什么是量化交易？与程序化交易有什么区别？

1. 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

2. 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。

3. 量化交易策略有哪些？

一、交易策略
一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。
按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。
 
二、主观策略
主观策略主要依靠投资者的主观判断。
期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。
类似的，股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。
另外，无论是股票市场还是期货市场，大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。

三、量化策略
量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。
投资者将初步的交易逻辑输入计算机，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、扬弃，以形成可接受的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件就已经确定，实盘中按照既定的程序执行。
对比而言，部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势，可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策，可以处理大量的数据，因此在广度上有优势。另外，量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响，因而执行更为严格和精确。
 
四、常见策略
常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略，趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。
常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等，著名的网格交易法更多的是一种交易方法，可以用在不同类型的策略中。
下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍，想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。
(1)    双均线策略
双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。
(2)    布林带策略
布林带由三条线构成，其中的中线是一根移动平均线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。
(3)    海归交易法
海归交易法由商品投机家理查德·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场，资金和仓位管理的各各方面，是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚，详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书，特别是后面的附录。
(4)    多因子选股
多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子，在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程，最后是根据因子选择要交易的股票，确定出入场时机。
(5)    统计套利
统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质，在价差或价比偏离均衡位置时进场，在价差或价比回到均衡位置时出场。
(6)    Alpha对冲策略
Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时，持有股指期货空头，该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7)    网格交易法
网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明，目前螺纹价格3000，我们建立初始仓位，比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴，50点是网格宽度。该策略的收益波动很大

4. 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。

5. 什么是量化投资交易策略

一文看懂量化投资策略
闲话基
量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。

跟传统的主动管理方法相比，量化投资是高投资广度、低投资深度的一种投资方法。量化投资强调纪律投资，可以克服投资者主观情绪的影响。

现在市场上运用的策略有很多种，下面来看看主流的几种策略。

一、市场中性策略
市场中性策略是国内使用最多的策略。根据CAPM理论，股票收益由两部分组成，一部分是市场整体风险的beta收益，一部分是股票自身风险带来的alpha收益。中性策略是从消除市场系统性风险的维度出发，通过同时构建多头和空头头寸对冲市场风险，以获得较稳定的绝对收益。国内通常使用的操作方法是，买入股票，同时卖空与股票等市值的股指期货。盈利模式是，所买股票超越大盘的涨跌幅度。市值对冲并不是完全的beta对冲，但可以减少计算量，降低调仓率，为国内投资机构普遍使用。

Alpha策略关键点是选出的股票组合收益要持续跑赢沪深300指数，在市场上涨时平均涨幅大于沪深300指数，在市场下跌时平均跌幅小于沪深300指数，并且可持续稳定。
通常管理人根据估值、成长性、市值、动量、预期变动、资金关注、技术指标、事件、业绩等多个维度进行量化选股，构造投资组合，同时以沪深300行业配置比例为基准，对系统筛选出的股票根据宏观经济和行业景气进行差异化配置，并定期根据各因子变动进行动态调整组合。
构建中性策略，买入100元股票组合，卖空100元股指期货，多头与空头组合价值相等：
1、市场上涨：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=10%+（-7%）=3%
2、市场下跌：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=（-7%）+10%=3%
3、市场震荡：股票组合（上涨赚钱）+指数收益（上涨亏钱）=10%+（7）=17%

Alpha策略最主要风险在于选股策略上。
选股模型可能会因为股票市场规律性变动、突发事件和统计模型本身的概率属性，在某些时间段出现失效，导致做多的股票跑输市场出现短期亏损。这需要基金经理能不断完善投资模型和操作技巧提升获胜概率。此外，Alpha策略还收到基差的影响。大部分时候会有一定的升贴水损失，策略对基差的风控非常重要。
二、套利策略
1、统计套利
统计套利是对历史数据进行统计分析，估计相关变量的概率分布，结合基本面数据分析，用来进行套利交易。
运用统计分析工具，对一组相关联的价格之间的关系的历史数据进行研究分析，研究关系的历史稳定性，并估计其概率分布，确定分布中的极端区域，即否定域。当真实市场上的价格关系进入否定域，可以认为这种价格关系不可长久持续，此时有较高的成功概率进场套利。

2、期现套利
期现套利指利用期货与现货基差扩大产生的套利机会，做多被低估标的，做空被高估标的，待期现基差回归至合理范围后，平仓离场的低风险策略。
期现套利策略，根据沪深300股指期货与沪深300指数基差到期时必定收敛的交易机制。当期货指数与沪深300指数基差足够大时，可以通过构建一个反向组合，获得基差收敛过程中产生的收益。目前国内只能进行“做空基差”的正向套利，即当基差大于0的时候，买入股指ETF或者一揽子股票，同时卖出等市值股指期货，待价差收敛后平仓。当基差小于0时，由于融券不足，无法通过卖出股指ETF或者一揽子股票同时买入等市值的股指期货进行“做多基差”的反向套利。当期货价格深深贴水的时候，因融券存在障碍反向套利被切断，贴水状态自由发展，只能通过市场大幅度反弹，多头的投机者重新将价格抬升至升水的状态。这也是市场贴水一直无法及时恢复的重要原因。
期现套利的主要风险在于市场价格出现剧烈波动导致浮亏，具体表现为所跟踪标的之间的基差出现长时间不回归甚至反向逆转，期现收益无法有效覆盖交易成本、冲击成本、现金成本等风险。

3、ETF套利
ETF套利，是指投资者可以在一级市场通过置顶的ETF交易商想基金管理公司，用一揽子股票组合申购ETF份额，或者把ETF份额赎回成一揽子股票组合，同时可以在二级市场以市场价格买卖ETF。
假设某只ETF成分股暴跌，使得该ETF净值迅速走低，但该ETF的市场价格未能及时跟上，两者短暂地出现一个价差，此时可以买入ETF一揽子股票组合申购成ETF，然后将ETF在二级市场卖出，实现低买高卖，获取价差。
ETF套利的两种交易顺序，一种是从股票二级市场买入一揽子股票，按一定比例换成ETF份额，然后在二级市场卖出ETF份额，前提是一揽子股票价格比ETF价格低，出现溢价；另一种是，从ETF二级市场买入份额，按照一定比例兑换成一揽子股票，在拿到股票二级市场卖出，这样的前提是ETF价格低于一揽子股票价格，出现折价。

4、分级基金套利
分级基金有2种套利模式。
一种方式是当母子基金比价出现折溢价时可进行套利。当A/B份额的组合价格大于母基金净值时，存在整体溢价套利机会。通过场内申购母基金份额，分拆成A和B并在二级市场卖出完成溢价套利。当A/B份额的组合价格小于母基金净值时，存在整体折价套利机会。通过在二级市场按比例买入A类份额和B类份额，申请合并成母份额并赎回完成折价套利。

但是折溢价套利不能实时完成，需要面临1-2个交易日的价格波动风险。可以通过股指期货对冲管理风险敞口。
一般在牛市中溢价套利机会比较多，在震荡市场中折价套利机会更多、胜率更高。
另一种套利方式是，市场下跌时，含下折算条款的分级基金A份额包含的期权价值套利，同时还有在整体折溢价套利基础上演的底仓-对冲溢价套利、循环折价套利。
三、CTA策略
CTA策略是投向期货市场，使用历史数据，通过统计、数学、编程的方法找到盈利规律。分为趋势策略和套利策略。

趋势策略是跟随者市场上涨做多，市场下跌做空，因此在任何一种期货商品进入趋势后，CTA策略就会获得良好的收益空间。
套利策略是通过跨期限、跨市场、跨品种等不同合约之间的“价差回归”，锁定套利空间。
跨期限是指同一交易品种，不同交易周期间的套利。历史数据表明期货不同合约价格相关性高，价差出现稳定的统计特征。当两个不同到期月份合约/不同品种合约之间的价差偏离合理区间时，可以通过在期货市场同时买入低估值合约和卖出高估值合约，在价差回归后进行反向平仓，进行跨期限套利交易。
更加具体地说，跨期套利是指不同月份期货支架的套利。通过多远空近或多近空远，来买卖同一市场同种商品不同到期月份的期货合约，利用不同到期月份合约的价差变动来获利的套利模式。

交易过程如下：

跨品种与跨期现套利逻辑相似，只是使用在同一期限不同品种合约之间，具体投资流程如下：

跨市场套利，在某个交易所买入（卖出）某一交割月份的某种商品合约，同时在另一个交易所卖出（买入）统一交割月份的同种商品合约，在有利时机分别在两个交易所对冲获利。

跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。
由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。

6. 国内的程序化交易软件与量化交易系统有什么区别？

从国内的程序化软件与量化交易系统平台的角度谈区别吧。
可能很多程序化交易者比较熟悉TB开拓者、金字塔、文华赢顺等程序化软件，这些平台对于因为发展较早有很成熟的运营优势和用户体验，比如提供完整的视频教程和海量的策略模型以及学习社区讨论。
相对于国内的量化交易系统平台，基本都是在2015年后才开始崛起的，发展较晚，比如我们熟知的掘金量化、优矿、聚宽、米筐等，但是这些平台比传统的程序化交易平台优势明显，比如支持期货与股票、期权市场，数据质量较高经过清洗，尤其万矿量化平台背后依靠是万得数据，同花顺量化平台有同花顺数据，优矿背后有通联数据，量化平台涵盖数据、回测、仿真以及实盘功能，其中还有一点机构很注重就是策略的隐私性，很多平台还是线上开源，需要把策略上传至平台的服务器，这很容易被平台窃取或被黑客盗取，所以国内量化系统目前类似掘金量化支持策略本地化运行，无需把策略上传平台，这样有效保证用户策略的安全性。
总言而之，量化交易系统的功能上是完全可以替代程序化交易软件的，目前不足的是量化交易平台起步较晚，尚有需完善的地方，但是未来的量化交易一定会跟国外的步伐，取代程序化交易也是有可能的。

7. 量化交易主要有什么经典的策略

您好
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
　　量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
　　量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
　　量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
　　统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
　　用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。

8. 什么是数量化投资和程序化交易？

数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式， 其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用，演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。 程序化交易，也可称之为系统交易或算法交易，设计人员将市场常用之技术指标，利用电脑软件将其写入系统中，结合市场历史数据，分析和组合各种指标建立数学模型，将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时，程序化系统自动发出多空讯号，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，都能抓住交易策略，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润，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。 程序化交易又是一种个性化交易，每个投资者（或机构）都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起，帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪，实现理性投资。 设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施：顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。 总而言之，模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷，组成了优秀的程序化交易系统，它是量化投资的一种具体实现途径。