什么是量化交易，未来前景如何？

1. 什么是量化交易，未来前景如何？

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，然后严格执行已固化的策略来指导投资。避免人的主观因素，在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化交易可以获得持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
　
相对于传统交易方式，量化交易有着以下优点　　
1)系统性：通过多层次的量化模型多角度的去观察及海量数据的观察，捕捉许多的投资机会。
2)纪律性：严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，可以克服人性最大的弱点。
3)准确性：准确客观的评价交易机会，克服主观情绪的偏差，通过全面、系统性扫描捕捉错误定价和错误估值带来的机会。
如今量化交易越来越多的应用在股票基金等投资上，还衍生了像京东量化平台、优矿这样的专门为量化开发者服务的平台，应该会成为今后投资的大趋势。

2. 什么是量化交易，未来前景如何？

3. 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

4. 中国量化交易的现状与未来前景如何？

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。

5. 量化交易的特点和前景

量化交易 是将传统交易理念规则化、变量化、系列化、模型化，利用计算机的数据处理能力，对宏观周期内投资产品的市场结构、估值成长、盈利质量、市场情绪等多个角度进行分析，藉以制定新型投资策略，形成一整套操作系统，在实盘中使用电脑自动执行。
                                          
 以人工智替代投资者在某些环节中做决策，能极大地减少了情绪波动的影响，增强投资的一致性，可以大幅提升投资的稳定。相较主观交易者经常会应用“盘感”、“经验”、“第六感”作为其下单的策略，量化交易强调数据的重要性，一套策略一定是清晰明了的，首先得能说得清，道的明，策略是一套完整的闭环，无论开仓、平仓、止盈、止损，都有明确的条件，否则计算机也无法识别。
                                          
 这样的好处也很明显，会让我们的交易变得清晰、成体系。我们能在此基础上，改良、精进，可以设立投资组合，交易不同的标的，使用不同的策略，而又相互不影响，能通过策略、资金管理、执行成体系的交易，而非停留在构建虚无缥缈且无法验证的策略这个阶段。交易系统扮演着“宪法”的角色，并不是具体的法令，剩余的细节则由操盘手借助自身经验来微调量化交易中的参数处理。量化交易也可以理解为是人工智能、数据分析在金融领域的一种应用。
                                          
 量化交易与普通交易的区别类似于西医和中医，普通交易是中医，一番望、闻、问、切之后，依据个人经验和主观感觉开出药方；量化交易是西医，要化验、拍片，取得大量客观数据后开出药方。虽然都治病，但依据截然不同。量化交易运作之前，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。
  
 采取股票量化交易的目的就是以明确的指标和规则指导交易，量化策略在实际使用的过程中可以脱离人为判断，执行速度更快，运作效率得到了提高。不论是否采用程序化的执行手段，量化交易策略都能够在实际交易中减少人的负担，也就减少了许多重复性的劳动。早先的时候，投资市场都是交易员自己盯盘，根据市场动向来进行买卖。但是人的精力毕竟有限，随着金融市场的发展，股票越来越多，交易员很难再靠自己去分析和盯盘。后来，投行家们就想到了利用计算机大数据分析来进行金融操作，只要设定好相应的规则，编写好相应的程序，依靠计算机强大的数据处理能力，就可以轻松地进行市场操作了。
                                          
 在科学不断进步的今天，越来越多的先进技术被创造出来并应用到各种情境之下。通过结合多个不同学科的知识和相应的数学模型，量化交易策略更有可能发现一些隐藏较深的复杂数据规律，而这些规律往往不太容易被主观交易者察觉得到。随着大数据、人工智能等技术的飞速进展，金融投资正在逐步由人主导转向由科技引领，人与技术在投资过程中如何更好地结合，成为未来投资的关键。在此背景下，量化投资日益得到国内大量基金公司的重视，特别是在监管逐步趋严、市场有效性逐步提升的过程中，量化交易具有广阔的成长空间。
  
                                                                                                                                                                  作者: 公众号 量化交易小课堂

6. 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。

7. 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。

8. 国内量化交易市场规模有多大？包括股票、基金、股指期货、商品市场，用量化交易的方式达成的交易规模的份

　　国内量化交易市场规模到目前为止没有一个定论，因为全世界范围来说，量化交易市场也是一个开始，我们国家对于量化交易，还没有正式开始，所以具体的数据是没有办法确定的，不过从经济总量来说，股票、基金、股指期货、商品市场，应可以占到百分之十五左右的份额，至于具体的交易作为理财师，我建议您还是远离为好，原因有下面几个：
　　第一、我们国家金融市场，是一个初级阶段，无论是股票或者是期货都不是很成熟，所以根本无法支撑量化交易市场。
　　第二、我国在经济发展的转型阶段，现在的国家经济本身就是一个无法预料的时期，所以任何的金融投资，风险十分巨大，个人的投入很可能出现亏损。
　　第三、人民币的贬值是一个很难控制的风险，从现在来看，我国的人民币贬值应该是一个很正常的趋势，但是其中的变化会很大，所以我们要注意这方面的风险。
　　第四、量化交易市场在欧美国家也不是很成熟，而且我们国家也没有这方面的人才，更加没有这方面的专业条件，所以这样的投资基本是不正规的一些公司，其性质可想而知。
　　第五、我国的金融市场，必须通过国务院的批准，而到目前为止，并没有任何量化交易市场被国务院认可的信息，所以基于此点，建议大家也要远离这个市场。
　　最后，我希望大家在投资的时候，要在正规的渠道进行选择，比如银行理财、国债、股票市场、期货市场，这些投资是国家允许的正规金融投资，其他的投资形式，只要不是国务院批准的，建议大家千万不要随便的投入资金。