1樓：匿名使用者
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資。避免人的主觀因素，在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。量化交易可以獲得持續的、穩定且高於平均收益的超額回報。
相對於傳統交易方式，量化交易有著以下優點
1)系統性：通過多層次的量化模型多角度的去觀察及海量資料的觀察，捕捉許多的投資機會。
2)紀律性：嚴格執行數量化投資模型所給出的投資建議，可以克服人性最大的弱點。
3)準確性：準確客觀的評價交易機會，克服主觀情緒的偏差，通過全面、系統性掃描捕捉錯誤定價和錯誤估值帶來的機會。
如今量化交易越來越多的應用在****等投資上，還衍生了像京東量化平臺、優礦這樣的專門為量化開發者服務的平臺，應該會成為今後投資的大趨勢。
2樓：原學老師
您好，量化交易就是系統化操作，需要策略以及演算法的支援。個人認為前景還是很不錯吧，個人單獨做量化的話難度較大，可以藉助天字一號這種平臺進行系統化操作
3樓：指標編
量化交易，是現在交易者必須會的基本功，沒有量化分析，在這麼快速的資訊時代大量的資料人工是無法完成分析的。
4樓：匿名使用者
量化交易是當今交易者必須會的交易工具，**也好機構也罷，這個和戰場上的**一樣沒區別，人家都無人機了，你這還肉搏那，那失敗只是時間問題了。人家螢幕上顯示這，最新大資料
什麼是量化交易，未來前景如何？
5樓：表亭晚頻醜
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資。避免人的主觀因素，在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。量化交易可以獲得持續的、穩定且高於平均收益的超額回報。
相對於傳統交易方式，量化交易有著以下優點
1)系統性：通過多層次的量化模型多角度的去觀察及海量資料的觀察，捕捉許多的投資機會。
2)紀律性：嚴格執行數量化投資模型所給出的投資建議，可以克服人性最大的弱點。
3)準確性：準確客觀的評價交易機會，克服主觀情緒的偏差，通過全面、系統性掃描捕捉錯誤定價和錯誤估值帶來的機會。
如今量化交易越來越多的應用在****等投資上，還衍生了像京東量化平臺、優礦這樣的專門為量化開發者服務的平臺，應該會成為今後投資的大趨勢。
什麼是量化交易，未來前景如何？知道的講講。
6樓：
國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程式換交易佔比60%，量化**規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化**在2023年左右，至今量化交易規模不過2萬億rmb，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。
7樓：量化交易先行者
什麼是程式化交易program trading
相對應於人工交易，利用計算機程式(program)輔助、決策和執行交易，在《****市場程式化交易管理辦法》中定義的程式化交易是指通過既定程式或特定軟體，自動生成或執行交易指令的交易行為。程式化交易將具體的交易時機，**，止損止盈，獲利標準編寫進交易程式中，也可能獨立於程式外。程式化只是交易執行的一種方式。
什麼是量化交易quantitative trading
傳統量化投資是指通過數量化方式結合計算機程式化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。量化投資方法起源於一百年前，利用現代統計學、數學等方法，從海量的資料中尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略，並按照這些策略所選出的**進行投資，力求取得穩定的、可持續的、高於平均水平的超額回報。quantitative trading
量化交易的故事
鼎鼎有名的**經理西蒙斯和他的大獎章**，通過他獨特的數學模型捕捉市場機會，由電腦做出交易決策。西蒙斯也因此如神一般存在，2023年，西蒙斯成為全球收入最高的對衝**經理，淨賺15億美元，差不多是索羅斯的兩倍；從2023年開始，他所掌管的大獎章**年均回報率高達34%，15年來資產從未減少過。
西蒙斯是近20年來最成功的**經理，一開始西蒙斯與華爾街的很多人一樣，採用判斷型的投資方法。但他發現這樣需要花非常多的時間和心思關注巨集觀基本面，如美聯儲何時會加息、加息之後會對產生什麼影響等，以此來分析判斷外匯和商品的**走勢，然後進行相應買賣。
西蒙斯需要幫手，但他請來的卻是一些看起來與投資毫無關係的專家。里昂納多•鮑姆，統計學領域的佼佼者，他以著名的鮑姆-威爾士演算法為基礎編好了模型給西蒙斯，用來做外匯交易。西蒙斯還請到了石溪大學數學系教師埃克斯加盟，對鮑姆的模型進行加工改進，對各種金融**之間的關聯關係進行研究，以找到獲利的規律。
西蒙斯把這個模型用在他管理的大獎章**投資中，對此金融行業裡大多數的人都認為這純粹是無稽之談，數學模型怎麼可能賺錢？開張第一年，大獎章賺了8.8%，不好也不壞；但第二年起模型似乎開始罷工了，年初到4月大獎章賠了30%。
西蒙斯果斷的意識到可能是模型出了問題，於是又請來一位數學大師亨利•勞佛，對模型進行診斷和手術。
勞佛和西蒙斯花了半年時間苦思冥想，做出一個影響大獎章「一生」的決定：將過去模型中有關巨集觀經濟資料的部分完全剔除，只留下技術性資料，同時把注意力都集中在**交易時間上。這次修正被稱為大獎章**的「遵義會議」，當時制定的投資戰略被保留至今，成為大獎章長盛不衰的根本。
西蒙斯和這些數學家、統計學家、密碼破譯員修正好模型和投資方案後，大獎章**的奇蹟開始上演：2023年淨回報率55.9%，翌年39.
4%，之後兩年分別是34%和39.1%；2023年美國債券市場回報為負6.7%，大獎章**卻淨賺了71%；2023年科技股災，標準普爾美國**指數跌了10.
1%，大獎章卻獲得了98.5%的高回報；2023年全球金融危機，大部分對衝**虧損，大獎章賺了80%。從2023年成立到2023年的20年間，大獎章**的年平均回報是35.
6%，而同期標準普爾美國**指數每年平均僅漲了9.2%。如今這枚華爾街的「大獎章」仍然在不停地賺錢。
如果想獲取更多量化交易的知識與資料，比如如何實現量化交易，這裡不太方便，見名+vx
**說明：量化投資與傳統投資的區別
代表傳統投資的巴菲特28年平均年化收益：22%
代表量化投資的西蒙斯28年平均年化收益：35%
並且大獎章**的收益率是在扣除了5%的資產管理費和44%的投資盈利分成以後得出的。
8樓：
量化就是就是具體化，使用模型來進行程式化交易。
打個通俗的比方：一般的人**或者**就像看病中醫一樣，通過望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，定性程度上大一些，很大程度上通過依靠經驗和感覺判斷來進行操作；量化交易就像西醫，先要病人去拍**、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下藥，定量交易更像是西醫，依靠模型判斷，模型對於定量投資**經理的作用就像ct機對於醫生的作用。模型對整個市場進行檢查和掃描，滿足你所編寫的程式模型，就會進行處理（下單之類，都是可以自己設定的，看你的模型怎麼編寫）。
程式化交易越來越被人熟知，使用的人也越來越多，總體來市場會越來越擴大化。
具體的程式化交易程式軟體：文化、tb、金字塔等，總的來說金字塔使用起來簡單上手，編寫的語言不難，而且功能比前兩者多。
9樓：
量化交易，有時候也稱自動化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。
在**市場上，量化交易早不是什麼新聞，在國外，七成的交易都是通過計算機決策的，在國內這個數字也接近五成。
過去的**市場都是靠交易員手動敲鍵盤來操作的，難免一失手成千古恨，這種行為被戲稱為「胖手指」，相比之下，量化交易則如同點石成金的「仙人指」。量化裡最美的童話就是「旱澇保收」，牛市也好，熊市也罷，都能大賺特賺。
量化交易的優勢：1. 嚴格的紀律性 2. 完備的系統性 3. 妥善運用套利的思想 4. 靠概率取勝
量化交易的風險性：首先是一二級市場「級差」風險，其次是交易員操作風險，最後是系統軟體的風險。
滿意請採納答案，有不明白的可以繼續提問。
10樓：**開戶機器人
很榮幸回答您的問題：
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
定量投資和傳統的定性投資本質上來說是相同的，二者都是基於市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區別在於定量投資管理是「定性思想的量化應用」，更加強調資料。量化交易具有以下幾個方面的特點：
1、紀律性。根據模型的執行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥倖心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括巨集觀週期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利**、市場情緒等多個角度；三是多資料，即對海量資料的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過**低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史資料中挖掘有望重複的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產
量化投資技術包括多種具體方法，在投資品種選擇、投資時機選擇、股指**套利、商品**套利、統計套利和演算法交易等領域得到廣泛應用。在此，以統計套利和演算法交易為例進行闡述。
1、統計套利 [1]
統計套利是利用資產**的歷史統計規律進行的套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。
統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種，再找出每一對投資品種的長期均衡關係（協整關係），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉，買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等價差迴歸均衡後獲利了結。股指**對衝是統計套利較長採用的一種操作策略，即利用不同國家、地區或行業的指數相關性，同時**、賣出一對指數**進行交易。在經濟全球化條件下，各個國家、地區和行業**指數的關聯性越來越強，從而容易導致股指系統性風險的產生，因此，對指數間的統計套利進行對衝是一種低風險、高收益的交易方式。
2、演算法交易。
演算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機器交易，是指通過設計演算法，利用計算機程式發出交易指令的方法。在交易中，程式可以決定的範圍包括交易時間的選擇、交易的**，甚至包括最後需要成交的資產數量。
演算法交易的主要型別有: (1) 被動型演算法交易，也稱結構型演算法交易。該交易演算法除利用歷史資料估計交易模型的關鍵引數外，不會根據市場的狀況主動選擇交易時機和交易的數量，而是按照一個既定的交易方針進行交易。
該策略的的核心是減少滑價（目標價與實際成交均價的差）。被動型演算法交易最成熟，使用也最為廣泛，如在國際市場上使用最多的成交加權平均**（vwap）、時間加權平均**（twap）等都屬於被動型演算法交易。 (2) 主動型演算法交易，也稱機會型演算法交易。
這類交易演算法根據市場的狀況作出實時的決策，判斷是否交易、交易的數量、交易的**等。主動型交易演算法除了努力減少滑價以外，把關注的重點逐漸轉向了**趨勢**上。 (3) 綜合型演算法交易，該交易是前兩者的結合。
這類演算法常見的方式是先把交易指令拆開，分佈到若干個時間段內，每個時間段內具體如何交易由主動型交易演算法進行判斷。兩者結合可達到單純一種演算法無法達到的效果。
演算法交易的交易策略有三：一是降低交易費用。大單指令通常被拆分為若干個小單指令漸次進入市場。
這個策略的成功程度可以通過比較同一時期的平均購買**與成交量加權平均價來衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四個金融資產，如根據外匯市場利率平價理論，國內債券的**、以外幣標價的債券**、匯率現貨及匯率遠期合約**之間將產生一定的關聯，如果市場**與該理論隱含的**偏差較大，且超過其交易成本，則可以用四筆交易來確保無風險利潤。
股指**的期限套利也可以用演算法交易來完成。三是做市。做市包括在當前市場**之上掛一個限價賣單或在當前**之下掛一個限價買單，以便從買賣差價中獲利。
此外，還有更復雜的策略，如「基準點「演算法被交易員用來模擬指數收益，而」嗅探器「演算法被用來發現最動盪或最不穩定的市場。任何型別的模式識別或者**模型都能用來啟動演算法交易。
希望能幫助到您。
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