什么是量化交易

1. 什么是量化交易

一、什么是量化交易量化交易即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。量化交易是以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额预期年化预期收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。二、量化交易的优点1、投资业绩稳定。因为量化交易业绩所依靠的通常是由很多次的大概率事件产生的利润积累起来的，达到它的要求才能够进场。经过多个步骤，层层把关，从而极大地提高成功率。尽管它并不能保证你每一次都能够赚钱，但它能够它靠概率取胜。这主要表现在两个方面：量化交易从历史数据中不断地挖掘有望在未来重复的规律并进行利用。依靠一组股票来获胜，而不是一个或者几个股票获胜。从投资组合理念来看就是捕捉大概率获胜的股票，而不是押到单个股票上。2、能够理性投资。在容易失去理性的情况之下帮助你保持理性，因而在市场反应过度、丧失理性的时候能够及时把握住时机。3、信息的处理能力强。个人交易证券市场，对市场各种信息必然会感到十分茫然，而量化交易对信息的处理能力更强。当我们而对证券市场时，感觉它就如同大海似的，在茫茫的大海之中，要想持续地获取回报，就需要一个指引。而这个指引就是我们的交易模型，就像是茫茫证券市场航行时的罗盘。

2. 股票量化交易是什么意思

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。

3. 股票量化是什么意思

股票量化也就是量化交易，有广义和狭义两个概念，狭义的股票量化是指量化交易的内容，将交易条件转为程序，会自动下单；广义的股票量化指的是系统交易方式，是综合的一个交易系统。量化交易是一种投资方法，是用先进的数学模型代替人为的主观判断，再利用计算机技术从较多的历史数据中筛选出能够带来较多收益的多种“大概率”事件来制定策略，能大大地减少投资者情绪波动的影响，这样还能够避免在市场极度狂热或者是悲观的情况下做出比较非理性的投资决策。

量化投资跟传统的定性投资的本质上来说是一样的，两者都是基于市场非有效或者是弱有效的理论基础，两者之间的区别是在量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加地强调了数据。

4. 股市中的量化交易是什么意思呢？

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。

5. 什么是量化交易

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。

6. 什么是量化交易？

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。

7. 什么是股票量化交易

什么是量化投资？
简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去践行投资理念、实现投资策略的过程。
传统的投资方法主要有基本面分析法和技术分析法两种，与它们不同的是，量化投资主要依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。
主要有哪些量化投资策略呢？
第一，也是最重要的一类策略：量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某家公司是否值得买入的行为。根据某种方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池；如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。
公司估值法通过比较公司估值法得出的公司理论股票价格与市场价格的差异，判断股票的市场价格是否被高估或者低估，从而寻找出价值被低估或被高估的股票。这种就是基本面量化。
趋势法就是根据市场表现，如强势、弱势、盘整等不同的形态，做出对应的投资行为的方法。可以追随趋势，也可以进行反转操作等。这种就是技术面量化。
资金法的本质思想是追随市场主力资金的方向，如果资金流入，则应该伴随着价格上涨；如果资金流出，则应该伴随着价格下跌。资金法本质上是一种跟风策略，追随主流热点，从而期望在短时间内获得超额收益。这种是交易行为量化。
通过量化方法选出来的股票，通过不断的轮换，就可以获得超额收益。
第二类策略是：量化择时
传统的有效市场假认为金融市场是不可预测的，价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，对金融产品价格的预测将毫无意义。
但是随着计算机技术、混沌、分形理论的发展，众多研究发现，股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因而存在可预测成分。例如利用一种叫 Hurst 指数的工具，可以在较大的时间刻度上判断出大盘的高点和低点。
根据量化择时的策略判断，可以进行大盘的高抛低吸，例如熊市底部抄底，牛市顶部抛顶。
第三类策略是：对冲套利
对冲套利就是利用两个相关性比较高的品种，同时进行做多和做空的操作的一种交易策略，当两个品种的价差偏差超过了合理区间，存在较大的概率回归，这是对冲套利策略的理论逻辑。
举个例子，工商银行和建设银行的股价往往同涨通跌，因此如果当工商银行涨的时候，可以卖出工商银行，买入建设银行。当两者价差回复正常的时候，卖出建设银行，再买入工商银行。这样来回的操作，可以获得一个超越牛熊的收益。
目前国内资本市场可以进行的对冲套利策略包括：期现套利、跨期套利、跨品种套利、跨市场套利、ETF  套利、分级基金套利等。
例如 2018 年 10 月，因为在 2015 年在股灾中，大量进行 ETF 交易的几个私募基金，给证监会重罚，其中东海恒信给罚款 2 亿多，他们就是利用 EFT 套利的策略，在 2013 到 2015 年期间，盈利超过 10 亿。
有了对冲套利策略，无论是熊市还是牛市，都可以获得比较稳健的收益。
第四类策略是：期权套利
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货，但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。
期权套利的交易策略和方式多种多样，有多种相关期权交易的组合。特别是期权的高杠杆特征，使得在 2018 年的熊市中，有不少优秀的交易员依然可以获得超过 50% 的收益率。
第五类策略是：资产配置
学术界有一个公认的结论，投资中真正赚钱的关键是资产配置，而不是具体的交易。通过对主要的大基金的绩效归因可以得出结论，90% 的收益来自于正确的资产配置，也就说，选择市场比交易更加重要。
量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。

8. 什么是股票量化交易

股票量化交易指的是用先进的数学模型来代替主观判断，并利用计算机技术从较多的历史数据中选择可能带来超多收益的“大概率”事件来制定策略，大大地减少了投资者受情绪波动的影响，也避免在市场极度狂热或者是悲观的情况下作出非理性的投资决策。

量化投资跟传统的定性投资的本质上来说是一样的，两者都是基于市场非有效或者是弱有效的理论基础。两者最大的区别就是量化投资管理是“定性思想的量化应用”，加强了数据。

量化交易具有四个特点，分别是套利思想、纪律性、系统性以及概率取胜。如纪律性是根据模型的运行结果所进行的决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性的贪婪、侥幸以及恐惧心理等弱点，也能克服认知偏差，且可跟踪。系统性特点具体表现为“三多”，一是多角度；二是多层次；三是多数据。