云端智能算法，通过 AI 算法利用历史数据进行参数调优；在风险防范层面，打造实时风险防范系统，做到全流程智能化预警。3、随着衍生品市场的逐步放开，一方面，主动与量化的融合度越来越深，很多主观策略会借助量化工具去落地；另一方面，许多私募借鉴国外先进的量化投资理念，运用本土化优势，衍生出各种投资策略。4、近年来优质资产愈发稀缺，量化产品凭借收益稳健、低回撤的特征愈发受到关注，成为居民财富管理所不可或缺的投资品种。量化产品能有效改善个人大类资产配置质量，满足各类投资者资产收益预期。5、专业的量化个人投资者其实数量比较少，这部分投资者的主要需求是便捷的量化交易系统工具。个人量化客户只需关注策略有效性本身，而快捷的行情、丰富的函数库、准确的回测等，都可以在量化交易系统上实现。6、量化业务不仅在公司经纪业务中占据举足轻重的地位，更是拉动其他业务发展的利器。7、通过打造 GFinD 极速行情，GUTS 极速交易柜台，极速网络环境等，国信证券在确保信息安全的同时，打造低延时极速交易环境。同时，国信证券建设了客户交易行为监控系统，实现全业务异常交易及场外配资的实时监控，并具有分级预警、降速、实时阻断等处置功能，做到事前、事中、事后系统性监控。8、随着量化市场的迅猛发展，公司通过消化、整合、吸收，形成了覆盖各类量化机构和个人的多层次交易服务体系，为不同层级客户提供精准化、差异化、专业化的产品与服务。公司仍将不断加大研发投入，通过数据驱动，业务与技术深度融合，为量化客户打造快速、强大、齐备的全维度平台与服务，以实现财富成长的智能化。专访全文如下：财联社：国信证券在服务量化客户上有哪些独特优势？国信证券：国信证券在量化服务领域起步较早，作为国内大型综合类券商，公司为客户提供全面优质的金融服务。经过多年积累与沉淀，国信证券在量化领域形成了一套完善的技术解决方案和综合全面的服务支撑。公司团队在服务客户的过程中不断总结提升，形成了 " 技术硬核、服务全面 " 的国信特色，赢得了广大客户的认可和信赖。在交易技术上，国信证券高度重视金融科技，持续加大 IT 投入，在创新中始终引领，在探索中不断突破，保持着行业领先地位。公司早在五年前就对量化领域先发布局，多点发力不断深耕，已形成覆盖量化投资全生命周期的产品服务，能满足各类客户、各种交易场景的需求。在服务支持上，公司在全国 10 余个重点城市组建了专业的服务团队，快速响应客户需求，从业务到技术形成了一条闭环的服务链，旨在为量化客户提供专业、高效的服务。在综合金融服务上，国信证券充分发挥全牌照优势，为客户提供策略实现、融资融券、种子基金、产品代销、资产托管、场外衍生品等全方位服务支撑。财联社：国信证券针对量化客户开发了哪些 AI 应用？国信证券：这几年金融科技发展非常迅速，通过金融科技和财富管理双轮驱动，推动证券公司业务升级，已成为了行业共识。量化投资是 AI 在投资领域的典型应用场景，为了更好地服务量化客户，公司将 AI 技术和业务场景深度融合，基于全链条视角为客户提供全流程一体化的产品服务。在投资决策层面，公司自主研发了 AI 量化因子产品、AI 投资研究平台，让投资决策变得智能化、高效化；在交易执行层面，推出智能算法引擎，支持 7 种云端智能算法，通过 AI 算法利用历史数据进行参数调优，有效降低冲击成本，提高交易效率；在风险防范层面，打造实时风险防范系统，做到全流程智能化预警。国信证券通过充分运用 AI 技术，全面提升各个环节表现，不断探索力求创新，力争成为业内的领头羊。财联社：国内量化市场呈现哪些趋势？未来市场空间如何？国信证券：目前，国内量化市场呈现 " 机构化、专业化、多元化 " 发展趋势。由于量化投资对交易系统、专业能力要求较高，机构投资者无论在硬件、技术还是资金实力等方面都有个人所无法匹及的优势，发展迅速，占比不断提高。伴随着机构化进程，量化投资者总体专业度也在不断提升。一个典型的场景是，国信证券很多客户利用公司提供的策略交易平台，通过机器学习开发交易策略并应用到了实盘。而专业性带来了更加明显的资金聚集效应，优质量化私募扩容提速，百亿级量化私募不断涌现，甚至出现了千亿级的量化巨头。量化策略方面，更新迭代速度加快。早先，量化策略多以 Alpha 策略与套利为主。随着衍生品市场的逐步放开，一方面，主动与量化的融合度越来越深，很多主观策略会借助量化工具去落地；另一方面，许多私募借鉴国外先进的量化投资理念，运用本土化优势，衍生出各种投资策略。伴随着国内资本市场制度变革与金融工具的不断丰富，量化投资前景广阔。2018 年科创板引入，扩大涨跌幅限制；2019 年沪深交易所新增沪深 300ETF 期权，中金所引入沪深 300 股指期权，进一步丰富对冲工具；2020 年创业板改革交易规则，同时放开首日融资融券，使得量化策略的实现更加灵活。目前，海外市场 70%-80% 的交易量都是通过程序化交易的方式完成，国内这个数字仅为 20%-30%；国外超过半数的机构管理人是量化管理人，国内量化管理资产占整体私募规模不到 10%。未来空间仍然十分巨大。同时，近年来优质资产愈发稀缺，量化产品凭借收益稳健、低回撤的特征愈发受到关注，成为居民财富管理所不可或缺的投资品种。量化策略中市场中性策略能规避市场风险，追求绝对收益；指数增强策略可以在追踪指数的基础上结合主动管理，获得超额收益；还有 CTA 策略，投资于商品市场，与传统股票市场相关性较低……这些量化产品能有效改善个人大类资产配置质量，满足各类投资者资产收益预期。财联社：如何看待个人量化交易业务在国内的起步？国信证券：目前，国内个人量化业务仍整体处于起步阶段。专业的量化个人投资者其实数量比较少，这部分投资者的主要需求是便捷的量化交易系统工具。他只需关注策略有效性本身，而快捷的行情、丰富的函数库、准确的回测等，都可以在量化交易系统上实现。对于普通投资者来说，现在也愈发注重交易的理性及计划性。针对这部分群体，国信证券将高门槛的量化交易普惠化、简单化，将成熟的交易模式、策略思路开发成简单易用的交易工具，如条件单、智能盯盘、智能选股等等。财联社：量化客户目前给国信证券的收入贡献度如何？量化客户是否能转化拉动其他业务的发展？国信证券：目前国信证券量化业务在经纪业务中交易份额占比较高，有效提升了公司交易市场份额，连续多年国信证券年股基交易金额逾万亿。量化业务不仅在公司经纪业务中占据举足轻重的地位，更是拉动其他业务发展的利器。一方面，量化类客户对交易工具和品种有较高需求，通过以客户需求为导向，不断提升技术实力与产品服务水平，在促进经纪业务发展的同时，也进一步促进了衍生品、对冲工具、资产托管等各项业务的发展。另一方面，在业务开展过程中，公司也挖掘了一批优秀的私募管理人，为高净值客户提供丰富优质的量化产品，有利于推动公司财富管理业务的发展；再次，通过多年服务量化客户积累的经验，引进吸收国外先进技术，打造交易硬实力，为公司吸引了众多 QFII 等外资客户，进一步促进公司海外业务的发展；最后，通过多年的技术积累，提升了公司整体的 IT 能力，带动公司资管、自营、固收等多项业务的协同发展。财联社：量化交易是 " 拼军备 "、" 拼战术 " 的专业导向市场，国信证券在 IT 技术和交易策略上有哪些 " 硬核 " 武器？国信证券：秉承技术领先战略，国信证券早在 2015 年就进行前瞻性布局，深耕技术交易领域，根据不同类型客户，构建多层次量化交易服务体系，为各类交易型客户提供全方位交易工具。行情系统方面，推出 GFinD 极速行情系统，基于 FPGA 硬件解码，具备高性能、高容量、低时延、高可靠等多重优势，全链路时延不超过 900 纳秒，相比传统软件系统性能提升 1000 倍。柜台系统方面，打造新一代 GUTS 极速交易柜台系统，采用新一代分布式架构、CPU 缓存，实测该柜台系统在 3 万笔每秒吞吐下，穿透时延约为 10 微秒，支持委托笔数高达 1000 万笔 / 天，相比市面主流柜台系统，速度提升 30 多倍。此外，公司于 2015 年推出高级订单系统，在行业内率先建立券商交易中台服务。打造全品种轻型策略引擎，提供 16 种高级订单，降低交易门槛。同时面向有批量建仓、组合调仓、智能拆单、增减持等需求的客户，打造智能算法引擎，支持 7 大云端智能算法，运用大数据、云计算和人工智能等技术，实现智能挂撤单、参数优化和风控。策略系统方面，为不同交易者提供多种选择。面向成熟量化机构，公司独立自主研发，推出云核策略托管平台，提供高仿真策略交易、低延迟实盘交易、高速行情等服务，为专业投资者提供极速稳定的交易平台；面向初创私募与量化策略爱好者，打造支持全品种交易的国信 iQuant 策略交易平台，基于 Python 编程，扩展友好，具备高速行情、精准回测、算法交易、完备风控等多重功能，轻松实现交易的 " 科学决策 " 与 " 精准执行 "。配套上述系统，公司在网络环境建设上加大投入，深挖交易链路每个环节，对网络部署和硬件设备进行全面优化，在确保信息系统安全的同时，打造低延迟极速交易环境。最后，在风险控制措施方面，国信证券严格执行适当性管理，加强异常行为监控，认真做好技术系统安全防护。国信证券建设了客户交易行为监控系统，系统内置配资监控模型和异常交易监控模型，实现全业务异常交易及场外配资的实时监控，并具有分级预警、降速、实时阻断等处置功能，做到事前、事中、事后系统性监控。财联社：随着市场机构化程度的加深，量化产品的崛起正成为不可阻挡的方向，国信证券在量化服务体系上是如何规划的？国信证券：国信证券在量化服务领域深耕多年、勇于探索，始终走在行业发展的前列。随着量化市场的迅猛发展，公司通过消化、整合、吸收，形成了覆盖各类量化机构和个人的多层次交易服务体系，为不同层级客户提供精准化、差异化、专业化的产品与服务。针对成熟量化私募，全面优化行情、柜台与交易链路，提供端到端、全链路、超低时延的交易服务解决方案，充分满足客户对交易速度和系统稳定性的极致需求。公司自主研发云核策略托管平台，为投资者在托管机房提供极速的策略执行环境，满足专业客户对速度与稳定性的需求。针对初创型私募和量化策略爱好者，提供 iQuant 全品种的策略交易平台，便捷实现交易想法。同时，在策略实盘之前，可在公司提供的高度模拟交易所撮合环境验证策略，减少试错成本。针对活跃个人客户，提供智能条件单等简单易用的智能化、自动化交易工具，将原本高门槛的策略投资简易化、工具化，帮助投资者科学、理性地做出投资决策。未来，公司仍将不断加大研发投入，通过数据驱动，业务与技术深度融合，为量化客户打造快速、强大、齐备的全维度平台与服务，以实现财富成长的智能化，确保行业领先地位。

不好。1、平安70%以上的交易是量化交易，你卖他涨你买他跌。2、平安证券的合同风险披露，风险较大。

量化交易，关键在量化，把一些原本感性的东西能够用数值量化出来，表示出来，进行定量分析，使之能够可视化，这都是量化。比如我们可以用先进的数学模型代替人工主观判断，量化市场情绪，进而指导自己的交易。在量化交易中，我们称之为因子，比如形态因子，价格因子，财务因子，价值因子等等，主要根据交易系统的不同会挖掘不同的因子，然后去验证因子的有效性。量化交易不等同于自动交易，或者程序化交易，程序化就是将思维通过算法编程进而上机的过程。这是一个很宽泛的概念，不仅是用来交易。比如让计算机计算1+1。用固定规则去指导交易，比如股价上穿MACD，自动买入等，股价跌破均值，自动卖出等。想要进一步了解量化的人士，可以了解一下达尔文量化，具有优秀的量化模型，高成功率的封板模型和稳定的盈利率，欲了解详情请点击文章：https://www.darwinquant.com

量化交易是指利用计算机程序和数学模型进行投资交易的一种方法。这种交易方式通过对数据的分析和模拟，将交易决策和操作自动化，从而提高交易效率和收益率。总之，量化交易是一种基于计算机程序和数学模型的投资交易方式，具有高效、精准、自动化的特点。它是金融市场中的一种新型交易方式，对于提高交易效率和收益率具有重要的作用。量化交易的特点是高效、精准、自动化。它可以在短时间内处理大量数据，分析市场趋势和价格波动，制定出相应的交易策略，并自动执行交易操作。与传统交易相比，量化交易具有更高的交易频率、更低的交易成本和更稳定的收益率。总之，量化交易是一种基于计算机程序和数学模型的投资交易方式，具有高效、精准、自动化的特点。它是金融市场中的一种新型交易方式，对于提高交易效率和收益率具有重要的作用。量化交易的应用范围非常广泛，包括股票、期货、外汇、债券等金融市场。在股票市场中，量化交易可以利用股票价格的波动来实现投资收益；在期货市场中，量化交易可以通过对期货价格的预测来进行交易；在外汇市场中，量化交易可以利用汇率的变化来获取收益；在债券市场中，量化交易可以通过分析利率走势来进行投资。总之，量化交易是一种基于计算机程序和数学模型的投资交易方式，具有高效、精准、自动化的特点。它是金融市场中的一种新型交易方式，对于提高交易效率和收益率具有重要的作用。《http://www.noos.cc/1231.html》《http://www.lanzhouweike.com/lz_2908/》《http://www.lanzhouweike.com/lz_2907/》《http://www.lanzhouweike.com/lz_2910/》《http://www.muna.cc/1512.html》《http://www.muna.cc/1513.html》《http://www.muna.cc/1523.html》《http://www.muna.cc/1524.html》

量化交易，关键在量化，把一些原本感性的东西能够用数值量化出来，表示出来，进行定量分析，使之能够可视化，这都是量化。比如我们可以用先进的数学模型代替人工主观判断，量化市场情绪，进而指导自己的交易。在量化交易中，我们称之为因子，比如形态因子，价格因子，财务因子，价值因子等等，主要根据交易系统的不同会挖掘不同的因子，然后去验证因子的有效性。量化交易不等同于自动交易，或者程序化交易，程序化就是将思维通过算法编程进而上机的过程。这是一个很宽泛的概念，不仅是用来交易。比如让计算机计算1+1。用固定规则去指导交易，比如股价上穿MACD，自动买入等，股价跌破均值，自动卖出等。想要进一步了解量化的人士，可以了解一下达尔文量化，具有优秀的量化模型，高成功率的封板模型和稳定的盈利率，欲了解详情请点击文章：https://www.darwinquant.com

有免费版，可以免费下载使用，但是功能比较少。专业版、机构版、券商版就都要收费了。拓展资料：什么是掘金量化？官方点的说法是：掘金量化是一个集数据、投研、实盘交易的一站式专业量化平台。同时提供算法、level-2、智能策略等特色服务，一个平台搞定量化完整链路的多种需求。因为做量化本身就是件有门槛的事，掘金量化作为一个为Quant而生的专业平台，使用起来自然也有一定门槛。一般建议用户至少具备基础的编程能力，这样才能真正感受其作用！关于掘金量化的作用，我们可以对应场景来理解：当你想验证策略逻辑但缺少数据时，用掘金！提供实时数据+历史数据+基本面数据，tick支持获取最近三个月的长度；调用方便，几行代码就能快速获取数据到本地；可获取股票、期货、可转债、指数的数据。当你想找个地方编写策略？用掘金！！兼容Python、Matlab、C++、C#四种编程语言SDK；内嵌Python IDE，也支持外部IDE进行编程和调试；本地开发、本地运行，确保策略代码的安全。当你想检验策略效果？用掘金！！！一键回测，快速验证投资思想；仿真交易，用实时行情数据验证交易逻辑；绩效分析，帮助优化投资逻辑或模型。当你想真金白银的来场量化交易？用掘金啊！！！合规交易通道，百亿级资金严苛验证；支持多种交易品种，包括股票、可转债、ETF、期货等；面向交易速度设计、系统内微秒级延迟。注意，以上所述仅是掘金量化所拥有的部分功能！总的来说，从想法到策略落地，再从回测到实盘交易，这一系列动作全部都可以在掘金量化的平台上完成！除此之外，掘金还拥有专业、给力的技术支持团队，为用户解决各类使用问题，提升终端易用程度！目前，掘金量化已与东方财富、东兴证券、华鑫证券、信达证券、九州证券、申港证券、万和证券、英大证券、东北证券等券商开展合作，支持接入全国任意CTP柜台期货公司，未来还将有更多合作伙伴加入，诸位敬请期待！

将交易技术量化成自动交易是没问题的。难度在于交易技术的量化过程，细节处理，还有就是程序员编程能力。首先，要将交易技术用别人能理解的方式描述出来，让别人一听就能掌握的程度。这样对程序员来说更有把握完整写出符合要求的程序。其次，根据程序员的反馈，很多细节描述方面进行完善。有时候，某些细节交易者认为理所当然，但实际所采用的编程工具未必有对应的函数或对应的描述方法。这就需要交易者更改描述方法。再次，很多程序在编写以后，很可能存在逻辑错误，或其他或多或少的问题，需要进行大量的数据测试来修正。还有就是量化的一些基本问题需要注意，如过度拟合优化这些。先对量化的基本知识做个了解，做到心中有数为好。至于自动交易，找个支持自动交易的平台即可。股票方面有掘金量化（九州证券），TS量化平台（国信证券），还有少量的Python量化平台也支持自动交易，期货的文华财经，开拓者，外汇的MT4等等。

好，证券是有量化交易接口的。

1、首先登录平安证券官网，在网上联系证券公司客户经理。2、其次表明想要开通量化交易的意愿。3、最后实行相关流程，即可成功开通量化交易。

个人觉得不可信，毕竟现在这种诈骗形式越来越多了，凡事利润翻倍的都不可信，如果利索那么大，馅饼这么大，不会再朋友圈大张旗鼓的出现，也轮不到朋友圈里都能看到，贪小便宜吃大亏的道理你要懂得，这种馅饼还是不要咬的好，只是个人观点，仅供参考

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。量化投资相对于传统投资方法的优越性主要来自两个方面：其一，现代投资组合理论强调通过多元化投资组合消除非系统性风险，以实现降低风险的作用。但实际上由于人的视野和精力都相对有限，基金经理或研究员不可能进行大范围的股票甄选和高频率的验证测算，形成的投资策略得不到宽度、广度上的肯定，难免形成一孔之见。靠人力甄选得到的投资组合很难达到最优化配置，无法确保在风险管理和利润追求上的投资目标。而量化投资的视角更广，借助计算机高效、准确地处理海量信息，更广泛地寻找和验证投资机会，消除投资组合配置的局限性。其二，行为金融学认为，投资者是不理性的。任何一个投资个体的判断与决策过程都会不同程度地受到认知、情绪、意志等各种心理因素的影响。基金经理和投资研究员在一段时间跟踪某只股票之后，由于时刻关心股价的表现和基本面的变动，可能出现不同程度的情感依赖，“和股票谈起恋爱”。即使出现了下跌趋势，也可能因为过度自信、抵制心理等不理性的分析出发点而导致投资、荐股时的行为偏差。而量化投资依靠计算机配置投资组合，克服了人性弱点，使投资决策更科学、更理性。原学博大精深，原学不仅是出世的学问，也是入世的学问！原学不仅研究“道”，也研究“术”！不仅研究“体”，也研究“用”。原学是“体”与“用”结合最好的世间学问！原学无用无不用！原学用于投资，独创原学福慧投资法（原学道行投资法），就是“体”与“用”充分结合的最好例证！俗话说：“小隐隐于野，大隐隐于市”。我们原学还要加一句：“超隐隐于投资”！投资市场（股票、期货、期权等）存于世间几百年时间，不乏很多有效的方法，但是成功者却寥寥无几，乏善可陈。其根本原因不在于投资方法的是否有效，而在于投资者的“心”！在于投资者在投资过程中如何有效地控制住“本我”，做到投资过程中不起心不动念！这比学习证券投资方法要难上千倍！原学福慧投资法（原学道行投资法）不仅教大家最有效的证券投资“术”，还要花更多的时间教大家证券投资“道”，教大家“投资禅”，提高投资者的道行，在物欲横流的投资中禅定，在禅定中投资！保证投资者在投资赚钱的过程中还能“明心见性”！最终还能将投资利润回馈社会，兼济天下，天下为公！

当然可以，而且是任何交易者都可以使用量化交易技术，股票交易数据是很容易采集的，就是分析起来比较麻烦，如果题主是职业散户，美股研究社更建议使用一些软件炒股辅助，策略炒股通主要对有量化思路但又没有编程能力的散户非常试用。它量化了所有股票数据数据，而且还提供多因子策略模型供用户建立自己的策略，通过手机点选就能实现，非常好用。

　　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。

简单讲讲期货与股票的区别，美股研究社提供: 1、期货市场的交易费用低，一次买卖的费用为交易额的千分之一左右，且期货盈利暂不收取所得税；股票市场的交易费用高，一次买卖的费用为交易额的百分之一左右。 2、期市的交易品种较少，基本面资料相对也少，而且均可以在公开的媒体上查阅；股市的股票数量较多，且每只股票的资料均需要研究，还要配合综合指数，常出现“赚了指数赔了钱”的情况。 3、以整体价格波动幅度看，大豆十年来基本上在 1700-4000 之间波动，铜在 13000-33000 之间波动，即最高价仅是最低价的 2－3 倍，期货价格的高低和现货息息相关；而股票价格高低难以有一个统一的衡量基准。 4、期货市场的操作可以当天进出买卖，即 T＋0 交易，发现操作失误可以马上平仓离场；股票市场的操作是当天买进，第二天才可以卖出，即 T＋1 交易，盘中即使发现操作失误也只能眼巴巴的看到收盘，而无能为力。5、期货市场始终是一半人赚钱，一半人亏损；股票市场的交易结果是“共赢同赔”，且股市的系统性风险目前无法规避。6、以单日价格波动幅度看；期货一般仅为 3% ；股票是 10％  7、从风险监控角度看，期货市场交易的品种多是大宗农产品或工业原料，事关国计民生，价格的波动受到交易所、证监会乃至国务院有关部委的监控；而股票由于上市公司众多，目前已经 1500 多家，股票价格的形成受多种因素支配，对价格的合理波动范围认定十分困难，难以实施有效的监管，市场上价格操纵现象屡禁不止。 8、从定价基础和价格秩序看，期货市场商品的价格以价值为基础，随供求关系而波动，还有现货作参考，多空双方地位平等，任何一方都不敢脱离现货价格胡作非为，并且市场操作公开、透明，每日成交、持仓情况均对外公布，内幕交易少，大户操纵较难；；而股票市场操作的详细资料很难获取，内幕交易多。由于股票的可流通股份是相对有限的，股票的“庄家”可以通过自己的信息、资金优势提前暗地介入，收集大部分筹码，可以相对掌握股价的“定价权”，坐庄者和跟庄者地位严重不平等，往往出现价格和价值严重脱节。9、期货市场的保证金交易制度使投资者可以“以小搏大”，以一当十，也就是说你有一万款钱在期货市场上就可以买到十万元的商品，期货交易由于其保证金的杠杆原理，可以放大收益，四两拨千斤。期货只需付出合约总值的10%以下的本钱；股票则必须100%投入资金，所以只要操作得当，就可以获取高额回报；但如果操作失误，损失也大，关键看你怎么把握． 10、期货市场的操作是“双程道”，可以先买后卖，也可以先卖后买；股票市场的操作是“单程道”，只能是“先买后卖”。 11、期货市场的操作需要注意时间因素，现有期货合约的“寿命”均在一年半之内，到期必须平仓或者实物交割；股票市场操作的时间性不强． 12、期货市场中的持仓总量是变动的，资金流入，持仓总量增加；资金流出，持仓总量减少；股票市场的单只股票的可流通股本是固定的，总的份额不会变化。 13、期货市场交易手段丰富，既可以单纯买卖交易，也可以跨期套利、跨市套利、跨品种套利等；股票市场交易手段单一。 14、期货市场的研究重点在于期货品种的供求关系、经济波动周期、政府政策、季节性因素等；股票市场的研究重点是宏观经济环境和个股企业的生产、经营情况。

量化交易的可怕甚至说是恐怖。关于量化交易，监管层目前还没有明确表态，过去为了增加流动性，量化交易逐步走上主流，并正以几何倍数增长，收割速度同时加快，只要探头出来，头就掉，谁还敢炒股?问题是这个市场拥有世界上最多的散户，用最古老的方法，而量化是极少部分资本家收割的机器，这样就失去公平竞争环境了，长此下去，散户全部完蛋，都是机器对赌，这是个什么市场?跟业绩有关吗？跟价值投资有关吗？人机大战到底谁更胜一筹？记得多年前的国际象棋人机大战吗？世界排名第一的顶级高手也干不过机器人，这就是现实。但是现在的国际象棋比赛仍在进行，当然也不会允许任何一个国家派机器人参赛，这就是规则，放到股票市场依然使用。那是不是以后股民就没法玩了，当然不是。我们应该极限的降低盈利预期，管好自己的手，赚到就跑，但是这对于任何一个股民都是难以做到的。是的，我们的很多对手正在从人变成机器。这里的机器，说的是量化程序。通常，量化分为两种：一种是全量化，模型设计，信号分析，交易过程，全部量化，这种量化接近阿尔法狗，是最可怕的;还有一种是半量化，就是主观+量化，人分析和思考，甚至人来选股，由机器来完成操作。毫不客气的说，单单靠量化交易做出来的成交量是虚假繁荣。那么，量化是朋友还是敌人?从机器最终取代人的角度，量化绝对是敌人。因为短线交易，凡是模型化的，理论上机器都可以取代人。凡是理解力性质的，人还能保留一丝的优势。问题是，当量化的资金规模足够大，你的理解力本来很好的股票，但是量化机器判断为不好的股票，直接在几分钟之内开砸，那么“劣币就会驱逐良币”。到最后，没有谁更好，只有谁的资金体量大谁最好。量化交易思考，机器正在主宰市场？——量化无限扩大后最可怕的后果是什么？这就是量化规模扩大对市场的最负面影响。其实，投资没有绝对真理，特别是短线，谁钱多谁就拥有真理。哪怕你是对的，经不住机器人操作几百亿规模的基金进行反向操作。所以，不得不进行可怕的展望，量化机器可能重塑我们的交易哲学。

这是一个量化小白站在大门口的一点思考，想法可能会有很多问题，仅仅作为抛出来的砖，希望后续的学习中能雕磨出玉。不知道大家入门量化之前，有没有像我一样的困惑，分不清什么是量化，什么是程序化。 经过我不成熟的思考，我觉得用定量的方式来确定交易策略，就是量化。将交易逻辑编写成程序，交给电脑来执行，就是程序化。换句话说，其实量化是选择交易（或投资）策略的一种方式，而程序化是执行交易（或投资）策略的一种方式。另外两者也是包含和被包含的关系。因为电脑没有主观的判断，想要把交易逻辑写成程序，必须先将其量化，所以一般地，程序化都是量化的。而量化出来的交易策略不一定用程序执行，也可以手工执行，所以量化不一定是程序化的（参考海龟那样，不知道这样说准不准确？）。 你们有没有好奇过，量化都是什么类型的呢？ 根据《打开量化投资的黑箱》这本书所说，从设计交易策略的角度上分，量化可以分为理论驱动型和数据驱动型，我用我小学的理解水平翻译一下，就是分为演绎法和归纳法。举个例子，假如我要预测明天10点我是否起床了。演绎法（理论驱动型）来看，理论上如果明天是工作日，我要上班，所以就应该起床了；而如果是周末，我需要充足的休息，所以就应该没起。根据这个理论，我们就可以通过明天是否是工作日，来预测10点我起没起床。 归纳法（数据驱动型）的方式，是先找到过去n天10点时的各种数据，然后进行数据分析。通过分析数据，可能会发现，工作日的10点，我已经起床的概率是100%，而休息日的10点，我没起床的概率是99%，那么由此来根据明天是否是工作日，来预测我10点是否起床。但是，归纳法得出的结果不一定能找到理论依据，可能得出一个看上去无厘头的结果，所以普通玩家可能更倾向于使用演绎法来做量化。 同样根据上边这本书的定义，从使用的数据的角度来看，量化也跟主观交易差不多，可以分为使用价格数据的技术面派，和使用基本面数据的基本面派。技术面更多使用量价数据，而基本面更多使用财务数据、宏观经济数据，这些大家都很熟悉了，就不再累述。更重要的是如何应用这些数据，比如同样是使用量价的技术面，可以是非常简单的均线来做量化，也可以用非常复杂的数学模型来刻画走势，同一套数据在不同人手里可能得出不同的结果，所以数据的应用至关重要。 在了解量化前，我觉得量化非常神秘，仿佛有化腐朽为神奇的力量。但通过这本书简单的了解过后，我感觉好像并没有我想得那么神奇。量化更多的好处在于，让我们交易前缕清思路，而不是盲目下单。程序化更大的好处是，运算快，严格执行（其实不一定是好处，也可能会把错误严格执行）。那如果利用这些优点呢？我觉得要么通过高频，把运算快的特点利用起来，抢在主观交易者做出反应前下单，取得速度优势。要么就对大量标的进行分析，通过广撒网来重点捞鱼，捕捉到主观交易者不容易察觉到的机会。至于对单一标的深入研究，我觉得量化不一定能比主观有巨大优势，拿股票举例，可能需要非常海量的数据和适当的方法，才能比得上跟企业高管或行业大佬吃几顿饭得来的“前沿”消息。当然，这些只是我初窥量化带来的一点小想法，可能比较幼稚，还希望自己能多多学习。

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。量化交易背后的逻辑是：一切因素都是可以数据化、量化、规则化的。这在一定程度是拥有足够依据的。数字货币区块链网络数据、技术指标自不必说，通过接入搜索引擎、社交媒体、公开社群，学习并判断市场的非理性因素，市场的绝大部分“元材料”可以被来者不拒地吸收。从外部来看，用户通过量化交易软件API接入自己的交易所账户资产，通过上述过程输出买入或者卖出（0或1）。量化宽松作为一种金融救市手段，在国际舞台上愈发彰显其存在感。简而言之，量化宽松的形态就是“中央支援地方”，具体做法就是敲低利率、大购债券，向市场注入大量流动资金。对受困于突发性金融危机的企业和地方银行来说，央行此时的形象无异于站在楼顶给各位撒钱，还撒得合理合法有理有据姿势优美（谁让它是印钱的呢）。如果说量化宽松中的量化指的是央行在短时间内提高货币供应，从而降低市场利率以及为地方银行提供流动性，那么量化交易中的量化更强调通过一套被检验过的算法将投资操作变得“AI化”，让你的买入、卖出操作不再受市场情绪影响，同时还能解放你的双眼、双手和双脚（如果用的到的话），让心灵放个假。终极目标就是做到“躺着也能赚钱”。

楼主你好，股市有风险，还是不要投资了，有那钱干什么不好

对于从未接触过量化的人来说，想知道量化是做什么的，重要的是掌握Python的基础知识、金融知识、技术指标、量化交易框架.Python的基础知识:掌握编程语言的最快方法是多写代码，在了解Python的基础语法、数据类型、运算方法、过程控制、函数设计的基础上多练习.目前，牛客网、leetcode等多个平台都提供了在线练习的功能，这些平台可以帮助大家快速提高编程能力.金融知识:入门阶段要掌握的金融知识并不难.我们必须了解投资目标市场的操作规则.以a股和美股为例，a股和美股在交易时间、最小交易单位、涨幅限制、结算方式、熔断机制等方面不同.投资者只有掌握投资目标市场等操作规则才能量化，实现程序交易.技术指标:技术指标通过图表研究市场行为反应，推测价格的变动倾向.常见的技术指标有很多，分类也不同，初学者只要掌握比较常用的技术指标，理解其意思，如何计算，如何使用即可.量化交易框架:目前许多在线平台提供量化战略制作功能，集成了许多便利工具，开发人员专注于战略开发，使用方便.例如，bigquant、优矿、米篮.当然，也有很多开源量化交易框架，开发商可以根据自己的需求进行二次开发，如vnpy、easyquant等框架.量化开发商应该选择适合自己的工具来实现量化策略.

什么是量化交易？ 摘抄一段百度百科里面的解释：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。 每个字都知道，但是连起来，就看不懂了，有没有这种感觉。 那么就一句句的消化吧。 以先进的数学模型替代人为的主观判断。 模型先不先进我不知道，但是用模型替代人的主观判断，我觉得还是不错的，为什么叫量化呢，就是把抽象的东西转换成具体的描述，炒股里面，就是用具体的数字来把我们的感觉表示出来。举个例子，我打算卖掉一个股票，怎么卖呢，冲高回落卖。冲高回落就是一个很抽象的东西，冲高是多高，跌多少叫回落，那么怎么用具体的数字表示，我就可以这么写，现价比前面的最高点低了3%就是冲高回落，这样看起来是不是清楚明了。 比如我手画的这个走势，A点和B点都不算冲高回落，C点就是冲高回落。 当然，这个3%是我随便写的，也可以是2%，4%等等其他数字。 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。 这个就好理解一些，计算机速度快，很短时间就能把我们想要的东西找出来，我们自己手工看肯定是效率很低的。我们之前说的，用i问财来选股，就是用计算机从历史数据中海选了，比如我们发现MACD在强势区金叉，后面大概率会涨，那么我们就可以制定这个策略。这个只是最简单的策略了，只有一个条件，实际操作中，是把很多指标条件综合在一起来制定策略的。 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。 这个大家都容易理解，但是又很难避免。 这段时间的行情就是这句话最现实的表现。年前抱团股疯狂上涨，各种赛道论，什么白酒永远没有泡沫，大家的情绪被带动了起来，使劲的追，极度狂热，把风险抛到九霄云外。年后抱团股开始下跌，结果又开始疯狂杀跌，以前叫人家神坤，现在又叫人家菜坤，极度悲观。东西还是那个东西，就是情绪不一样了，人性就是这样，要么狂热，要么悲观，总是在两个极端跳转。量化交易就是用机器代替我们交易，机器没有情感，完全按照设定好的来操作，就不会被情绪困扰。 量化交易在港股和美股是很流行的，大量的机构都依靠计算机技术来开展投资决策。 内地的量化投资规模就很小了，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。 再说说今天行情，看来韭菜们都看透了我A的套路，弱势行情下，高开必低走。所以在纳斯达克暴涨的带领下，高开，然后都夺路而逃，完美的低走了。今天抱团股倒是很坚挺，之前没怎么跌的科技却开始表演了，真是吃肉没有份，挨打逃不掉。 好消息是今天成交量很低，阶段地量了，所谓地量有地价，这里不能说是底，至少短期也要反弹一下了。 现在的趋势还是下跌趋势，所以要参与的，只能做做短期反弹，后面可能还会下跌。 仓位重的，可以趁反弹减仓。 想抄底的，还是再等等吧。 我是光头威。

1、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。 2、“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。

量化交易就是把股票债券外汇等投资物的交易策略交给机器算法，通过对某个市场的特点制定一套数学模型，什么时候买什么时候卖，多数都交给机器人。股市量化有两种含义，第一种是指交易量化，即投资者可以设置交易条件，当股价达到投资者所设定的条件时，系统就会自动下单，第二种是交易方式，即券商的交易系统，是一个智能的辅助决策系统，主要是在交易过程中控制风险。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。

首先肯定不是骗局。这个没的说，什么是量化交易？我们来系统的学习一下。量化交易就是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。它有着两层含义：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。

简单地说，量化交易就是依靠计算机程序实施投资策略的方法。比如说金融学上有一个很著名的交易策略叫动量交易 (momentumtrading)，就是说股票价格向上突破的时候买入，向下跌破的时候卖出。但是这个策略说起来简单，做起来其实很难。就说A股市场，有3000多支股票，在短短的时间里要靠人力把所有的股票过一遍，其实是完全不可能的。但是现在有了计算机，就没问题了交易员可以写代码，然后向计算机输入一个交易策略的指令:“当股票价格上涨超过20日平均线时买入，当股票价格跌破20日移动平均线时卖出”，然后把这个交易策略的指令输出去，让机器来下单操作。交易特点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。

想必很多的投资者对于量化交易这个词都是不陌生的，或多或少的都听说过，那么量化交易真的能稳赚不赔么？这篇文章就跟大家聊聊。首先就是到底什么是量化交易，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。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。量化交易有一个最大的特点，就是能够将之前的数据进行优化，就算你什么都不懂，拿一个数据进去，设置几个参数，都能够跑出来很完美的曲线。但是关键的问题是，曲线的完美，并不代表着你就一定能够做的完美。量化交易其实就是自动化的交易，由机器自己来执行策略，按道理来说，应该没什么问题。但是人不是机器，交易的时候一定会带有自己的主观思维。成功可以复制也容易复制，是它的最大优点。量化模型针对的目标通常是市场的某一类群体，只要通过模型的要求就能够进入程序，该过程可以反复不断地运用。综合以上信息，量化交易其实是和玩游戏开外挂是有点类似的，让程序替很多人做了一部分决定，但是现在还是没有一定会赚钱这一说，希望这篇文章能给大家带来帮助！

量化交易 是将传统交易理念规则化、变量化、系列化、模型化，利用计算机的数据处理能力，对宏观周期内投资产品的市场结构、估值成长、盈利质量、市场情绪等多个角度进行分析，藉以制定新型投资策略，形成一整套操作系统，在实盘中使用电脑自动执行。 以人工智替代投资者在某些环节中做决策，能极大地减少了情绪波动的影响，增强投资的一致性，可以大幅提升投资的稳定。相较主观交易者经常会应用“盘感”、“经验”、“第六感”作为其下单的策略，量化交易强调数据的重要性，一套策略一定是清晰明了的，首先得能说得清，道的明，策略是一套完整的闭环，无论开仓、平仓、止盈、止损，都有明确的条件，否则计算机也无法识别。 这样的好处也很明显，会让我们的交易变得清晰、成体系。我们能在此基础上，改良、精进，可以设立投资组合，交易不同的标的，使用不同的策略，而又相互不影响，能通过策略、资金管理、执行成体系的交易，而非停留在构建虚无缥缈且无法验证的策略这个阶段。交易系统扮演着“宪法”的角色，并不是具体的法令，剩余的细节则由操盘手借助自身经验来微调量化交易中的参数处理。量化交易也可以理解为是人工智能、数据分析在金融领域的一种应用。 量化交易与普通交易的区别类似于西医和中医，普通交易是中医，一番望、闻、问、切之后，依据个人经验和主观感觉开出药方；量化交易是西医，要化验、拍片，取得大量客观数据后开出药方。虽然都治病，但依据截然不同。量化交易运作之前，会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。 采取股票量化交易的目的就是以明确的指标和规则指导交易，量化策略在实际使用的过程中可以脱离人为判断，执行速度更快，运作效率得到了提高。不论是否采用程序化的执行手段，量化交易策略都能够在实际交易中减少人的负担，也就减少了许多重复性的劳动。早先的时候，投资市场都是交易员自己盯盘，根据市场动向来进行买卖。但是人的精力毕竟有限，随着金融市场的发展，股票越来越多，交易员很难再靠自己去分析和盯盘。后来，投行家们就想到了利用计算机大数据分析来进行金融操作，只要设定好相应的规则，编写好相应的程序，依靠计算机强大的数据处理能力，就可以轻松地进行市场操作了。 在科学不断进步的今天，越来越多的先进技术被创造出来并应用到各种情境之下。通过结合多个不同学科的知识和相应的数学模型，量化交易策略更有可能发现一些隐藏较深的复杂数据规律，而这些规律往往不太容易被主观交易者察觉得到。随着大数据、人工智能等技术的飞速进展，金融投资正在逐步由人主导转向由科技引领，人与技术在投资过程中如何更好地结合，成为未来投资的关键。在此背景下，量化投资日益得到国内大量基金公司的重视，特别是在监管逐步趋严、市场有效性逐步提升的过程中，量化交易具有广阔的成长空间。                                                                                                                                                                  作者: 公众号 量化交易小课堂

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。

你好，量化交易有很多种，比如基本面的量化技术面的量化，还有陶粒的量化，对冲的量化等等量化交易就是把完整的交易系统写编程程序计算机去执行，这样的话，可以减少人为的心理波动和人为的冲动，下单造成没必要的损失

量化交易就是利用电子计算机去算出交易买卖点，当某个股权超过指定位置的时候自动卖出或买入，不受人的情绪和心理影响，等于AI操作买卖，但事先要通过人为去设定参数，包括股票、期货、外汇等，都有很多大机构使用量化交易的操作方式。量化交易的效果比人为操作的效果要好很多，基本可以战胜大部分散户，甚至胜过一些游资的操作，在二级市场里面，大部分人亏钱的原因就是心理的影响和情绪的影响，导致很多时候出现操作错误，量化交易可以很好避免这种情况。量化交易需要一个实力强大的队伍去操作、监控、分析、预防出现特殊情况。量化交易的买卖点也是通过复杂计算基本面、技术面、逻辑面，最终得出来一个最佳的位置。很多散户都有一个共同点；就是一买就跌，一卖就涨，都觉得主力在盯着自己那点小钱在做。其实主力根本没时间去盯某一个散户的操作，主要是因为你的买卖行为和大多数散户的买卖行为是一致的，所以你卖出的时候，其实大多数散户也在卖出，你买入的时候，大多数散户也在买入，这就是散户跟风效应，而主力就是和散户反向操作的，所以在市场里有这么一句话：真正的高手都是逆向思维的，大众思维是亏钱的。所以“七亏二平一赚”的道理就是这样形成的，“一赚”里面基本都是逆向思维的人群。

量化交易就是利用电子计算机去算出买卖交易点，当某个股票做到指定位置的情况下自动卖出或买入，不受人的情绪和心理影响，等于AI实际操作买卖交易，但事前一定要通过人为因素去设置主要参数，包括股票、期货交易、外汇交易等，都有很多大机构使用量化交易的操作方式。量化交易的性能比人为因素操控的实际效果要好一些，基本上可以击败绝大多数散户，甚至胜过一些游资的操作，在二级市场里面，大部分人亏钱的原因是因为心理上的影响情绪影响，导致一些情况下发生实际操作异常，量化交易可以很好避免这种情况。量化交易需要有实力相当厉害队伍来操作、监管、剖析、防止发生突发情况。量化交易的买卖点也是通过繁杂测算股票基本面、技术面分析、逻辑性面，最后得出来一个最佳的位置。

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。

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.

首 先

1、量化交易概念量化交易主要利用数学公式构建模型，通过大量数据判断未来的价格动向，通过程序选择股票的方式.其选股非常广泛，垄断面达到数百股甚至数千股，排除急剧上涨等人为因素，纪律性强.量化交易有两个含义.一是狭义上，指量化交易的内容，将交易条件转化为程序，自动订购；二是广义上，指系统交易方法，指整合的交易系统.也就是说，根据一系列交易条件和智能辅助决策系统，结合丰富的就业经验和交易条件，在交易过程中管理风险控制.量化交易至少应包含五个要素：(1)购买和销售的信号系统.(2)牛市或熊市方向指引，如用200日均线分辨熊市中系统风险的规避.(3)仓位管理和资金管理.(4)风险控制，利用信号源确定停止位置，利用资产曲线和权益曲线进行判定和管理.(5)投资组合、不同投资品种、不同交易系统(功能和参数不同，速度慢)和不同时间周期组合.现在分散组合，使交易账户的变动更加稳定.量化交易最重要的是形成决策机制.简而言之，交易系统起着宪法的作用，不是所有的具体法令，其馀的细节由驾驶员以经验、感觉来处理.2、量化交易的特点量化交易是比较新的概念，其最鲜明的特征是运用模型.量化交易的主要特点如下.(1)投资视角广.计算机高效准确处理海星信息，在所有市场寻找更广泛的投资机会.(2)纪律性.严格的纪律性是量化交易明显区别于自主投资的重要特征.严格执行量化交易模式的投资决定，而不是随着交易者变化而随意修改.纪律的好处有很多，可以克服人性的弱点，如恐惧、贪婪、幸运心理、认知偏差等.(3)系统性.量化交易的系统特征主要包括多层次量化模型、多角度观察、大量数据观察等.多层次模型主要包括行业选择模型、大型资产配置模型、精选股票模型等.多角度观察主要包括宏观周期、评价、成长、收益质量、市场结构、分析师收益预测、市场情绪等多个角度的分析.(4)及时性.及时快速跟踪市场变化，不断发现能提供巨额收益的新统计模式，寻找新的交易时机.总的来说，量化交易的主要特征是买卖股票，不是由人的主观判断决定的，而是由量化模型决定的.量化交易是科学的方法，有严格的分析和计算，由数据和模型决定.即使是简单的低股价收益率投资方法，只要能严格执行，就能获得巨额利益.3、量化交易的优势(1)投资业绩稳定.量化交易业绩依赖的是多次大概率事件产生的利积累，达到其要求才能进入人类，因此就像大学入学考试一样.只有达到合格分数线才能合格，经过多个步骤，逐步检查.大幅度提高成功率.虽然不能保证一次可以赚钱，但是可以在一定的时间内赚钱.即以概率取胜.这主要表现在两个方面.一是量化交易从历史数据中不断挖掘未来重复的历史规律，利用二是以一组股票获胜，而不是以一组股票获胜.从投资组合理念来看，是捕捉大概率获胜的股票.不是把婴儿押在一个股票上.(2)克服人性弱点，实现理性投资.在容易失去理性的情况下保持理性，在市场反应过度、失去理性的情况下，可以立即把握时机.(3)成功复制也容易复制是其最大的优点.量化模型的目标通常是市场的某种群体，只要模型的要求能够进入程序，过程就可以反复使用.这就像猎豹杀死动物一样，首先要选择目标.这个标准当然是老弱病，行动迟缓，然后是时机的选择，自己必须做好充分的准备，下落不明，自信，斗志高涨，对方疏忽，放松警惕，埋头吃饭.只有这样才有极高的成功率，猎豹的一生几乎都在复制这样的过程.(4)信息处理能力强.个人交易进入证券市场，对市场的各种信息一定很茫然，量化交易对信息的处理能力更强.我们对证券市场感觉像海一样，在广阔的海洋中，为了持续获得回报，需要指导.这个指导是我们的交易模式，就像广阔的证券市场航行时的GPS一样.

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。应答时间：2021-08-11，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

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。请点击输入图片描述（最多18字）

1、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。2、“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型兆等。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。

其实要说种类其实很简单，完全可以按照炒股的类型来对策略模型分类，从这个角度来说，认为可以分成技术分析型、价值分析型、机器学习与人工智能。当然了，还有一大类是多因子模型，但是多因子从广义来说其实概念很广泛，任何的技术指标和财务因子都可以作为多因子模型的因子。①技术分析型主要是结合各种技术指标来对动量效应或反转效应做研判交易；时变夏普率的择时策略、情绪择时-GSIS、RSRS指标择时及大小盘轮动②价值分析则偏重股票标的的基本面分析；查尔斯·布兰德斯价值投资法、迈克尔•普莱斯低估价值选股策略、阿梅特·欧卡莫斯集中投资法则③机器学习与人工智能可以算作是区别于前两类一种新兴的方式，主要利用一些统计机器学习算法和神经网络做出预测而量化；基于KMeans的指数择时策略、利用随机森林进行因子选择、基于HMM的指数择时策略供参考！