高频交易和量化交易有何不同

1. 高频交易和量化交易有何不同

量化投资公司和高频交易公司一般说来，既有区别又有联系。在美国，人们常说的量化投资公司一般都是对冲基金，包括DE Shaw、Two Sigma、RenTec、BlueCrest、Citadel、AQR、WorldQuant、Winton等；而常说的高频交易公司一般都是自营交易公司，这些公司主要有Tower Research、Hudson River Trading、Getco、Jane Street、Virtu Financial、SIG、Jump Trading、RGM Advisor、Chopper Trading等。除此之外，既有量化投资业务，又有高频交易业务的公司有Two Sigma、Citadel等；还有许多公司向着更综合的方向发展，DE Shaw等公司，既有量化投资，又有非量化投资。
  对于量化投资来说，除了行情信息，整理收集其他基本面的信息也相当重要，预测模型中要融入整理出的对应的时间序列。成功的模型是什么？重点在于它整合了多少不同来源的信息，而不是运用了多高深的数学理论。以简单的线性回归为例，想要模型的预测效果好，需要各个参数都有很强的预测能力，同时相关性很低；反之，如果选取的参数毫无意义，就算运用在复杂的深度学习理论，得出的模型也没有用。美国的一些公司，除了利用新闻等文本信息建模外，谷歌卫星拍摄到的港口集装箱的图像也会用来建模，商品价格走势如何，通过对商品集装箱的数目来预测，取得了很好的预测效果。

       求解模型其实与建模同样重要。比如说物理学上有很多能精确描述现实的模型，可还是难以求解，因为缺乏高效的科学计算方法，量化交易也一样的。伴随着巨大计算量的参数的计算、筛选、优化、回测等，怎样精妙求解是一门颇为高深的学问。著名的文艺复兴公司内部有着明确的分工——物理学家分析数据建立模型，数学家构建优化算法并求解模型等，计算机程序员从各个来源收集数据，西蒙斯这样透露。

2. 高频交易和量化交易有何不同

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。

3. 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。

4. 什么是“量化高频交易”，相对其他交易有什么优点？

高频世界里，有一条永恒的建模准则值得铭记：先看数据再建模。如果你看了上面的介绍就开始天马行空的思考数学模型，那基本上是死路一条。我见过很多年轻人，特别有热情，一上来就开始做数学定义，然后推导偏微分方程，数学公式写满一摞纸，最后一接触数据才发现模型根本行不通，这是非常遗憾的。

而看了数据的人会怎么样呢？他很可能会发现，对于冰山订单的处理，交易所的规则是非常值得寻味的。有的交易所是这样做的：一个冰山订单包含两个参数，V表示订单总量，p表示公开显示的量。比如V=100，p=10的冰山单，实际上隐藏的量是90。如果有针对这个订单的交易发生，比如交易量10，交易所会顺序发出三条信息：

成交10
Order Book的Top bid size -10
新Bid +10
这三条信息一定会连续出现，并且第三条和第一条的时差dt很小。这样做的原因是尽管冰山订单存在隐藏量，但是每次的交易只能对显示出的量（p）发生，p被消耗掉以后，才会从剩余的隐藏量中翻新出一分新的p量。这样，每个人从交易所收到的信息仍然可以在逻辑上正确的更新Order Book，就好像冰山订单并不存在一样。

5. 什么叫高频量化交易？

Gate.io区块链入门第十七期，带你了解什么是量化交易。

6. 高频量化交易是什么意思？

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。

7. 量化交易是什么？量化交易有哪些优缺点？

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

8. 量化交易与传统交易有什么区别

时下，量化交易确实很火。随着人工智能的不断发展，量化交易将乘风破浪，占领大半个金融市场。
量化交易是使用程序化（也就是人工智能）来达到自动识别市场交易信号进行交易。量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于量化投资者的作用就像CT机对于医生的作用。
传统交易类似中医，需要依靠经验和感觉判断病因在哪里。
具体来说，量化交易的机械性能够让交易变得更加的客观不受人性影响，他可以利用交易的对冲性，提高盈利的概率，实现少亏损，多盈利。