期货量化交易和程序化交易有什么区别？

1. 期货量化交易和程序化交易有什么区别？

量化交易：
量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报

量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化

量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等

程序化交易：

程序化交易系统是指设计人员将交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后，并将交易策略系统化。

当趋势确立时，系统发出多空讯号锁定市场中的价量模式，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能轻松抓住趋势波段，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。


交易系统构成：
一句话：极其开放模型(策略)的设计、风险动态管理技术、误差矫正反馈检验准确率、快捷的下单速度。这四项组成了整个程序化交易系统。

程序化交易的买卖决策完全决定于自己的交易理念系统化、制度化的逻辑判断规则，透过电脑的辅助，将各种交易理念转化为电脑程序语言的一种交易模式，即由电脑来代替人为发出买卖讯号，再根据系统使用者发出的委托方式，由电脑自动执行下单程序。

2. 什么是量化交易？与程序化交易有什么区别？

量化交易指以先进的数学模型替代人为的主观判断。量化交易与程序化交易在性质、特点、发展趋势上有所不同。
一、性质不同
1、量化交易：利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
2、程序化交易：把可量化的分析方法，用计算机编成交易策略进行自动下单交易，程序化交易是量化交易的一部分，或者是某些量化交易的进一步升级。
二、特点不同
1、量化交易：
（1）纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
（2）系统性。具体表现为“三多”。多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；多数据，即对海量数据的处理。
（3）套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
（4）概率取胜。定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
2、程序化交易：程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。


三、发展趋势不同
1、量化交易：量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。
2、程序化交易：国内市场的T+1交割制度使得大量日内交易策略不能得以实施，高频交易策略更是无从谈起。除此以外，股票市场不允许卖空、缺乏做市商制度、可供交易的产品简单、交易指令不够完善等，都不利于程序化交易策略的开展。
以上内容参考：百度百科-量化交易
以上内容参考：百度百科-程序化交易

3. 什么是程序化-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。

4. 期货量化交易和股票量化交易是一样的吗？

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

5. 期货量化交易和股票量化交易是一样的吗

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

6. 期货程序化交易好用吗

　　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。
　　看好程序化交易。
　　程序化交易有望得到大力发展的几个原因：
　　1.股指期货和ETF的套利交易需要更多的算法支持，因为类似的交易策略都涉及到一篮子股票的交易执行，有效的算法可以很大程度上降低执行风险。
　　2.国内券商对执行算法的服务很少。目前国内的股票市场，机构投资者都是通过券商提供的市场直连通道(Direct Market Access)直接下单交易，而券商并没有提供规模化的算法附加服务，未来还有广阔的发展空间。
　　3.其他潜在市场。其他市场比如商品期货、权证等同样实行 T+0交割制度，也是程序化交易的潜在市场。事实上，目前已经有不少从事短线交易(趋势跟踪、反转)的投资者开发出各种程序化交易平台和策略，只是专业化和规模化有待提高。商品期货程序化交易与股指期货程序化交易同样作为现在程序化交易发展的重点。
　　4.人才优势。程序化交易通常需要有扎实数理基础和过硬编程能力的人才，而国内这方面有很好的人才储备，越来越多的国外量化基金来华开办分公司并在当地雇佣人才从事算法策略研究和开发也证明了这点。

7. 什么是期货量化交易？风险大吗？

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

8. 期货量化交易编程怎么弄

方法：1、前提是你必须有自己的期货交易账户，每个期货公司都可以开，现在不用出门就可以用手机在线开户。2、其次，要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是最好编程的，很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。3、剩下的就是如何用编程语言编写策略，并将其输入交易软件。编程其实并不难。在程序化交易中，程序化只占程序化交易的30%。好的编程可以简化代码，提高运行速度，增加交易策略的多样性和完整性，实现一些复杂的策略。4、如果没有这方面的编程能力，可以参加期货交易的相关培训课程。另外70%主要是策略、仓位设置、交易品种选择、程序化交易心态控制、网络设置等的组合管理。拓展资料：1、 战略的确定。一个成功的量化交易系统的开发过程必须是恰当的。如何找到一个成功的量化交易策略，是构建量化交易体系的基础。无论是基本面还是技术面，都可以用量化的方法进行分析，进而得出量化的交易策略。比如，从根本上说，GDP的增长和货币流通量的增加可以用定量的方法来分析和描述。技术上，移动平均线和指数smma是物理和化学策略思想的来源。2、 经典理论。很多量化投资策略思路来源于传统经典投资理论，比如经典商品期货技术分析主要包括技术分析的理论基础、道指理论、图表介绍、趋势基本概念、主要反转形态、持续形态、交易量和仓位兴趣、长期图表和商品指数、移动平均线、摆动指数和相反意见、盘中点图、三点转向和优化点图、艾略特波浪理论、时间周期等等。这些经典理论有的有具体的指标和具体的应用理论，有的只有理论，需要根据理论生成具体的应用指标来完成策略的测试。因此，经典投资理论可以通过量化思维将理论中的具体逻辑量化为指标或事件形成交易信号，通过信号优化检验实现经典理论的投资思路。这种方式可以有效实现经典理论，同时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资方法，是量化策略发展初期的主流模式。3、 逻辑推理。逻辑学的战略思维大多来源于宏观基础信息，其量化战略思维是通过对宏观信息的量化处理，梳理出符合宏观基础信息的量化模型。典型的量化策略包括行业轮动量化策略、市场情绪轮动量化策略、上下游供需量化策略等。这种策略思路来源非常广泛，数据一般不规范，很难形成标准。目前，许多对冲基金都有类似的想法来生成量化策略产品。4、 总结经验。经验总结是量化战略思想的另一个主要来源。在使用量化策略交易之前，市场上有大量经验丰富的投资者，其中许多人在长期稳定回报方面表现突出。因此，他们对市场的看法和交易思路成为了量化策略开发者的模仿对象，有经验的交易者也愿意量化一些他们觉得相对固化、能够获得稳定回报的交易策略，最终可以用机器自动交易，只监控交易。这可以大大减少交易中消耗的能量。在这个前提下，出现了一个与经验丰富的交易者合作的量化策略团队。操作环境：iPad第九代15.1 交易开拓者4.5.2