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. 学习量化交易是如何入门的？

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。

3. 量化交易该如何入门？

如果你想量化交易快速入门。。。
十行代码带你量化交易入门  - JoinQuant，文章以简单的实例介绍了在聚宽做量化交易最核心的流程——策略编写、策略回测、建立模拟、发送信号，绝对是量化交易极速入门教程。
如果你想要更多的学习资源。。。
量化课堂 - JoinQuant，量化课堂里提供了编程，数学，策略实例，统计研究，金融市场等量化相关的知识，尤其是在量化核心的数理方面，质量用心，业界难觅。
社区干货遴选与整理（持续进行中）- JoinQuant，上百篇的聚宽社区好文，从心得技巧到策略分享，从机器学习到股指套利，可谓是成吨的量化交易干货。
如果你想找好策略或你有好策略。。。
策略擂台 - JoinQuant，旨在发现好策略，发现好宽客，聚宽将助其实现其价值，寻求合作共赢的机会，让人人真正地成为靠策略赚钱的宽客。
另外，策略擂台目前可以免费订阅牛人的策略信号，跟着交易，躺着赚钱不是梦。我了解到的最厉害的，用户跟策略半年多，6万变到12万。

4. 什么是量化交易？

5. 什么是量化交易，未来前景如何？知道的讲讲。

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

6. 如何系统地学习量化交易？

首先，我对这个问题是完全不知道怎么回答，为此，我专门去请教了我的老师。
我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程，定量的只是手段，交易逻辑是多样的，你可以通过形态描述，追踪市场方法，如不合理的降价，也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略。所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

当你可以通过各种方法来理解定量的关注细节，比如如何避免未来的功能，如何理解每个数据的含义，测试，以及不同测试软件的优缺点，但你没法去“学习”量化交易，因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来，如何赚钱必须自己去挖掘等等。

量化归根到底是什么不重要，重要的是你要利用自己的特点和优势，在你积累足够长的盘子以量化它为鸡肋之前，继续用单点深度挖掘坑，相信我，只要你有了长板（对，你应该首先把编程学牛了，达到准专业水平，这是最容易且可操作可衡量的点且受用一辈子），100个劝你去撸策略的人都挂了，你的职业生涯还好好的。

一个strategist需要思考策略的思维框架，实现方式，而developer则是侧重了前后端接口，输入输出，界面设置，风控机制，平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。

7. 如何入门量化投资？

首先，你对一个金融衍生品，非常的熟悉，有你的交易计划，包括，进场逻辑、出场逻辑、风险规则、在相对时间里可以赚钱。相对稳定的收益。把你的模式，逻辑让写程序的，开发出来。当然你要自己写程序也行。
几个月前刚刚做量化交易的尝试，运用了10多年自认为有效的技术指标来做统计分析，得出的结论就是完全靠技术指标来指导交易就是扯蛋，在大量样本面前，一切都是假象。由此也彻底放弃了技术指标的研究，真的没有太大用处。

当然也有可能是自己的见识浅薄，也许真的有人单纯靠技术指标而实现稳定盈利的。但这种是否具有持续性，或者说一旦对市场产生了影响指标可能就失效了，这个不好说。现在的想法还是要做基本面方面的研究，把精力放在公司发展，跟随公司共同成长，这才是王道。

说到入门，我是野路子，程序员出身。自己写脚本采集数据到数据库，然后基于数据用C#做计算和统计分析，技术到不是太大的问题，主要还是到底以什么方式来实现盈利。如果仅通过技术指标可行，那么程序就变得重要，因为都是可以经过量化计算的；如果需要靠人脑分析未来公司业务发展规模，这种是很难用程序量化的，不同行业不同公司太复杂了，很难实现量化。

所以我个人认为学习量化交易，应当从基础理论的学习，仓位管理，止盈止损的控制，策略的周期，校验策略，小额实盘交易，小中额度实盘交易，最后大额实盘交易。最最重要的是，要有很好的情绪管理，超强抗压能力，敏锐的洞察力是交易成功并盈利的重要法则！

8. 如果从零基础开始学量化投资，需要学哪些

学习量化投资和大数据分析，首先你得具备一定的数学基础、统计学基础，经济学基础以及物理较好一定的编程能力（最好是学python，入门快，效率高），如果这些基础你都不具备，没关系，说好的零基础入门，那就跟着我一步一步的走。
一. 数学
打好数学基础，学一学集合论、统计学方面的知识，集合论和统计学如果没学过建议先入个门。下面有几本书，个人觉得讲的十分的透彻，下面就分享给大家。
《概率论与数理统计》
CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596845
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/10G95rPCE6kdwi8dSkG8xng

《数理统计学教程》
CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596851
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/13ShF4T9zgaPUbdP5hOfpsg

二. 经济学&金融学
数学基础学习完成后，就要进行进一步的学习了，接下来那就看一点计量经济学和中级微观经济学方面的书，下面我给大家推荐几本我认为比较好懂且干活很多的书，以下这三本正好是讲的不同的三个知识模块，也是后面一定要用上的，请各位接好武功秘籍了。
《计量经济学导论》
中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596855
中文版百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1lcWY-CWanCEV05arliSneA

《微观经济学》
中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596861
中文版百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1haYo2z2AUQ2KDRy1ims1Uw

《期权,期货和其他衍生品》
中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596863
中文版百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1cr_31mgJCYIRW8oToRpjSA

三. 计算机与编程
1. 计算机
你如果之前没有学过计算机相关知识，我建议可以先看一本书入个门，因为学懂了以上两方面的理论进行实践操作了，正所谓是实践出真知嘛！
要实践的话就必须掌握一门编程技术，我推荐使用python语言，简单好上手，并且各种丰富的资源库让你事半功倍。
《零起点Python大数据与量化交易》
CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596866
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1YQ9e_fkkqF27z9jxG83tfQ


四. 实践
现在有一些在线的金融系统，可以给你机会让你写你自己的模型的，你多留意一下，闲来没事儿写几个交易模型试一试。据我所知目前大多数写交易模型的，都没有较强的综合能力（综合经济金融、数学、编程这三个方面），你要想比他们都强，那就把这三个方面的基础都打好。
最后，加油奋斗吧，相信自己，只要你努力，你肯定是最棒的。
引用自《
小判官教你零基础入门量化投资，大数据分析，内含对应资料下载地址。
》，链接为网页链接