量化交易

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。

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。

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

量化交易的盘口特征是短线强势股不受委托盘的影响、强势股在盘口中依然表现强势、强势股在重要的位置表现强势、强势股的盘口是价量齐升、强势股的盘口走势曲线较为流畅。如果买入的意愿大于卖出的意愿，那么股票就会上涨，如果卖出的意愿大于买入的意愿，股票就会下跌，对于强势股，忽略意图更强的买卖双方，如果挂单多了，股票会大幅上涨，如果有更多的挂单，股票也会上涨。一、量化交易的盘口特征上证指数成交量连续下跌已经回到过往水平，行情特征又发生改变。最近一波结构性行情中量化交易大放异彩，强者恒强令很多保守派不敢上车。回顾用户往期文章，市场每一次发生盘口整体改变文章都会提及，但是内部发生什么事情就不得而知了。9月13号是这波行情的最高点，并没有突破3731.69的高位。站在当前角度去看待过去疑问，答案非常明确量化交易条件达成大量共识对行情产生了巨大影响，当时笔者认为是散户交易者的手法转型。二、量化交易体量小没有对市场产生显著影响，人工作为主要交易手段，量化怎么调整？现阶段的行情清晰表明量化调整方式具有持续性，股价连续下跌，没有最低只有更低，此阶段造成前面采用低位抄底的投资者损失惨重，之前不敢上车的投资者等待回调却进场就亏。股价波动非常大，错两三次很容易累积百分之二三十的亏损幅度，今天涨停明天跌停。综上所述，股票交易最重要的是掌握一定的经验和技巧，这样才能做出准确的判断，如果新手不确定，就不要用牛股宝手机炒股跟着里面的牛人，都是经过多次试玩才选出的高手，相对来说要安全很多。

版权声明请注意： 本文内容的知识脉络来自《笑来定投课堂》，文章加入我自己的理解； 想得到原汁原味的第一手知识，请加入《笑来定投课堂》； 想知道如何加入课堂，可以私信我，我是想与你一起坚持7年定投BOX的阿牛…… 什么是量化交易呢？ 百度的解释是： 简单讲就是用数学模型与计算机做投资决策，避免人的情绪与非理性对决策产生影响。 看起来真的很厉害。那量化交易是否靠谱呢？ 我们不妨用倒推法来证明，假如量化交易靠谱，那在股市里，必然有知名量化团队的回报率高于巴菲特的业绩；在币市里，必然有知名量化团队的回报率高于李笑来的业绩。 可现实是，我们没有听说有任何量化团队的成绩好于他们。所以我们可以得出结论，量化交易，起码目前来看，是不靠谱的。 按说通过大数据，建立正确的数学模型，再加上计算机主导交易，排除了人情绪的干扰。逻辑上讲，量化交易是很容易成功的。可事实上没有哪个量化交易可以长期稳定的盈利。 原因有很多，比如以下几个原因： 1、冲进市场的机器人，不止你一家。你的机器人能发现的机会，别人也会发现，套利空间自然减少。 2、你的机器人还可能因为数据模型被他们识破，而被别人的机器人吃掉。而一次这样的风险，就可能让你吐掉所有的利润，甚至是本金。 3、各个交易所价差没有那么多，拿比特币来说，可能确实存在价差大于1000元的交易所。但这样的交易所交易深度不一样，可能就一两个比特币的交易深度，几百个机器人在抢一两个1000块的价差。 3、小资金跑赢的情况下，你会增加资金。当资金增加时，效率断崖时下降。 所以量化交易没办法做到长期稳定的盈利。不能做到长期稳定盈利的生意，肯定不是好生意，更不可能是大生意。 既然量化交易不靠谱，那它有没有意义呢？ 对于小资金、小白来讲是有意义的。因为市场的确存在信息差，所以量化交易可以挣点小钱。但一旦资金量大起来之后，资金的效率就大大降低了。对于小资金来说，自己学、自己做、自己承担后果是可以做的。一旦资金体量超过20万，做量化交易就一定要慎重了。 假如遇到专业做量化交易的团队，说要你把钱交给他们，你当他们是骗子好了。他们帮你做量化交易的，一定要小心，极有可能是个坑。因为假如他的方法奏效，他长期用自己的钱挣钱就好了，干嘛要用你的钱。 今天的文章就到这里，我是想与你一起坚持定投7年的阿牛。

先比较下走势，下图红色是主观多头、蓝色是量化多头。可以看到两条曲线走势同步率非常高，几乎是同涨同跌，但在某些微小的局部存在分化，那么导致这种分化的原因是什么呢。最主要的原因在于持股数量，量化多头的持股达到几百只，比如500只、800只、甚至1000只。由于交易股票数量非常多，量化多头策略受到个股影响要比主观多头小很多，但走势跟整个市场更加接近，这就意味着市场整体的交易情况对于量化多头策略影响会非常大。如果市场整体性回撤，量化多头也会出现波动。而主观多头持股相对集中，当持有的个券走出独立行情的时候，这只基金在当年的业绩表现就会非常抢眼。反之，如果选的票不行，就可能出现更大的波动。

近期，量化交易非常火爆，不少投资者开始尝试利用量化交易为自己赚钱。现在甚至有一个结论，那就是量化交易是万能的，认为只要使用量化交易，你就可以一直赚钱。这种想法太理想化了。事实上，在量化交易的过程中，需要解决三大问题。问题 1：过度拟合 量化交易最大的特点之一就是可以优化之前的数据。即使你什么都不懂，选取相应数据，设置几个参数，就可以跑出完美的曲线。但关键是，完美的曲线并不意味着你就能赚钱。许多人没有意识到过拟合的风险，这导致许多系统看似完美实操却出现许多问题。盈收AI核心团队由一大批人工智能开发专业人士和证券行业自动交易资深研发专业人士组成。产品内置的每一个交易策略都经过长时间的推演和验证，可以回测出超高的历史年化收益率。问题2：品种单一 很多投资者都知道量化交易的好处，但问题的关键在于使用的时候，太多的交易策略需要验证太麻烦了。因此，许多投资者都在使用单一交易品种进行交易。单一的交易品种有很大的弊端。最大的问题是回撤非常大。盈首AI产品包含180个半成品人工智能模型，分为牛市、熊市和震荡市场三大板块，用户可根据市场行情自定义添加交易参数，组合出符合自己操作思路和盈利模式的交易策略，同时平台独有的去风险因素，可以实时监测主力资金流向，大大提高策略的年化收益率，降低回测风险。问题 3：执行 量化交易实际上是自动化交易，由机器本身严格的按照指令执行策略。但人不是机器，交易的时候一定会带有自己的主观思维，人工干预程序化交易，自动交易变成半自动交易。造成交易结果差异的很大一部分原因出在执行这方面。

就是通过以前的行情数据进行测试，调整系统，借此提高交易系统的可靠性。一个量化系统不能开发出来就用于实战，毕竟都是真金白银，所以得先进行回测调试。

记得炎黄财经中提到过：期货量化交易-量化交易恰恰可以尽可能地规避投资者在投资活动时所受到的心理影响。以数量模型验证及固化这些规律和策略，严格执行已固化的策略来指导投资，从而使投资决策更科学、更理性，这就是量化交易的优势所在，也是量化交易在期货市场的意义所在。期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。盘面数据的获取可以使用其他的行情软件。期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。

机器学习怎样应用于量化交易（一）曾有朋友问过，国内现在量化领域机器学习应用的少，是否因为效果不如简单的策略。其实，把机器学习应用在量化交易上始终面临着两难，却并不是无解的两难。很多时候并不是机器学习不work，而是真正懂如何用正确科学的统计思维使用Machine Learning的人才太少。机器学习涉及到特征选择、特征工程、模型选择、数据预处理、结果的验证和分析等一整套建模流程，广义角度来说就不单单是模型选择的问题。所以，如果认为“用支持向量机成功预测股票涨跌” 这样的研究，就是把机器学习应用于量化交易，这种狭义的认识无疑是买椟还珠，对机器学习领域散落遍地的珍珠视而不见。如果把机器学习的崛起放在历史进程中考量，无非就是趋势的延续：现在，可通过系统的数据分析证实过去模糊不定的经验，机器学习算法将未曾被察觉的规律得以浮现纸面。在我看来，未来的发展概有两个方向：1.针对量化交易的统计学习算法被提出，使其适合于噪声大，分布不稳定的金融数据分析；2.对于机器学习的热情回归理性，从工具为导向回归到问题为导向。针对如何以问题为导向，在机器学习算法中挑选合适的工具，分享一些思路。1.多因子模型的因子权重计算当我们在构建多因子模型且已经选定了一系列因子之后，要如何根据不同的市场情况调整各个因子的权重呢？在以往的研究中发现，与其它算法相比较，随机森林算法对于存在非线性、噪音和自变量共线性的训练集的分析结果更出色。所以，目前在多因子模型的权重上，采用当期收益率对上期因子进行随机森林回归分析，以确定下一期多因子模型的因子权重。2.缺失值处理处理缺失值在金融的量化分析中是个无可避免的问题。选取合理的缺失值处理方法，依赖于数据本身的特点、数据缺失的情况、其对应的经济学意义，以及我们需要使用数据进行何种计算。在尝试构建多因子模型时，我们选择了两种缺失值替换方法：（1）采用期望最大化算法 来用同一变量的已知数据对缺失值进行极大似然估计。（2）把模型中包含的所有因子作为特征变量，并赋予其相同的权重，再采用机器学习中的K-近邻算法来寻找最相似的标的，保证缺失值替换后，不会强化一部分因子的影响力。其实在量化领域，机器学习解决着线性模型天生的缺陷或弊端，所以还是有着很深的介入的。除去凸优化、降维(提取市场特征)等领域的应用，目前“非动态性”和“非线性”是两个重要的弊端。金融关系之间并非静态，很多时候也不是线性的。统计学习的优势此时就会体现出来，它们能够迅速地适应市场，或者用一种更“准确的”方式来描述市场。在国内，机器学习在量化内应用跟领域有很大的关系，跟频率也有很大的关系。比如，CTA的运用可能就要多于股票，它处理数据的维度要远小于股票，获取市场的长度和动态又强于股票。股票市场的momentum要弱于期货市场的momentum，它的趋势与股票相比更明显和低噪声。这些特征对于机器学习发挥作用都更加有利。很可能国内一些交易执行算法的设计上就借鉴了机器学习。我们可以通过学习订单薄特征，对下一期盘口变化做一些概率上的预测，经过一定样本的训练之后，可以显著地提升算法表现。而我仍谨慎看好深度学习等机器学习方法的原因在于，在认识市场上，现行的大部分方法与这些方法并不在一个维度上，这个优势让它们与其他方法相比，捕捉到更多的收益。也就是说，一个新的认识市场的角度才能带来alpha。

外汇的价格反映出的是货币供给和需求的一种平衡状态。影响供给和需求的两个最重要的因素是利率和经济的表现，在各项经济指标中，如国民生产总值、国外资本的流入或是国际间的贸易差额代表的就是一个国家的经济表现，也决定了这个国家货币的供给和需求。每天都会有不同的经济指标公布，而在这些林林总总的数据中，作为一般的投资人必须要有能力判断哪一个比较重要，在判断重要性之后，还要对基本面和技术面有一定的分析处理能力。如果从基本面分析的话，是注重金融、经济理论和政局的发展，从而判断供给和需求要素。基本面分析和技术分析最明显的一点区别就是，基本面分析研究市场运动的原因，而技术分析研究市场运动的结果。当以另一国货币估价一国货币时候，基本面分析包括对两国宏观经济指标、资产市场以及政治因素的研究。宏观经济指标包括经济增长率等数字，由国内生产总值、利率、通货膨胀率、失业率、货币供给量、外汇储备以及生产率等要素计算而得。资产市场包括股票、债券及房地产。政治因素会影响对一国政府的信仸度、社会稳定度和信心度。下面是一些主要经济指标的解读：1、国内生产总值(GDP)：是指某一国在一定时期其境内生产的全部最终产品和朋务的总值。2、经常项目余额：这是对美国与世界其他国家所进行贸易的最广泛的统计。该数据每季度统计美国货物/劳务贸易包括海外投资的收入和向海外企业的付款。一个长期增长的经常项目赤字对美元是不利的。3、贸易余额：统计美国货物及劳务进出□的差额。这是国民生产总值中对贸易净额的最直接统计。长期恶化的贸易余额让人联想到美元下跌的压力。4、非农业人员就业数据：是对全美非农业就业人口的月度统计。这一数据会强烈影响FED的利率政策。它是非常重要的数据，是对经济发展非常可靠的同步统计。如果就业数字强劲，那么利率和美元汇率都会上升。（反之则利率汇率下降）5、消费价格指数 CPI:衡量购买固定样本商品的成本发化。CPI—般被看作是衡量美国通胀率最佳的月度指标。CPI 的快速上升会带动债券收益（长期利率）上升，因为投资者在持有长期债券时要求贴水。这会使债券持有者遭受损失，从而使美元和美元资产不再吸引人。6、生产者价格指数 PPI:衡量产成品价格发动水平。分析人员关注“核心”的生产者价格指数的发化比率，不包括商品和能源价格。PPI 不包括运输，批发和零售成本。它不对服务领域进行衡量。PPI 的迅速上升可以看作是通货膨胀，会使债券贬值，长期利率上升。对美元汇率的影响通常是不明确的，要结合其他数据解读。7、资本帐收支：主要描述一国的长、短期资本流动情冴。8、利率：利率是借出资本的回报或使用的代价。一国利率的高低对货币汇率有着直接影响。高利率的货币由于回报率较高，则需求上升，汇率升值；反之，则贬值。9、零售销售：全部耐用消费品和非耐用消费品的销售总和，朋务项目不包括在内。强劲的零售销售数据一般对债券市场是坏消息，对美元汇率是好消息。10、工业生产：是美联储对制造、采掘和公用事业总产出的统计指标。商品生产企业占全美收入的40%。如果工业生产的增长加速，首先会对美元利好，迕而将造成加息的压力。“过多”的增长则会引发生产的瓶颈，造成更高的生产价格，从而产生通胀的威胁。11、 耐用消费品订单：月度统计制造商得到的耐用消费品（或估计能够使用三年以上的商品）订单的价值。订单数量的增长说明需求已经超过了供给，生产市场上的不平衡威胁到长期经济增长和价格稳定。这会增加压力迫使美元汇率和利率上升。12、采购经理人指数（NAPM 或 PMI):基于公司采购经理调查的指数。该指数在50以上时意味着采购经理人期望生产条件进一步改善。NAPM 读数在消费仍然健康时会上升。激增的制造需求会限制产能，推高生产者价格。总体上，NAPM 读数如果远远多于50，则美元利率汇率都会上升。而除了以上这些指数外，各种其他指数，各种关于外汇，货币，国家政策等等的新闻都是需要随时关注的，所以，作为一般的投资者，是没有这个能力，时间，精力同时去处理这么大的一个信息量的，也是没有办法跟一个机构或是团队竞争的，在这样一个现实的基础上，外汇量化交易，即通过计算机，运用量化策略，从庞大的市场中筛选数据，找寻统计上的关系，找到预测商品，货币的价格波动模式，从而找到投资的机会，的一种交易模式，是不受上述各种经济数据的影响，也不需要对基本面和技术面进行分析，而且量化交易以先进的数学模型代替人为的主观判断，克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸的心里，也克服认识的偏差，借助系统强大的信息处理能力使其具有更大的投资稳定性，极大的减少投资者情绪的波动影响，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。

现在很多人对于市场上的消息都是比较关注的，虽然市场复杂，可是如果你能够把握住机会，这将是一笔不错的收益。中国量化交易的现状与未来前景怎么样呢？一、市场潜力大中国量化交易这个名词相信很多人应该会感觉到比较陌生，小编如果没有在网络查询资料的话，其实对于这个词也是不太清楚的，因为量化交易在美国是比较成熟的，但是在中国的发展情况还是比较薄弱的，所以很多人对于中国量化交易了解的并不太多。虽然我们国家的量化交易还没有达到国外国家的水平，还处于一个比较初级的发展阶段，但是中国的人口基数大，这也就意味着中国的市场发展前景比较好。二、发展现状好现在正是全球化发展的时代，所以很多国家都有一个全球宏观的战略，量化交易其实就是利用量化的模型将基础数据和历史数据进行综合分析，然后产生一个中长期的预测预测，其实对很多产业是非常重要的。这是因为有预测才能够让这些企业或者是相关政策来进行相应的部署，预测能够提前预防一些紧急出现的事件，特别是在经济学领域特别需要数据和经济的分析，而且量化交易可以跟市场数据进行结合，这样的话就会给市场的发展方向提供动力。虽然量化交易在中国的发展还不是特别长，但是现在来看发展现状还是非常好的。三、未来前景受欢迎现在全球化发展的速度也已经越来越快了，所以量化交易在未来一定是一个很好的发展前景，而且每个国家都特别需要针对这方面来进行研究。目前，我们国家针对这些交易也有了一个比较大的发展空间，所以未来前景也是比较好的。

在欧美市场，特别是在美国，量化交易已经非常成熟。在过去的十年里，美国的对冲基金逐渐转向了量化交易。我国的数量发展还不到欧美国家的水平，还处于比较初级的阶段。但由于国内市场人口基数大，意味着国内市场潜力很大。全球宏观的战略是对一个国家或某一领域未来一段时间的预测。除了人们的主观判断外，它还可以利用量化模型，将基础数据、价格数据、历史数据和分析师的预测结合起来，产生一个具有强信号的中长期预测。数量宏观经济学领域的模型涉及更多的经济和基础数据。当然，它们还将与市场数据相结合。全球市场的价格基本上是由基本经济数据驱动的。虽然会有情绪、资金流、技术等因素引起的市场噪音和波动，但从长期来看，会朝着基本面给出的方向发展，因此量化宏观策略给出了非常强烈的信号。高频交易的交易策略主要是高频做市、基于时间序列模型和市场微观结构的量化交易策略。事实上，它是基于时间序列模型和市场微观结构的历史数据来分析未来几秒钟的市场价格走势，加上一个价差，并提供一个报价来赚取价差。然而，高频能容纳的资金量非常小，这不是资产管理的主流。频率越低，容量越大。在国外，这些策略包括数量型公司、宏观对冲、股票基本面、股票数量和价格、大宗商品和债券。主要市场是股票和债券。在我国，主要的量化策略集中在股票技术和商品CTA上，总体上落后于美国，在策略类型上仍有很大的发展空间。目前，投资于中国市场的量化资本约为2500亿至5000亿，其中半数以上投资于股票策略，其次是商品CTA。虽然短期内我量化贸易的发展还不如美国成熟，但最终的发展方向应该是相似的。通过对量化交易策略的研究，我们可以预测量化交易的未来前景。一个成熟的量化交易市场是值得我们学习的量化交易策略和理论，也是未来的发展方向。目前我国股市的有效性还不高，但随着量化投资能力的提高，市场的有效性会进一步提高，技术的波动会越来越小，技术的量化可能会达到瓶颈，从而转向基本面量化。

或许当你开始回过头研究近来A股调整的规律时，会发现一个有趣的现象：A股下跌以午后居多，特别是下午2点半左右，有投资者称："神奇的2点半"！当你还在为此惊叹时，也许早已有人将这个规律编进程序化的交易系统，通过交易大赚一笔了。 现在你是不是对程序化交易很好奇呢？不急，慢慢往下看。要懂程序化交易，就得先理解什么是量化交易。 那么，什么才是量化交易呢？ 就拿司机开车来打个比方。从机场到城市中心有10条路可以走。有一家出租车公司规定，1小时必须到达，早到加钱，晚到罚钱。 一开始，有些老练的司机总能在前几个到达城市中心，但大部分司机总是晚于他们，这些老的司机就是“主动选股机构”。 后来这些晚到的司机中，有几个很厉害的司机学会了量化统计，他们每天让很多辆车用一样的速度从机场开到市中心，而且连续研究了10年的数据。最终他们发现，10年来，有那么一条路在绝大多数情况下，总比别的路快。从此以后，但凡是从机场回市中心的活儿，这几个很厉害的司机就只选择这条路。这群人就是“量化选股机构”。 当“量化”遇见“程序” 理解了“量化”，程序化交易就很好理解了，就是量化的交易策略通过计算机编程执行，运行自动或半自动下单交易。 根据NYSE网站统计，近年来纽交所程序化系统交易量所占比例基本维持在30%左右。它的系统类型很多，大致分这些类型，即价值发现型、趋势追逐型、高频交易型、低延迟套利型等。在期货市场的应用多于股票市场。 量化交易要怎么做？ 国内做量化交易的人一般自称“宽客(quant trader)”。假如你是职业股民，别人问起的时候回答我是“宽客”，一定逼格满满。 也许有人认为做量化交易的人的生活是应该这样的：周一8点50开启自动交易系统，然后逛淘宝、聊QQ，到周五15：30 总结一下一周盈利，分成，下班走人，关自动交易系统。 但实际上却是这样的：真正的量化交易的一般得靠一个团队，有的人分析新闻、做预测，而学数学、学物理、学电脑的博士们则写程序化的交易策略。有的人负责在历史数据上复盘测试，复盘后再根据反馈的数据再运行修改。通过审核后放入策略池，由专人确定各个策略资金的分配。最后由交易员运行交易。另有专人负责风控。 当真躺着挣钱？量化交易的3大难题 不停闪烁的超级电脑自动运行着高速交易，荧幕上滚动着通过高速网络提前获取的最新市场消息，账户的盈利不断上跳...很多人把量化交易视为 “可以躺着挣钱的”形式。但现实真有这么美好么？ (1)股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化 记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段时间跨度或者另一个市场里，可能又是另一番情景。所以跨市场、长期有效的量化交易系统极少甚至可以说没有。 (2)有些关键信息并不容易量化 微博是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。 (3)过去并不代表未来 多数时候，通过历史数据测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容。不过并不是所有人都能意识到，过去不代表未来。这意味着一些交易策略在过去表现的很好，但是在未来可能会带来巨大的亏损 只是看过去“很美” 假如你认为开发出一个挣钱的策略就可以高枕无忧，坐等挣钱了，那就错了。一般来说，所有quant trader的日常工作分2块，一是对现有策略的管理和维护，二是开发新策略。 因为某个具体量化交易系统并不是一直有效的，长的有效期可能有1~2年，短的也可能就一周，所以需要不断对之前的交易策略运行调整。更糟糕的是，量化交易者面临的知道自己的模型终有一天会失效，但是永远不知道是哪一天。 也许有的人不断的用调节参数的方法拟合行情可以使系统一直看过去“很美”，但是调整一般也就只能使这个系统的多存活一段时间，所以就需要“宽客”不断的相出新的交易策略。 “宽客”说白了也是个苦逼活，别问我是怎么知道的T。T躺着挣钱是别想了！

姜荣贞简介：现任山西汇誉投资有限责任公司副总经理兼投资部部长、量化团队负责人。 数学硕士、统计学硕士，9年从业经验。曾多年任职于国内多家知名投资公司担任投资总监，在期货量化投资方面有着丰富的经验。善于运用系统工程、数理统计的方法来挖掘市场数据、分析市场状态并量化建模，构建多套Alpha套利模型，趋势交易模型。 【经典摘要】 1.心态就像走独木桥，1米高，大部分人可以走过去，2米，3米，10米呢？ 2.在我看来交易的核心为：第一，心态，没有良好的心态就无法正常盈利；第二，风险控制，没存在风险控制意识再多的盈利也就浮云，第三，资金管理；第四，技术分析。 3.如果一个策略只适用单一的品种、单一的时间周期，这样的策略不会轻易上实盘。 4.加仓、减仓在我看来就是新的策略，相当于做了个新的策略镶嵌在原来的策略当中。 5.如果风险超过了我们的风险控制线，我们将会放弃利润，以保住本金为基本原则。我们相信只要能熬过回撤期，利润就离我们不远。 6.历史已经证明程序化交易是可以战胜市场的。 1、期货资管网：您什么时候进入期货市场？经历过怎样的波折和收获？您又是从什么时候开始走上量化交易这条路的？ 姜荣贞：进入期货投资市场是在2008年，但是从事期货量化投资并非偶然的。我学的是数学，我对计算机与金融都非常感兴趣，大学时间我的选修课程就是金融还有计算机。大学毕业以后就直接进入投资公司，一开始做产业研究，后来就开始操盘交易。 那个时候我就开始问自己，怎么才能保持“一致性盈利”。一开始认为是技术分析，于是对国内外经典技术分析无不阅览，可谓是掌握了十八般武艺，但是遗憾的是没有做到“一致性盈利”。 后来又在自己的交易中加入了“资金管理”，但还是没有做到“一致性盈利”。最后发现原来心态才是最重要的。那么我就在想怎么才能规避心态的影响。于是就决定做一套严格执行的系统，那时就开始人工做自己的交易系统，每天做统计以及改进系统的工作。 当时我就在想要是电脑可以做统计工作多好。正好在2010年的时候朋友说交易开拓者可以实现这个功能，同时可以自动下单，这不是可以规避了人的心态影响吗。因为我是数学专业的，编程对我来说不是难事，很快我就掌握了程序语言的应用。加之那时候我有一定的交易经验，数据分析与统计又是我专业知识，在程序化的研究中游刃有余。我就认定，量化可以实现“一致性盈利”，这个想法到现在为止也得到了验证。 2、期货资管网：您是从何时走向盈利的？您觉得交易者要走向稳妥盈利需要具备什么技能和素质？ 姜荣贞：稳妥盈利这个问题是我在做量化之前一直问自己的，稳妥盈利需要什么？是技术分析？身边有很多分析行情的专家，一做交易就亏损。什么原因呢？心态不行。所以做交易必须有良好的心态，但是多少人能具备良好的交易心态呢？ 很多人小资金做的很好，大资金一做就亏钱。心态就像走独木桥，1米高，大部分人可以走过去，2米，3米，10米呢？我身边有些朋友心态也不错，经常一做就是几倍收益，但是同时也经常爆仓。什么原因？风险控制意识没有。 在我看来交易的核心为：第一心态，没有良好的心态就无法正常盈利；第二风险控制，没存在风险控制意识再多的盈利也就浮云，第三资金管理；第四 技术分析。 为什么选择量化，因为量化解决了交易最大的问题——心态，同时又具备风险控制，资金管理以及技术分析。所以说，量化交易具备稳妥盈利的条件。 3、期货资管网：您配置了多少套策略？策略的交易周期分别是多长时间？为什么会做这样的配置？ 姜荣贞：我们不同的资金规模配置的策略与品种都是不一样的，我们会根据策略以及品种之间的对冲性来做组合。在策略交易周期上面我们涉及比较广泛，高频交易我们更多是使用tick数据。低频策略大部分都是根据K线来研究。 我们的组合配置最讲究的是风险控制，所以我们会根据策略，品种之间的对冲性来运行配置。 4、期货资管网：请问在趋势和盘整两个不同时期，您的策略各有什么侧重？ 姜荣贞：这个问题问的非常好，是大多数量化交易者思考的问题。趋势和盘整转换过程其实是很难把握的，我们并不知道下一刻会是趋势还是盘整。主观上来讲，我们并没有人为的去区分趋势和盘整，但是我们的策略内部，会在某种程度上做一些过滤来减少震荡当中的回撤，这一点非常重要，但是切记不要把策略要做的行情过滤了，那样就会变得要随机捕捉行情了。 我们的交易策略中有趋势策略和震荡策略。震荡策略在单边趋势会亏钱，趋势策略在震荡行情时会亏钱，一个账户也要同时配置两种类型的策略，这样的对冲性更强。 5、期货资管网：您觉得量化交易中，优化或更新策略的频率是多久？如何评判策略是已经失效，还是暂时处于利润回吐阶段？ 姜荣贞：优化与更新策略的频率要看策略本身的属性，我们每天收盘后都会对行情运行回放，观察策略的表现，分析策略在运行过程中是否正常。同时我们每周、每月都会从数据角度来分析策略。 总的来说，我们时时刻刻在观察我们策略的表现。如果策略在实盘中的表现符合预期，那么我们暂时不对策略运行调整或者优化。如果表现与测试差别较大的策略，经过我们评估后可能随时运行调整优化，并没有固定的周期和频率。 在评判策略失效的问题上，我们建立了一套评估系统，一旦策略出现问题，我们就会对策略运行评估，然后采取行动，比如停盘、减仓等动作。 6、期货资管网：您觉得应该如何评价一套策略的优劣，关注哪些评估指标？就您的研究经验看，哪些是程序化策略开发时的陷阱，应该引起注意？ 姜荣贞： 在评估策略方面大家都比较关注年化收益、胜率、盈亏比、收益风险比等，这些指标非常重要。我们在评估策略方面建立了自己的一套系统，一般来讲我们会从两个方面来评估一个策略，分别是纵向与横向。纵向评估就是从策略绩效本身来分析，就是前面说的大家比较关注的年化收益、胜率、盈亏比、收益风险比等；横向评估就是我们从深度和广度来评估，简单来说深度就是品种周期上的适用性，广度就是品种之间的适用性。 在我们看来如果一个策略只适用单一的品种、单一的时间周期，这样的策略我们一般不会轻易上实盘。 7、期货资管网：您的策略有无针对特别的品种？ 姜荣贞： 我们的策略一般都是适用多个品种的，我们在Alpha 套利中以及实盘上会针对特别的品种运行研究。 8、期货资管网：现在一些量化团队在日内高频领域有不俗表现，您对量化高频是怎么看的？是否做过这方面的尝试？ 姜荣贞：众所周知，高频交易收益风险比夏普率非常高，是很多个人和机构都想拥有的神器。我们团队现在就有研究高频交易策略，而且取得了不错的进展，现在我们正在实盘测试，也取得了一定的收获。我们将在适合的时机将其纳入我们的配置当中。 9、期货资管网：您对组合投资持怎样的看法，您觉得组合投资的最大好处是什么？从大类来分，品种组合、策略组合、周期组合，您是否有做研究和实盘检验？ 姜荣贞：毫无疑问，投资组合的最大好处就是降低风险， 根据VaR风险价值模型，我可以知道只要投资组合中各个风险资产的收益率之间相关系数小于1，投资组合的风险要比投资单个资产的风险小得多。 我们的策略一般都使用多个品种，品种之间我们会建立相关系数，策略之间我们也会建立相关系数，我们会参考品种、策略之间的相关系数来运行组合。 10、期货资管网：您的资金管理原则是怎么样的？一般仓位控制在什么范围内？是否有单独设置加仓、减仓策略？ 姜荣贞：我们的资金管理首先是根据整体账户风险额度来确定的，每个策略我们分配该资金一定的风险额度，再根据所分配的额度来确定各个品种的分配额度。我们会控制策略的最大持仓以及品种的最大持仓。 加仓、减仓在我看来就是新的策略，相当于做了个新的策略镶嵌在原来的策略当中，这样做有可能会减少回撤或添加利润。我们也有类似的策略，效果不错。 11、期货资管网：程序化交易机会识别技术总体上分为三类：指标识别、数理统计识别、形态识别，这三类您是否都有涉及？ 姜荣贞：指标识别、数理统计识别、形态识别这3大类型策略我们现在都有研究，在我们看来他们各有优劣势。我们团队成员的组成有交易经验10多年的，他们更倾向研究指标识别、形态识别。 对我来说，我是数学专业的，又做过人工交易，我就非常喜爱研究指标识别、数理统计识别。条条道路通罗马，我相信只要研究的透彻，每个方法都能取得不错的收益。 12、期货资管网：您觉得量化交易者是否仍然需要关心基本面资讯？您是否尝试过将基本面资讯量化为指标的策略，效果怎么样？ 姜荣贞：基本面分析是我个人爱好，每天我都会花一些时间来关注国际国内经经济形式。但是我们的量化交易是没有设计基本面的，我们采取的是人工值守，完全程序化交易。国内有很多优秀的机构他们使用基本面与程序化结合交易做的也非常好，也是值得我们学习的。 13、期货资管网：您是如何平衡“收益”和“风险”的？您可接受的最大收益回撤是多少？ 姜荣贞：金融领域有一个基本原则就是风险与收益成正比，也就是说如果想获取高收益，意味着要承担一定程度的风险。我们会在整体风险控制情况下评估收益风险比，在收益风险比低于下线时我们将会倾向控制风险，反之倾向利润。如果风险超过了我们的风险控制线，我们将会放弃利润，以保住本金为基本原则。我们相信只要能熬过回撤期，利润就离我们不远。 我们会根据不同资金规模设置最大回撤比例，同时我们对回撤又做了两个方面的细分，一个是本金回测，一个是盈利回测。在投资组合初期我们都做了相应的评估与测算。 14、期货资管网：您觉得程序化交易能否带领交易者走向财务自由之路？ 姜荣贞：毫无疑问是可以的，历史已经证明程序化交易是可以战胜市场的。我对我们的团队充满着信心，我们的团队对我们的策略也充满着信心。 今天我分享的程序化交易理念，代表的是我们的团队，而非我个人，要想真正的通过程序化交易走向财富自由之路，单凭个人能力是不够的，需要团队的精诚合作，我们今天能取得这样的成绩，离不开我们团队的付出。

现在市面上的量化交易APP大多是分析软件，真正能够直接参与交易的很少。相对于人性操作来说，量化交易刨除人性，做计划之内的事情。真正意义上实现价值投资，比纯人为的追涨杀跌要好很多。我用过的壳子量化这个软件还是不错的，他里面有多个模型，可以自己选择。针对新人，里面支持模拟，可以先使用模拟盘体验一下量化交易带来的不同。

量化私募交易接口开放，2019年将是量化的春天。全球知名量化对冲基金巨头Two Sigma获准落户中国，拿下中国私募牌照。这家基金管理规模约合人民币4110亿元，在量化基金中规模排名全球领先，对股票、商品、外汇等公开市场产品均有涉猎；是业界少有的应用机器学习和大数据来进行系统交易的大型对冲基金； 11年的时间，基金的管理规模扩大了逾10倍之多，Two Sigma的主力基金能拿到3%的管理费和30%的利润提成，而行业的标准一般是2%和20%。无疑，规模巨大、算法交易、野蛮增长的Two Sigma，是引人注目的。 Two Sigma落户中国，一方面说明中国金融对外开放不断往纵深挺进；另一方面，欣喜和隐忧正如硬币的两面，不仅仅是“狼来了”，而且是“大狼来了”。 近年来，“开放”一直是金融业的高频词汇。从资本市场开放而言，仅9月份，就推出了取消QFII和RQFII的投资额度限制、“深改12条”等等。虽然准许Two Sigma落户中国，充分反映了中国资本市场开放的魄力和一往无前的勇气。 翻到硬币的另一面。量化交易在中国仍然处在快速发展阶段，特别是算法复杂的量化交易。Two Sigma落户中国，这给金融监管经验提出了更高的要求。强化监管之腕，解决好监管过程中的职责分工、责任落实、监管协调等诸多环节，覆盖各种监管空白，也显得特别迫切。 从中国资本市场发展看，股指期货推出后，才有了真正意义上的量化交易，但中国量化交易发展起步晚、发展快，发展过程并非一帆风顺。2013年8月16日，光大证券套利策略系统出现问题，量化交易产品瞬间出现234亿元申购ETF180成分股的“乌龙指”交易。教训是惨痛的。 对尚处在量化交易探索期、发展期的中国量化交易企业来说，Two Sigma落户中国，是真正的“大狼来了”。面对庞然大物，中国的量化交易者如何规避风险，如何健全风险监测预警和早期干预机制，快速发展壮大，敢与“大鳄”掰手腕，甚至有“沐于沂，风乎舞雩，咏而归”的潇洒，这才是中国的投资者愿意看到的。

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。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及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，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。主要是大批量的交易，根据人工智能Ai，智能买卖股票的方式！

他们是一个概念的两种说法，量化交易多用于国外，或者说量化交易是一个由国外引进的词。 程序化交易是国内的量化交易，在国内，多叫程序化交易。量化交易和程序化交易最大的区别是：交易的过程中，如果是人工交易那就是量化交易，如果是计算机自动完成的交易，那就是程序化交易。程序化交易意思很简单，就是对应于人工交易，利用计算机程序(program)辅助、决策和执行交易。程序化交易是指通过既定程序或特定软件，自动生成或执行交易指令的交易行为。程序化交易中具体的交易时机，仓位，止损止盈，获利标准有可能编写进交易程序中，也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。一般利用程序交易有一些众所周知的优势，比如较快的交易速度，避免人为情绪的影响有较好的执行力保证等。同时也应注意交易程序和交易系统的区别。交易系统是一个完整的系统，具体执行的程序可能只是其中的一部分。一个良好的交易系统应该还有风险控制，资金利用，仓位管理等方面的内容，而不仅仅是买卖信号的产生。量化交易更多是基于数据和历史统计基础，通过数学工具研究市场中资产、价格的因素，成因从而制定一些交易决策。量化交易不一定需要用到计算机执行交易。但基于交易因素的数量变化引发的交易，都可以叫做量化交易。一般的量化投资都涉及到比较复杂的数学模型，对投资者的数学能力要求很高，但并不是说量化投资就一定会赚钱，这还要看模型是否有效。这里不得不提到这两年很火的“人工智能”、“机器学习”。它们太容易和量化交易同时提起。但具体说来，他们互相包含，却又有不同。量化交易寻找的是有一定逻辑基础的相对规律。这些规律不是一成不变的，而机器学习中“学习”的概念是：如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，就是“学习”。所以对于机器来说，只能“执行过程”。这个过程一定是有确定性的。但这不能充分概括量化和人工智能的关系。因为机器学习只是人工智能的途径之一。拓展资料：量化交易的分类1、趋势性交易适合一些主观交易的高手，用技术指标作为辅助工具，但如果只使用各种技术指标、指标组合作为核心算法构建模型，未见过长期盈利的。2、市场中性交易与市场相关性较高、风险较低、收益稳定性较高，所需资金容量较大。适用于一些量化交易者，发现市场中的alpha因子赚取超过市场平均收益率的额外收益。3、高频交易在极短时间内频繁买进卖出，完成多次大量的交易。此类交易方式对硬件系统及市场环境要求极高，只适用于成熟市场中的专业机构使用，需要算法高手，一般使用C/C++进行算法交易。

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。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。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。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。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。

【弗雷德•杰姆】量化交易与资金管理(高清)  PDF电子书.PDF    免费下载链接:  https://pan.baidu.com/s/1m95nsKM7Pf9LKQ7hYpLTcw 提取码: 7rav    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。

股票量化交易的意思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。　　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。拓展资料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。私募，即私募投资基金，是指以非公开发行方式向合格投资者募集的，投资于股票、股权、债券、期货、期权、基金份额及投资合同约定的其他投资标的（如艺术品、红酒等）的投资基金，简称私募基金。合在一起就好理解了，私募投资基金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。量化交易特点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

量化是指以数学统计和数学建模为基础，利用计算机技术，从海量的历史和当前数据中，发掘出能够大概率带来超额收益的交易方式，避免人工交易过程中由于投资者情绪波动带来的非理性决策导致的负面影响。一个合格的量化交易模型，必须基于有明确的经济含义的趋势判断或者套利原理，进行进一步的系统化和程序化抽象，呈现出来的形式是一套逻辑完备的可执行的交易指令流程和逻辑控制方案。什么是策略?策略，字面意义是指可以实现目标的方案集合；简单地讲，就是一系列预设的行为模式，分别在不同的触发条件会被启用。在证券交易中，策略是指当预先设定的事件或信号发生时，就采取相应的交易动作。什么是量化策略？所谓量化，就是把行为模式中的事件或信号数字化，通过一套固定的逻辑来分析，而不是单凭人的感觉或直觉进行判断和决策。传统的交易员通常是在看到某种图形化的技术形态后，就执行一些特定的交易，如果能把图形形态用一系列计算机程序能识别的数据来描述，让程序自动判断并决策是否要进行交易，并自动进行仓位的管理和风险控制动作，这样也就变成了量化策略。通常来讲，一般所谓的量化策略是指整个交易过程完全实现为计算机程序，从数据接收、处理到交易执行都是由计算机程序自动完成。 为了开发这样的量化策略，预先需要收集一定量的数据，并在其基础上建立一套基于数字的处理决策模型，通常把这一过程叫做量化策略的研究；策略研究好后，就要实现它，让它run起来。用量化策略的方式来做投资到底靠谱吗？我们以一个量化平台的数据来看一下：根据易宽量化平台发布的基于17年12月数字货币跑的一周策略（2017.12.11-17）回测数据来看：一周策略（2017.12.11-17）回测数据可以看到三个策略均获得正收益，现在数字货币行情大幅波动，正是使用策略进行交易的好时机！擎天柱“擎天柱”获得大幅收益，策略自从12月11日进场做多后，一直持有到现在，目前仍是浮盈持有状态，如果之后价格回落止盈出场，收益率会有所降低。倚天剑“倚天剑”进场较晚，但点位不错，进场不久就开始拉升，目前也是持有多单。蓄势待发“蓄势待发”进场最早，然而过早的止盈导致之后反复开仓止损，对那一段行情不太适应，好在最后一段抓到略微挽回损失。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。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。

散户可以通过使用计算概率的方法应对量化交易、很多情况股民会通过股票的金叉和死叉进行买卖点，但是这种情况只有很小的概率会出现盈利的情况，所以只有进行概率统计才会使股票盈利的概率变高。一、量化交易的概念量化交易是指用先进的数学模型代替人工主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种能带来超额收益的“高概率”事件来制定策略，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时做出非理性的投资决策。目前国内量化投资规模约3500-4000亿元，其中公募基金1200亿元，其余为私募量化基金，数量达到300多只，占比3%(私募管理人超过9000人)，金额约2000亿元。中国证券基金总体规模超过16万亿元，其中公募14万亿元，私募2.4万亿元。乐观估计，量化基金管理规模占国内证券基金的1%~2%。二、股民应对量化交易的方法了解投资的历史数据是什么，是股价数据还是公司的财务数据等基本面；分析的方式是分析价格形成的指数，还是分析公司的市场份额、盈利能力等基本面；概率怎么算？如果用MACD指标，就要数金叉能赢多少，是否通用。如果是基于基本面分析，就要统计基本面投资的成功率。最大的问题在于缺乏必要的“概率统计”，不能真正反映自己的投资逻辑，从而做不合时宜的生意。综上所述，股民英语量化交易的唯一方法就是及早的进行概率统计，从中找到股票上涨概率比价高的股票进行投资。但是还是建议大家在进行投资的时候要谨慎考虑之后再进行过投资。

对于散户来说，量化交易是一个“难缠的对手”。但是这个对手并非没有破绽，我们散户利用量化交易的破绽即可应对量化交易的对手盘。首先，量化交易的交易型机构，不少采用的是基于历史统计的深度学习策略，因此它们会对历史数据进行回测。针对这一点，散户需要做到先人一步，在确认基本面无问题的前提下，敢于在股票或基金的历史低位做买入动作，敢于在历史高位附近做卖出动作。其次，量化交易的优势在于交易速度，那么散户要尽量少做“和人拼手速”的冲动型交易，尽量基于股票的基本面、市场风向做有利于自己的波段交易。如此一来，量化机构就不会轻易地收割散户。再次，散户要认识到量化机构并不是“战无不胜”的。在近一段时间的极端行情里，不少国内量化机构都遭遇了大量的净值回撤。因此，散户不要在心理上畏惧量化机构，要敢于与其进行博弈。

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。 特点：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。 这些在以后的操作中可以慢慢去领悟，为了提升自身炒股经验，新手前期可以用个牛股宝模拟炒股去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。希望可以帮助到您，祝猴年投资愉快！

对抗人性 可以私聊我

近些日子，一则“量化交易靠谱吗？”的问题，成为了一个热门的话题，我来说下我的看法。量化交易是什么意思呢？量化交易主要就是指通过电脑程序的计算，统计出来的一些高胜率的模型，然后在通过这些模型去进行交易，实现稳定的盈利。量化交易靠谱吗？我认为量化交易一般的情况下应该都是靠谱的。一般的情况都是他了解过 ，自然不容易出错，但是特殊情况他也会出问题，导致严重亏损。不仅仅有普通的量化交易，现在还有一些游资做出了一些自动打板的操作，也是朝着自动化交易继续迈进了。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.量化交易量化交易主要就是指通过电脑程序的计算，统计出来的一些高胜率的模型，然后在通过这些模型去进行交易，实现稳定的盈利。量化交易也是很多这样的基金的，实力都是还不错的。二.量化交易靠谱吗我认为量化交易一般的情况下应该都是靠谱的。一般的情况都是他了解过 ，自然不容易出错，但是特殊情况他也会出问题，导致严重亏损。比如熊市之类的，一些突发的暴跌，会让一些不好的量化交易持续的加仓，最后导致爆亏的情况发生。三.自动打板不仅仅有普通的量化交易，现在还有一些游资做出了一些自动打板的操作，也是朝着自动化交易继续迈进了。比如华鑫证券上海分公司这个席位，就是自动化的打板席位，每天都会有非常多的票上榜，每天都买入十几只的票，非常牛。                         大家看完，记得点赞+加关注+收藏哦。

很多时候我们进行数字货币投资，然后有没有过多时间去关注和操盘。我们想要操作按照我们的意志来走。这个时候量化交易系统就应运而生。量化交易最简单的理解就是比如你要去学校，你每天都可以有不同的路线去学校，然后通过多年去学校的经验自己规划好一条最近的道路，然后每天都按照这条出来走。一个量化交易系统的形成，一般都会经历这几个过程。 1，根据你多年对操盘的理解，然后总结出来几十条规则，然后按照这个规则就可以达到你操盘的目的。 2，通过编程的语言把你的想法变成程序，没办法变成程序的规则这个时候就被放弃了。 3，对你形成的量化程序进行回测，目的是（1）看量化程序的逻辑是否有明显的漏洞（2）用过去的数据演练来得出未来的答案. 4，所以的程序都做好了后我们可以在模拟盘上进行模拟交易，这样可以在不付出任何代价的情况下进行实弹演练。 5，上实盘进行交易，这个时候是检验你的量化交易系统的策略的最终战场了，中间出现任何偏差随时做好人工干预的准备，该优化就进行优化。 

闪牛分析：概念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。特点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。应用编辑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长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。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。

字面意思很简单，就是对应人工交易，用计算机程序辅助、决策、执行交易。《证券期货市场程序化交易管理办法》定义的程序化交易，是指通过既定程序或特定软件自动生成或执行交易指令的交易行为。程序化交易中的具体交易机会、头寸、止损和盈利标准可以写入交易程序或独立于程序。编程只是交易执行的一种方式。一般来说，使用程序交易有一些众所周知的优势，例如更快的交易速度，不受人类情绪的影响，以及更好地执行保证。同时要注意交易程序和交易系统的区别。交易系统是一个完整的系统，具体的执行程序可能只是其中的一部分。一个好的交易系统还应该包括风险控制、资金运用、仓位管理等方面，而不仅仅是交易信号的产生。我们在数据和历史统计的基础上，通过概率、微积分等数学工具研究市场上各种资产价格的结构性因素，从而做出一些交易决策。量化交易不一定需要使用计算机来执行交易。然而，基于交易因素数量变化的交易可以称为数量交易。一般的量化投资涉及复杂的数学模型，对投资者的数学能力要求很高，但并不意味着量化投资一定会赚钱，而是要看模型是否有效。不得不提一下这两年非常流行的“人工智能”和“机器学习”。它们太容易与量化交易同时被提及。但具体来说，它们相互包容，但又各不相同。量化交易是寻找有一定逻辑基础的相对规律。这些规律并不是一成不变的，机器学习中“学习”的概念是，如果一个系统可以通过执行某个过程来提高其性能，那么它就是“学习”。因此，机器只能“执行过程”。这个过程必须是决定性的。但这并不能完全概括量化与人工智能的关系。因为机器学习只是人工智能的一种方式。从交易模型来看，“模型先生”西蒙斯的复兴科技基金可以说是量化投资或者人工智能，但传统的量化模型也可以看作是人工智能模型，但并不是现代意义上的“强人工智能模型”。有人预测，未来五到十年，人工智能可能是科技产业发展的主要方向。当通过人工智能的方法和手段可以更准确地做出交易判断时，现在有些交易系统已经提前48小时达到预测股市涨跌的方向，准确率高达75%。只是对一些“假突破”临界点的判断有待进一步提高，而当其对交易结果产生积极影响时，更多的人会选择使用人工智能进行交易。未来人工智能交易系统的策略可能会根据高频、中频、低频、短线、中线、长线、市场情绪分析和大势变化进行分类组合。人工智能与量化策略的融合，最终成为一个巨大的、深度细分的领域。

首先，真正做高频量化交易（或叫自动化交易）的，确实是站在鄙视链的顶端。 只不过很多也自称是搞高频量化，其实都是逗B，盯着所谓的一分钟K线跟一分钟macd，自己做了一个自动交易的程序，然后跟别人说“我是做quant的“，是的，用英文来说；也有一些是通过python来构建AI，去自动搜集 历史 特征来做出预判，选取高概率方向，这种相对于前者更高级些。——但这两种大多数都是亏货，偶尔会有一些成功的。这些都只是自称自己是量化交易，并不是真正顶端的那些人。 （而现在市场上主流的教材，主要是围绕以上两种，所以真就能赚钱的方法不告诉你，告诉你的都是不赚钱的） 那真正站在鄙视链顶端的高频量化交易，是怎么赚钱呢？ ——他们赚的是无风险的利润，用的方法其实并不复杂，就是高频套利，每一单的利润很少，但是凭着量多，来获取巨大利润。他们拼的是网速与算法。 高频套利有很多种，我下面简单介绍几种。 1、一种是外汇套利，假如现在美元对日元升值，但如果现在日元对欧元没变化，欧元对美元没变化，那么就可以用美元换日元，然后用日元换欧元，最后用欧元换回美元，这样一轮操作下来口袋里的美元会比一开始多了，这是无风险利润。如果手里没美元怎么办？可以在外汇期货市场上同时做空美元对日元，做空日元对欧元，做多欧元对美元，你可以等交割，亦可以在这几个市场产生利润的时候平仓。 正是这么做的人多了，最终推动三方汇率去到一个新的均衡点，整个国际汇率市场随之变动，最终使得套利空间压缩到极致——而高频量化拼的就是速度，在市场还没完全传导以前，比其他参与者更早的进行这样的操作。 2、另一种是利率市场，例如现在美联储宣布加息，这样带来的一种结果是美元区银行间同业拆借市场的利率提高，如果现在美元对欧元汇率没变，欧元区银行间同业拆借利率没变，如果你是跨境银行，或是跟境外银行有利率互换合作，那可以先从欧元区借入欧元，拿着欧元去外汇市场兑换美元，再拿着美元去美元区银行间同业拆借市场借出美元，赚取利率差。而如果你最终的目的是想让自己口袋里的欧元增加，那么这么做的同时可以在外汇期货市场上做一个约定汇率的远期交易合约，然后等交割。（如果期货市场上美元对欧元的汇率跟现货市场上差别不大） 除此之外，如果美联储加息主要是通过“缩表”，也就是通过售出自有债券的方式，那么最终的结果是美元区债券价格下跌，债券价格下跌也就意味着收益率提高，如果欧元区的债券价格没变，美元对欧元的汇率不变，那么可以卖出欧元债券，用换来的欧元去外汇市场换美元，拿着美元买入美元债券，同时再在外汇期货市场上签订一个美元兑欧元与现货市场汇率接近的汇率等交割，也就是约定一个固定的汇率在日后用美元换回欧元。这样一来，最终你可以拿着美元债券等到期后获得较多美元，然后拿着这美元等你的汇率期货合约到期后交割换回欧元，最终到手的欧元比一开始要多。 当然，如果你一开始手头没有欧元债券，你可以在债券期货市场上做空欧元债券，做多美元债券，同时做多美元兑欧元汇率，你可以等交割，或是在这几个市场上产生利润的时候平仓。 而这么做的人多了，就会推动美元对欧元汇率的上涨，亦或是推动欧元区银行间同业拆借利率提高，或者使得美元债券价格提升，欧元债券价格降低，最终使得套利空间压缩到极致。 3、商品期货上的高频套利。 这个比上面两种更简单，我在别的文章也介绍过。 一种是现货市场与期货市场的套利，很简单，某个品种现货价格是这么多，期货价格却远高于现货价格，那可以在现货市场买入的同时，在期货市场上做空，然后等交割。 这么做的人多了，必然会压低期货市场的价格，使得套利空间压缩到极致。 所以一般情况下都是期货价格低于现货价格。 同样道理，如果期货价格远月高于近月，你可以用有做多交割权限的账户去在近月做多，同时用有做空交割权限的账户去远月做空，然后等交割，以近月较低的价格买入交割，然后等到远月交割的时候以较高价格卖出交割，赚取差价。当然，你亦可以不用等交割，在两个合约产生利润的时候平仓。 所以一般情况下，期货价格都是远月低于近月的。 当然，以上是还没考虑到仓储费、物流运费等因素，加入这些会更复杂。 以上这些方法只是冰山一角，这市场上还有很多玩法，都是课本上不会告诉你的。 例如商品市场与外汇市场之间的套利，原油现货与期货市场在国际上有几个，分别是不同的结算币种，如果其中一个市场原油价格发生变动，而另一个市场没有同步，同时汇率也还没变动，你可以做什么你懂的，结合上面自己去想。 除此之外还有黄金、白银、有色金属，甚至是农产品都可以这么操作。 以上这种高频量化套利交易，其实就是最古老的方式，也是站在金字塔顶端的。过去是靠着一群会计师精算师一边用肩膀夹着电话，一边手指飞快的按着计算机，现在拼的就是优化的自动化算法与网速。 可以这么说，因为这帮人的存在，使得套利空间压缩到极致，我们普通散户根本抢不到一口汤。

量化交易，其实对散户的影响没有财经报道中说得那么负面。从某种意义上，量化交易的数额越高，散户参与股票交易的对手方也越多、市场流动性也越好。当然，量化交易对散户的影响利弊各半，利多的一面在于我刚才说的流动性增强，利空的一面在于博弈方的水平提升。因此，散户应当积极提升自己的研究水平，并做好风控，提升交易灵活度。在此情况下，散户无需过分担心量化交易的影响。

量化投资的产生(60年代) 1969年，爱德华·索普利用他发明的“科学股票市场系统”（实际上是一种股票权证定价模型），成立了第一个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖。量化投资的兴起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯也因此被称为"量化对冲之王"。量化交易的繁荣(90年代) 1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略等，开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合拓展资料：量化交易是怎么产生的？第一个采用量化交易的人是谁？为什么量化交易可以传得这么快？量化交易未来的路在哪里？ 产生生命的基础条件是有机物和水。产生量化交易的基础条件则是20世纪80年代以来，计算机的普及和算力的提升。第一个采用量化交易的人是谁，他是赚是亏？我们都无从得知，但量化交易的概念流传了出来。达尔文的《物种起源》已经是今天的经典书籍，主要阐述了物竞天择，适者生存的思想。一种事物的兴起，往往是它适应了环境，而交易员群体正是一个特殊的群落，竞争激烈。量化策略在这个环境当中表现出了种种优势，从而迅速传播，并迅速蔓延。 用量化方式在构建构建交易系统时基于数据进行精准统计，因此具备较高的可信度。借助计算机的算力，在进行构建交易模型时，可以节约大量的统计时间。计算机的超快算力，也可以将决策结果在几毫秒委托到交易所。用计算替代人工下单后，可以解放交易员的盯盘时间，避免精神劳累，获得更大的自由。基于这些优点，以及交易员对自由的追求，量化的风气或将欣欣向荣。 计算的算力再强，但没有智力，没有经验。编程即理解，只有理解通透，才能让计算机的超强算力为你服务。量化交易已经在交易员群落的竞争中显现出优势，未来没有编程能力的交易员，除非能在认知上达到极致，否则将更难取胜。

追根溯源，其实量化就是指运用数学或者统计模型来模拟金融市场的未来走向，从而预估金融产品的潜在收益。“量化”在做的事情，即把投资策略通过数学模型和计算机代码数量化，让投资者可以基于数据分析和动态模拟而合理预测其投资行为的未来走势。量化的基础是精准定义，许多人以某形态为进场依据，那么精准定义就要求结合明确位置的基础上，以波动点为标准的精准定义。只要是熟悉交易的人都明白，只要成功率和盈亏比配搭合理，交易就等于一只脚踏进了稳定盈利的大门，可问题是如何确定盈亏比和成功率却也是有前提条件的！如果仅仅是依据自己的交易结果，按照自己的平均亏损和平均盈利得出的盈亏比和成功率，那一定是无效的，因为你没有一单是在同一个框架下的，就好比你拿小学3年级的期末考试成绩+大学毕业时的论文成绩+学日语的随堂测试成绩的平均成绩一样，有任何意义吗？那么，有效的成功率、盈亏比，就一定是在统一标准的量化统计下得出的，而统一标准就意味着无论是系统的基础标准、参数，还是系统构建完成后的统计标准都必须是一致的。甚至在通过统计结果对系统进行重大修正后的统计都必须是要归零，重新记录统计的。每个交易者都在讨论的成功率和盈亏比，在没有精确定义的量化交易系统情况下，是无法得出有效值的。当然如果你仅仅想知道自己交易一段时间的成果，那另当别论。投资不是赌博而是博弈，理性的投资者应该学会运用投资策略来实现自己的财富增值。

在准备进入量化交易这扇大门之前，我们先需要了解，量化交易是什么。 量化交易与其说是一个行业，不如说是交易的一种方法，它对应的是主观交易。 主观交易是交易者（本书中：投资者=投机者=交易者。虽然很多着作中，对投资者，投机者，交易者有不同的定义，但是在本书中，投资者，投机者，交易者，是一种人，都是希望通过低买高卖或高卖低买在金融市场中实现盈利的人。）通过自己的经验来决策到底应该如何买卖；量化交易则是通过对交易的理解，制定机械化的买卖规则，在条件触发后无条件的执行交易信号的交易方法。 通常，成功的主观交易者，从某种意义上而言也是一个量化交易者，因为成功的主观交易必须建立在交易纪律和交易规则之上，而交易规则的执行部分，实际上就是主观交易中的量化部分。没有任何主观交易者可以无视规则运行交易，一个成功的主观交易者，必然有一套自己的规则和方法，我们称为交易系统。如果脱离了交易系统，随心所欲的买卖，是难以成功的。 而一个成功的量化交易者，也一定是一个优秀的主观交易者，因为量化交易的策略开发，就是一个人交易理念的结晶。如果一个人最开始对市场的理解就是错误的，那么以此开发出来的策略，也是难于获利的。 可见，最终决定一个交易者是否能成功关键因素是他们的交易理念，而不在于他们是主观交易者还是量化交易者。量化交易虽然从表面上看区别于主观交易，其实他们之间却没有本质的区别，一个主观交易者也是一个量化交易者，一个量化交易者更是一个主观交易者。量化交易和主观交易，其实就是一件事物的两面性，它们对立而统一。 很多人对量化交易有一个误区，简单的认为量化交易就是程序化交易，而程序化交易就是通过写一段代码，由计算机来执行这些代码。人们从心理上根本不相信通过这样的交易行为，就能够实现盈利。 这些人的理解从某种意义上并没有错。的确，通过代码就能够挣钱的这种想法是天方夜谭，但是如果把这个问题深入下去，这些计算机代码如果是一个成熟的投资理念下的总结一下，或者仅仅是一套成熟的投资理念由计算机代为执行的部分，你还是觉得无法盈利吗？这些代码的背后永远是人的智慧作为支撑，这也是人工智能永远无法超越人的原因，驾驭这些代码靠的是一个人的交易理念，没有交易理念的支撑，你根本无法驾驭这些代码，更加谈不上能够盈利，这是很多人理解得不够全面的地方。 本书是一本讲量化交易的书，同时也是一本讲主观交易的书，因为两者是不可能分开的，犹如一个人的肉体和灵魂一样不可分割。一个主观交易者，他的交易系统至少50%以上是可以量化的，比如如何买卖，买多少，卖多少，这些是可以量化的；但也有些东西是无法量化的，比如在哪个市场交易，商品市场和股票市场应该分配资金的权重，明年的政策预期等，这些是难以量化的。如果某个主观交易者50%以上的规则都是量化的规则，那他还是主观交易者吗？在这个问题上，我们不需要去得到一个明确的界限，我们只需要知道，一个成功的交易者，必然是主观交易和量化交易的结合，主观交易和量化交易并不排斥。 如果非要分清主观交易部分和量化交易部分在交易中起到的决定作用，那么我的理解是：量化部分决定了一个交易者能否获利，主观部分则决定他能够获利多少。笔者认为，“一致性”是决定一个交易者能否盈利的关键，解决“一致性”这个难题最好的办法就是程序化交易，而程序化交易是一种典型的量化交易行为。 遗憾的是，市面上很多着作讲主观交易的居多，少有的量化交易着作又多晦涩难懂，很多交易者往往感觉无从入手，而本书的目的，就是尽可能以最简单直白的方式，帮助各位投资者建立量化思维，并以此构建交易系统，最终实现稳定盈利。 因为，决定一个人最终能否在交易行业成功的，更多的是量化部分。一个交易者必须先解决生存问题，才能去解决发展问题，如果“能否获利”都无法确定，那么“获利多少”又从何谈起呢？如果忽略了止损持盈的规则去谈选股，或者忽略了买卖信号去谈资金管理，无疑是一种本末倒置的行为，这恰好也是很多交易者最容易忽略的部分。 主观交易的部分，我们知道的已经够多了，市面上关于主观交易的着作不胜枚举。恰好交易最开始应该用量化的思维来入门，很多主观思维中无法解决的矛盾，量化思维可以轻易解决。很多介绍交易方法的着作，所介绍的交易方法都是很好的方法，但是却少有着作能够给出某种方法的成功率、收益率等要素。这导致一个初学者拿到某种方法后，经常会感觉有时候有用，有时又没用，他们反复修改交易规则，资金在不断试错中损失殆尽，导致他们最终放弃。而他们只要稍微具备量化交易的知识，了解“概率”是什么，就可以避免少走很多弯路。不能坦然接受亏损，一心去寻找包赚不陪的方法，正是很多初学者难于上手的原因。 所以，本书是为了解决交易中量化部分的问题而写的，比较适合在交易中迷茫了很多年的投资者，如果你没有经过基础知识的学习，也没有任何实盘经验，想通过一本着作就能够战胜市场，这种期望是不现实的。因为交易如人生，没有一本书可以讲清楚人生的含义，自己的人生必须自己去经历和总结一下。本书能够帮助你实现稳定盈利前的临门一脚，但在这之前的努力，是你必须要经历的过程，也是我无法帮你完成的部分。 最后，预祝你交易顺利！

所谓的量化交易，其实就是借助计算机的机械化运行，将自己的选股思维用代码的方式编写，然后交由计算机操作。外行人可能觉得量化交易觉得很神奇，但是有一定时间股市操作的人来说，其实量化交易并没有什么神奇的。每一个炒股的人都是一样的，都有自己的操作思路，都有自己的操作手法，选股手法。然后平时都是按照这样的思路去操作，因此量化交易就是将我们的思维程序化，然后用电脑去执行。量化交易有很大的好处，一来将自己的思路编写成编码，然后交由计算机操作，这样可以减少我们的时间，不用我们在股市中翻翻那些股票符合自己的操作思路。当然咯，量化交易可以帮我们选出符合自己的操作思路的股票，但是毕竟股票是人为的，还需要自己多加斟酌，多加分辨，有些细节也是计算机无法辨识的。

量化交易就是利用数理统计方法，筛选出一些对交易决策有效的分析指标，然后利用这些因子构建交易策略的数学模型，再用历史交易数据进行回归测试验证模型的有效性并确定各量化因子的权重，最终利用量化模型把握交易机会进行投资交易。在每一天的投资运作之前，量化交易一般都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。由于量化交易通常是由计算机大批量的执行，因此，非常容易造成股票市场大涨大跌、暴涨暴跌的现象发生。而且从性质上讲，量化交易短线操作获取的大量差价收益是从千千万万股民身上获得的利益，量化交易获利的主要方法是大量收割其他投资者，只不过是用智能化的电脑系统操作。这两年，我国股票现货市场出现了量化交易的热潮。量化交易像雨后春笋一样生长起来，规模不断扩大，几乎绝大多数机构都在进行量化交易。量化交易规模已经破万亿，在A股市场的成交占比达到了20%左右。量化交易、高频交易在增强市场流动性、提升定价效率的同时，极大的引发了交易趋同、波动加剧、有违市场公平等问题。限制量化交易也就是指限制上述这种使用模型策略大量的交易方式。

量化交易的量化，便是指利用大量数据资料，拟定出几种能够带来超额收益的大方向，以此为交易基准，运用数量模型验证并固化这些规律，采用分析、系统化、模型化的方式，且经过历史资料验证，能够得出有效的回测绩效，才是具备价值。Cactus Option（凯特司）这间使用量化交易的公司，便是利用其14年来私募基金的交易数据，打造出QEX量化交易模型。

高频量化交易，起源于程序化交易和做市商机制，是指利用人们无法利用的极其短期的市场变化来谋取利益的计算机化交易。通过超高速超级计算机算法，分析高频交易数据中的价格变化模式，实现高速、高频申报的交易模式，并利用这些价格变化模式获利。高频交易还具有隔夜仓位低、报撤单频率高、开仓平仓频率高、换手率高的特点。高频交易是指通过预设的计算机算法实现的一种高速、高频的交易模式，具有隔夜仓位低、报撤频率高、换手率高的特点。量化交易是用先进的数学模型代替人工主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种“高概率”事件来制定策略。这样可以避免在市场极度狂热或悲观时做出非理性的投资决策。扩展资料：高频量化交易的危害性首先，高频交易行为，将会扰乱市场正常的交易秩序，损害其他投资者的利益，也有违市场的公平原则。中小投资者受制于资金、交易通道等多方面的限制，根本不可能实施高频交易。与之相比，机构在这方面不存在短板，机构实施高频量化交易，这对中小投资者而言也难言公平。其次，高频量化交易的本质是超短线投机，不仅与监管部门倡导的价值投资、理性投资、长期投资的理念不符，而且容易引发市场波动，放大市场的投资风险。高频量化交易的背后，与“薅市场羊毛”并没有什么区别。此外，一旦高频量化交易出现交易规模过大，交易方向趋同的现象，无疑会产生严重的负面影响。

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。在国外的期货交易市场，程序化渐渐地成为主流，国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。量化交易到底有何种魅力?所谓量化交易，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，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作出非理性的投资决策。量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，量化从业人士张威告诉人民创投(ID：renminct)，在国外七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯，其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间，年平均收益率达到了惊人的46%，即使是2007年次贷危机席卷美国，量化基金遭遇滑铁卢的时代，大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。量化投资中常用的策略，包括阿尔法策略，CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合，挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势，追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异，空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子，它们是量化公司的量化投资的核心竞争力，其他外部人无法知道其中的秘密。旱涝保收，坐收渔利，这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历：“两年前，炒币的朋友经常24小时看行情，搞得精神疲惫，问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。他们提供了一个比较简单初级的模型，希望我在它的基础上扩展改造，增加风险管理模块。”现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似，可也玩出了新的花样，搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”，是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利方法，由于政策原因，同股异地搬砖并不常见，但在数字货币市场，大大小小的交易所数不胜数，不同交易所之间的价格也常有差异，利用价格差低买高卖，就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。量化交易的优势1. 严格的纪律性量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。2. 完备的系统性完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、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;再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。3. 妥善运用套利的思想量化交易正是在找估值洼地，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。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。4. 靠概率取胜这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。量化交易的风险性首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是通过购买一揽子票，按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额，然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反，是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。由于股价的变动，ETF套利级差转瞬即逝，因此纷繁复杂的计算过程，目前业内由计算机完成，交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易，后者便称之为程序化交易。又因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此套利交易为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则投资将出现亏损，这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险，券商一般提倡自动化交易，方向由计算机把握，交易员输入交易数量即可。第二种风险是交易员操作失误，比如光大这次的乌龙指事件，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险，系统软件风险，每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。这个平台犹如币圈的一个缩影，每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下，聆听骰子撞击的声音，殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”，张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制，但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家，否则就只有被收割的命运。量化作为工具，或许无可厚非，但许多数字货币基金以“量化”为名，公开募集资金，行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为，金融行业和其他行业不同，参与金融活动，动用的是别人的钱，发生风险，别人会有损失，因此政府需要更加严格地监管。量化交易一念天堂，一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘，以身试法，否则等待你的将是法律的制裁

量化交易个以前的股票交易本质没有区别，只是提高了工作效率，量化交易分为量化分析和程序化自动交易量化分析，如果你是普通散户我现在问几个问题，第一MACD指标默认参数下，在三千多只股票日k上近两年那只收益最好，那只亏损最大。这要人工多大的工作量，如果会写程序代码，几行代码就解决了。在继续如果调换MACD参数能否增加收益用那几个参数是最优组合，这要是人工基本无法完成，计算量太大了，但计算机就很快完成了参数优化。而且量化分析不是技术分析，例如你问一个价值投资者，三千多家上市公司，你知道有多少家连续10年都没亏损过吗，同样几行代码就知道。假如你听了一个老师的讲课，说他的牛x战法，普散户听了你只能价单试试，但量化分析我可以在不同市场不同时间周期，不同品种，进行回测严重，优化。这些就是量化分析。程序化自动交易。就是利用计算机技术自动交易，这对于散户比较难实现，简单的用第三方然间写几个交易策略可以实现自动交易。但当你交易上你就会发现，滑点问题，你的速度不够快，需要专线网络，需要底层语言的交易系统，高速的硬件设备。但散户还是必须要进行量化学习因为这样才能更好的帮助你分析。下图就是最简单的趋势指标

随着社会发展以及经济的进步，现在我们获得经济来源的方式其实是有非常多的。同时有一些投资者他们善于利用市场上面的一些投资信息帮助自己获得较大的盈利，那么今天我们要说的就是量化交易。有很多人都不知道量化交易是究竟是什么意思，以及他们在学习量化交易的时候不知道从哪方面下手，那么今天我们要说的就是学习量化交易是如何入门的。什么是量化交易首先在说这个入门方法之前，我们一定要搞清楚量化交易究竟是什么样的投资方法。那么这个量化交易主要是以先进的数学模型代替我们人为的主观判断，然后用这种计算机的技术从一些历史数据上筛选出来一些大概率的事件来制定相对应的策略。这样的话就能够减少投资者情绪上面的波动，能够让他们在市场上避免一些狂热或者是悲观的情况，而做出一些不正确的决策。熟悉一下平台那么这个量化交易的入门主要是现在国内开发以及引入了很多程序化交易平台，那么这些交易平台主要是一些新手入门的必经之路。所以我们在学习量化交易的时候，一定要在这些机构里面购买一些使用权，并且我们要学会这些平台的一些策略。只有这样我们才能够真正了解量化交易究竟是什么，然后我们就可以对这个平台有一个自己的了解以及实现自己的算法去进行一些投资。自己进行函数最后就是现在国内有一些平台，他们的数据都是十分的便利的。有一些函数根本就不需要投资者自行去进行编写，只需要投资者去参考它的一些业绩指标，让投资者更容易操作。但是如果想要对这个量化交易有更深层次的了解，还是需要自己去进行一些编写，或者是去进行一些函数。

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。

券商。量化交易需要使用券商地交易接口，是指通过平台购买量化交易软件的意思，第三方平台交易需要收费，使用时要和自己的券商账户系统是不是能兼容的比较麻烦。

　　量化投资是以获取稳定收益为目的的交易方式，至今已有多年的发展，随着市场规模和份额的不断扩大，国内的量化投资也受到越来越多交易者的信赖。　　雷尔量化还有比较可靠的几大特点：　　1.高安全性。由业界顶级安全专家设计，拥有顶级安全风控体系，为用户实时提供安全保障。　　2.高性能。通过先进的处理技术，以高性能的模式服务于海量用户。　　3.高透明度。为用户提供透明公开的数据，保证资产安全、交易可信。　　量化投资通过及时、迅速地对市场变化进行跟踪，每一次的判断都基于理性的系统分析，不断发现能提供巨额收益的交易时机，这的确要比个人的分析相对理性可靠得多，明显可见的是，交易者也正在以这一便利的方式受益。

量化投资就是以数据模型为核心，以程序化交易为手段，以追求绝对收益为目标的一种投资方法。从广义来说，程序化交易就是量化投资；但从狭义来说，程序化交易就是一个交易手段。就国内而言，目前对于程序化交易的定义基本取广义定义，即量化交易。其中量化交易又可以分为三大类：对冲套利类、投机类和高频类。程序化交易是证券交易方式的一次重大的创新。传统交易方式下，一次交易中只买卖一种证券，而程序化交易则可以借助计算机系统在一次交易中同时买卖一揽子证券。根据美国纽约证券交易所 (NYSE) 网站2013年8月份的最新规定，任何一笔同时买卖15只或以上股票的集中性交易都可以视为程序化交易*，在之前的NYSE程序化交易还包括了一揽子股票的总价值需要达到100万美元的条件。目前，关于程序化交易，学术界和产业界并没有一个统一权威的定义，在国内，通常意义下的程序化交易主要是应用计算机和现代化网络系统，按照预先设置好的交易模型和规则，在模型条件被触发的时候，由计算机瞬间完成组合交易指令，实现自动下单的一种新兴的电子化交易方式。也就是说，国内资本市场对程序化交易的理解，不再如NYSE那样着重突出交易规模和集中性，而只强调交易模型和计算机程序在交易中的重要性。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。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。所以，程序化交易可以避免突发事件的发生使得投资者自己毫无防备，因此，天津方正中期滨海营业部可以为您提供程序化交易投资建议。

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。

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。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。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。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。

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》

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。【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。国外市场：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。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。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。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。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。扩展资料：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。

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。

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。量化交易所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出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。量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。量化交易潜在风险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。

“量化交易”有两层含义：一是狭义的，指量化交易的内容，将交易条件转化为程序，自动下单；第二，广义上是指系统交易方式，是一个综合的交易系统。也就是说，根据一系列的交易条件，一个智能的辅助决策系统，将丰富的经验与交易条件相结合，在交易过程中管理风险控制。拓展资料：在A股市场上，股票买卖遵循以下的交易规则：T＋1交易方式，即当天买入的股票，需要下一个交易日卖出。买入最小单位为1手，即100股，且必须每次买入的数量必须是100股的整数倍，卖出可以不整100股卖出，但是不足100股的部分，必须一次性卖出。遵循“时间优先，价格优先”的原则，即较高买进申报优先满足于较低买进申报，较低卖出申报优先满足于较高卖出申报；同价位申报，先申报者优先满足。除此之外，在a股市场上，投资者只能进行做多操作，不能进行做空操作；其委托交易时，其委托价格必须在个股的当天涨跌幅限制内，否则无效；委托单在当日的交易时间内有效，收盘之后，其委托单无效。涨跌幅限制：新股上市及重组成功上市股票首日无涨跌幅限制，一般情况下涨跌幅限制为前一交易日收市价上下10%，即一个交易日最大振幅为20%。ST股票及＊ST股票涨跌幅限制为前一交易日收市价上下5%，即一个交易日最大振幅为10%。股票涨（跌）幅价格＝股票前一日收盘价格×10%（或5%）。权证涨跌幅限制权证涨（跌）幅价格＝标的证券前日涨（跌）幅价格×125%×行权比例。具体交易时间规定：每周一至周五，每天上午9:30至11:30，下午1:00至3:00，法定假期除外。集合竞价：上午9:15——9:25，其中9:15——9:20可以撤单，9:20——9:25不能撤单，9:25以成交量最大的价格为开盘价。连续竞价：上午9:30——11:30，下午1:00——3:00成交顺序：价格优先——较高价格买进申报优先于较低价格买进申报，较低价格卖出申报优先于较高价格卖出申报；时间优先——买卖方向、价格相同的，先申报者优先于后申报者。先后顺序按交易主机接受申报的时间确定。

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。

量化交易（quantitative Trading）是利用数学、统计、计算机的模型和方法来指导在金融市场的交易，可以自动下单业可以半自动下单，这个不是核心，核心在于是不是系统化交易（systematic trading）。比如主观交易会看K线交易，量化交易业会，但区别在于量化交易可以在历史数据上回测各种交易规则，找到表现好的，然后才用来交易。这或许会有过度拟合的风险，但也有一些方法克服。如果交易规则太多，量化交易会想办法组合起来，比如把它们浓缩成因子，然后用线性模型、非线性模型等组合起来，然后再进行交易。如果创造因子的工作太困难，那么量化交易可以借助遗传规模、决策树、神经网络等自动生成大量因子，节省了人工生成因子的工作量，效率更高。在克服过度拟合方便，传统机器学习和统计学也提供了很多方法，比如交叉验证、正则化、稀疏性、缓慢学习、滚动优化等等，一般都能比较好的克服。我不看好量化交易的前景。虽然量化交易是不掺杂人类情绪的交易模型，但是它要面对的是一个情绪波动的巨大市场。这样的市场的最大特点就是不确定性，任何模型的建立都是基于完整的历史交易数据。但是，市场瞬息万变，随时都会有不确定的情况发生，比如当年的光大“一阳指”事件，如果模型无法正常判断，那么交易的结果就不好说了，可能会带来很多连锁反应。其次，历史虽然会重演，但绝对不会是简单机械的重复。有时候结果虽然会一样，但是时间周期肯定是不一样的，大的时间周期下含有无数个小的时间周期，每个周期下又会有无数的变化，不知道交易模型能否涵盖这些变化并能作出准确的判断。最后，我觉得任何交易模型都会有BUG，都需要随时更新。而且，面对同样的交易模型的交易中，这样的量化交易是不是会有风险？量化交易是不是会因为网络问题产生反映滞后的问题。如果没有解决这些问题，量化交易的结果就很难说了。量化交易虽然有很多优点，但是真的能战胜市场，并且保证胜率，我觉得很难说。

近些日子，一则“量化交易是什么意思？适合散户吗？ ”的问题，成为了一个热门的话题，我来说下我的看法。首先，来了解一下量化交易是什么意思。量化交易呢，就是通过计算机去进行统计一些高胜率的模型，通过这个交易模型去进行自动化的交易，实现盈利，这就是量化交易。量化交易适合散户吗？我认为是不适合的，量化交易需要你懂得怎么编程，懂股市，然后才能够去做出这么一个系统，做出这么一个稳定的模型。散户怎么做更好呢？散户如果买股票，那么就去买入龙头股持有就行，或者是直接去购买一些基金，让他们帮你理财操作。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.量化交易是什么意思量化交易呢，就是通过计算机去进行统计一些高胜率的模型，通过这个交易模型去进行自动化的交易，实现盈利，这就是量化交易。量化交易是一些专业的投资公司会去使用的一些方法，甚至现在还出现了自动打板的席位，非常厉害的。二.适合散户吗我认为是不适合的，量化交易需要你懂得怎么编程，懂股市，然后才能够去做出这么一个系统，做出这么一个稳定的模型。那你一个散户，一不懂编程，二不懂股市，拿什么去量化交易呢？三.散户怎么做更好散户如果买股票，那么就去买入龙头股持有就行，或者是直接去购买一些基金，让他们帮你理财操作。这是相对来说更加容易盈利的一种方式，如果去操作其他的票频繁的追涨杀跌是很难去赚钱的。              大家看完，记得点赞+加关注+收藏哦。

量化交易指的是一种新兴的系统化金融投资方法，用先进的数学模型代替人的主观思维制定交易策略。与其他的方法相比，股票量化交易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。投资者在得到相关数据之后，可以通过分析这些数据做出准确的决策。在股票市场上采取股票量化交易目的就是帮助人们作出判断，提供数据上的支撑。股票量化交易利用计算机的强大运算能力，在广度上占有绝对的优势。而且评估事物又快有准，可以更科学、更客观地衡量交易策略的效果。简单来说，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。量化交易并不一定需要用程序化交易，也不限于交易速度和频率的要求，只要满足了量化交易所涵盖的决策方式就可以称为量化交易。另外，量化交易也可以理解为是数据分析在金融领域的一种应用。量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。

什么是量化交易，未来前景如何？知道的讲讲。 量化就是就是具体化，使用模型来进行程序化交易。 打个通俗的比方：一般的人炒股或者期货就像看病中医一样，通过望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些，很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行操作；量化交易就像西医，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药，定量交易更像是西医，依靠模伐判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。模型对整个市场进行检查和扫描，满足你所编写的程序模型，就会进行处理（下单之类，都是可以自己设置的，看你的模型怎么编写）。 程序化交易越来越被人熟知，使用的人也越来越多，总体来市场会越来越扩大化。 具体的程序化交易程序软件：文化、TB、金字塔等，总的来说金字塔使用起来简单上手，编写的语言不难，而且功能比前两者多。高频交易和量化交易到底有什么区别 从历史上看，很多高频交易公司的创始人都是交易员出身，原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展，交易的自动化程度和频率也逐渐提高，这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然，这个过程也出现了一些分化，有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位，并且始终未放弃人工交易，最终形成了人机结合的半自动交易；而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些，往往采取全自动的交易模式。事实上，也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越，到目前为止，也只能说是各有利弊。 人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远，在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上，全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间，不过自动化交易往往因为程序过于复杂，加上很多公司人员流动较大，在程序的维护上会出现一些失误，最终程序出错酿成大祸，比如著名的骑士资本。 至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件，那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。 量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先，美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的，比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身，DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身，AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身，而高频交易公司则更多是传统交易员创办的；其次，量化投资一般依赖于复杂的模型，而高频交易一般依赖于运行高效的代码。 量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期，要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大，模型也因此更为复杂，对程序的运行速度反而没那么敏感；高频交易处理信息的时间极短（微秒或毫秒级），不可能分析很多的信息，因此模型也趋于简单，竞争优势更多依靠代码运行的效率，很多人甚至直接在硬件上写程序；而最后，量化投资的资金容量可达几百亿美元，而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元，但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定，如Virtu Financial交易1238天只亏1天，因此一般都是自营交易，而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。 期货量化交易和程序化交易有什么区别？ 建议： XP 对话框中有很多选项设置，通常都是先选中某个选项，然后再单击“确定”按钮开始执行。利用鼠标双击可罚简化这一操作步骤，双击某个选项可以做到既选中又执行。 什么是量化投资？ 数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式， 其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用，演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。 程序化交易，也可称之为系统交易或算法交易，设计人员将市场常用之技术指标，利用电脑软件将其写入系统中，结合市场历史数据，分析和组合各种指标建立数学模型，将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时，程序化系统自动发出多空讯号，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，都能抓住交易策略，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润，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。 程序化交易又是一种个性化交易，每个投资者（或机构）都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起，帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪，实现理性投资。 设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施：顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。 总而言之，模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统，它是量化投资的一种具体实现途径。 量化系统是什么? 博尔证券量化交易系统是上海兆吉信息技术有限公司引进海外成熟量化投资模型，拥有完全自主知识产权的证券量化交易系统，是国内首款面向个人投资者的证券量化交易系统。 证券量化交易是指在证券市场中博尔证券量化交易系统，通过对交易资金及交易报价等数据进行批量比对后，分别找出资金数据及价格数据的运作规律，并根据这种规律进行投资交易，以获取最大的投资收益。博尔证券量化交易系统主要针对交易的两个要素交易价格和交易量做量化处理，并最终得出上涨概率的预测结果。 想从事量化交易的行业 具体如何学习量化交易还比较迷茫 所以想请教一些问题 不知道能不能稍微讲解一下 10分 不用这么复杂，现在文华赢智软件的麦语言很适合初学者，都是一些封包函数，很容易入门。 有什么问题可随时跟我们联系，使用文华软件有几年时间，还是有些经验。 量化云网站为您服务。 量化交易和程序化交易有什么联系和区别呢？ 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 量化投资是什么？ 量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。 量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。量邦科技冯永昌打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病，中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。 什么是量化交易 程序化交易应该怎么做 那是编程高手们玩得 股票量化交易转期货,区别是什么? 记得炎黄财经中提到过：期货量化交易-量化交易恰恰可以尽可能地规避投资者在投资活动时所受到的心理影响。以数量模型验证及固化这些规律和策略，严格执行已固化的策略来指导投资，从而使投资决策更科学、更理性，这就是量化交易的优势所在，也是量化交易在期货市场的意义所在。 期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。盘面数据的获取可以使用其他的行情软件。 期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。

量化交易，也有自动化交易，程序化交易，EA， 高频交易，算法交易等等，大致意思差不多，不同的领域可以叫法不一样，譬如外汇市场大多叫EA。主要是把自己的交易系统通过计算机语言（Python ，matlab等等，很多）程序编写实现出来，把这个程序和数据信息（量价信息，基本面，金融政策信息等等）接口接上，通过在计算机或服务器（现在大部分都是租一个云服务器）上运行，实时执行各种分析，选股，择时，买，卖，加仓，减仓，止损止盈等等。这样可以省去一些人力成本（人力分析慢，3000只股票得需要很对人天天），省去不必要的盯盘时间，一定程度规避情绪心理因素影响。一个完整的量化交易包括很多东西：1、资金管理或投资组合管理；2，选股，基于数据面的技术分析（均线，macd等等，太多了），基于基本面的分析（市盈率，财务报表等），基于经济面的分析（财政及货币政策，经济周期，行业周期轮动等），基于情绪面的分析；3，择时也即建仓的时机，止损止盈，加仓减仓平仓等；4，交易记录总结改进。当然还有别的很多内容。也有办自动化的，譬如只采用分析做选股。这个东西老美搞了30多年了，国内搞了十几年。可以了解一下大神西蒙斯和文艺复兴基金。国内这几年也出现很多平台，还不是特别成熟，入聚宽，掘金量化等等，也有几十个，可以关注一下。数量金融也与金融工程领域重叠。后者侧重于应用和建模，通常借助于随机资产模型，而前者除了分析外，还侧重于构建模型的实施工具。总的来说，有两个独立的金融分支需要先进的定量技术：一方面是衍生品定价，另一方面是风险和投资组合管理。如果应用于股票市场的话，一般包括量化选股和量化择时两点。选股模型主要包括：多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪模型和筹码选股模型。择时包括：趋势择时、市场情绪择时、时变夏普率模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时等等。量化投资的优点在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。

整体来说是靠谱的。对于量化而言，我们一再强调，这是一个在投资实践过程中祛魅的手段。选择了量化，投资人便诉诸了自身的理性，他将摆脱感性与玄学的束缚，他的投资行为便具有了可复制性——如果时间倒退，在同样的时间点他会做出相同的选择。这是知行合一的基础。从某种意义上讲，只要认为对各类投资标的进行分析的行为仍然有价值，那量化一定就有用。除非依赖内幕消息这种手段进行交易，无论是主观选股、宏观对冲亦或者是其他方法，都能找到数据与模型在其中活跃的影子，区别只在于投资人将自身投资理念抽象并进行分析与研究的能力有高低之分而已。对于交易而言，量化作为一种范式，可以说具有压倒性的优势。尤其对于体量较大的投资者而言，如果交易量足够大，那会对市场造成更大的冲击成本。这一成本会蚕食相当一部分的利润。因此对于体量较大的投资人来说，基于量化研究出来的各类执行算法几乎可以说是必须的。以金纳科技的实证经验来看，选择使用量化交易算法，会显著地降低交易带来的冲击成本。对于券商自营和公募来讲，毫无疑问算得上是必须之物。当然，有人会说，那就不用机器学习，用技术指标就好。可是事实上，那些指标本质上也是一些基于原始特征挖掘出来的特征，几乎全部都是基于量价时间序列在上世纪的美股市场挖掘出来的特征，也许这些特征在那个时候有一定市场意义，而现在是2020年的A股市场，我几乎能肯定的是这些特征的成功率会随时间增长收敛于1/2。数据信噪比低，数据涵盖的信息少，导致A股量化对投资者的要求极高，必须得要用他们的投资经验去弥补交易数据有效信息不足的短板。这也是我建议手动交易经验足够的前提下，才去做量化的原因。

股民可以通过使用计算概率的方法应对量化交易、很多情况股民会通过股票的金叉和死叉进行买卖点，但是这种情况只有很小的概率会出现盈利的情况，所以只有进行概率统计才会使股票盈利的概率变高。一、量化交易的概念量化交易是指用先进的数学模型代替人工主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种能带来超额收益的“高概率”事件来制定策略，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时做出非理性的投资决策。目前国内量化投资规模约3500-4000亿元，其中公募基金1200亿元，其余为私募量化基金，数量达到300多只，占比3%(私募管理人超过9000人)，金额约2000亿元。中国证券基金总体规模超过16万亿元，其中公募14万亿元，私募2.4万亿元。乐观估计，量化基金管理规模占国内证券基金的1%~2%。二、股民应对量化交易的方法了解投资的历史数据是什么，是股价数据还是公司的财务数据等基本面；分析的方式是分析价格形成的指数，还是分析公司的市场份额、盈利能力等基本面；概率怎么算？如果用MACD指标，就要数金叉能赢多少，是否通用。如果是基于基本面分析，就要统计基本面投资的成功率。最大的问题在于缺乏必要的“概率统计”，不能真正反映自己的投资逻辑，从而做不合时宜的生意。综上所述，股民英语量化交易的唯一方法就是及早的进行概率统计，从中找到股票上涨概率比价高的股票进行投资。但是还是建议大家在进行投资的时候要谨慎考虑之后再进行过投资。

股民可以通过使用计算概率的方法应对量化交易、很多情况股民会通过股票的金叉和死叉进行买卖点，但是这种情况只有很小的概率会出现盈利的情况，所以只有进行概率统计才会使股票盈利的概率变高。一、量化交易的概念量化交易是指用先进的数学模型代替人工主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种能带来超额收益的“高概率”事件来制定策略，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时做出非理性的投资决策。目前国内量化投资规模约3500-4000亿元，其中公募基金1200亿元，其余为私募量化基金，数量达到300多只，占比3%(私募管理人超过9000人)，金额约2000亿元。中国证券基金总体规模超过16万亿元，其中公募14万亿元，私募2.4万亿元。乐观估计，量化基金管理规模占国内证券基金的1%~2%。二、股民应对量化交易的方法了解投资的历史数据是什么，是股价数据还是公司的财务数据等基本面；分析的方式是分析价格形成的指数，还是分析公司的市场份额、盈利能力等基本面；概率怎么算？如果用MACD指标，就要数金叉能赢多少，是否通用。如果是基于基本面分析，就要统计基本面投资的成功率。最大的问题在于缺乏必要的“概率统计”，不能真正反映自己的投资逻辑，从而做不合时宜的生意。综上所述，股民英语量化交易的唯一方法就是及早的进行概率统计，从中找到股票上涨概率比价高的股票进行投资。但是还是建议大家在进行投资的时候要谨慎考虑之后再进行过投资。

cq量化交易就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出能带来超额收益的多种“大概率”事件。量化交易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。 cq量化交易特点如下： 1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。 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。 cq量化交易风险如下： 1、历史数据的不完整性。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。