① 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。
國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004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。
② 高頻交易和量化交易有何不同
高頻交易和量化交易有3點不同：
一、兩者的概述不同：
1、高頻交易的概述：指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。
2、量化交易的概述：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數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略。
二、兩者的作用不同：
1、高頻交易的作用：這種交易的速度如此之快，以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方，以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。
2、量化交易的作用：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。
三、兩者的特點不同：
1、高頻交易的特點：
（1）高頻交易都是由計算機自動完成的程序化交易；
（2）高頻交易的交易量巨大；
（3）高頻交易的持倉時間很短，日內交易次數很多；
（4）高頻交易每筆收益率很低，但是總體收益穩定。
2、量化交易的特點：
（1）紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，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宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
（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，並通過買入低估資產、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數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
③ 量化交易是什麼時候推出來的
量化投資的產生(60年代) 1969年，愛德華·索普利用他發明的「科學股票市場系統」（實際上是一種股票權證定價模型），成立了第一個量化投資基金。索普也被稱之為量化投資的鼻祖。
量化投資的興起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大獎章基金，從事高頻交易和多策略交易。基金成立20多年來收益率達到了年化70%左右，除去報酬後達到40%以上。西蒙斯也因此被稱為"量化對沖之王"。
量化交易的繁榮(90年代) 1991年，彼得·穆勒發明了alpha系統策略等，開始用計算機+金融數據來設計模型，構建組合
拓展資料：
量化交易是怎麼產生的？第一個採用量化交易的人是誰？為什麼量化交易可以傳得這么快？量化交易未來的路在哪裡？ 產生生命的基礎條件是有機物和水。產生量化交易的基礎條件則是20世紀80年代以來，計算機的普及和算力的提升。
第一個採用量化交易的人是誰，他是賺是虧？我們都無從得知，但量化交易的概念流傳了出來。達爾文的《物種起源》已經是今天的經典書籍，主要闡述了物競天擇，適者生存的思想。一種事物的興起，往往是它適應了環境，而交易員群體正是一個特殊的群落，競爭激烈。量化策略在這個環境當中表現出了種種優勢，從而迅速傳播，並迅速蔓延。
用量化方式在構建構建交易系統時基於數據進行精準統計，因此具備較高的可信度。藉助計算機的算力，在進行構建交易模型時，可以節約大量的統計時間。計算機的超快算力，也可以將決策結果在幾毫秒委託到交易所。用計算替代人工下單後，可以解放交易員的盯盤時間，避免精神勞累，獲得更大的自由。
基於這些優點，以及交易員對自由的追求，量化的風氣或將欣欣向榮。 計算的算力再強，但沒有智力，沒有經驗。編程即理解，只有理解通透，才能讓計算機的超強算力為你服務。量化交易已經在交易員群落的競爭中顯現出優勢，未來沒有編程能力的交易員，除非能在認知上達到極致，否則將更難取勝。
④ 學習量化交易如何入門
策 略 的框 架包 括擇 時 、選 股、 倉位控 制 、 止損 止 盈 。 因 為 量化的 框 架 太 大
⑤ 量化交易策略有哪些
一、交易策略
一個完整的交易策略一般包括交易標的的選擇，進出場時機的選擇，倉位和資金管理等幾個方面。
按照人的主觀決斷和計算機演算法執行在策略各方面的決策中的參與程度的不同，可以將交易策略分為主觀策略和量化策略。
二、主觀策略
主觀策略主要依靠投資者的主觀判斷。
期貨市場的投資者通過對產業上中下游、供需、宏觀經濟預期等的調查做出自己的判斷。
類似的，股票市場的主觀投資者通過深入研究行業的各個方面，調查行業內的上市公司，形成交易決策。
另外，無論是股票市場還是期貨市場，大量的主觀投資者是依賴技術分析做出決策的。
三、量化策略
量化策略主要依賴於計算機演算法進行交易。
投資者將初步的交易邏輯輸入計算機，並運用大量的歷史數據做統計和回測，在此基礎上做出適當的修改、揚棄，以形成可接受的交易策略。策略在形成後，往往各個決策條件就已經確定，實盤中按照既定的程序執行。
對比而言，部分主觀策略在對單個標的的研究深度上有優勢，可以通過深度研究提供專家級的意見。而量化策略由於運用計算機決策，可以處理大量的數據，因此在廣度上有優勢。另外，量化策略在執行中不會受人的狀態、情緒等不確定性的影響，因而執行更為嚴格和精確。
四、常見策略
常見的量化交易策略可以大致分為趨勢策略和市場中性策略，趨勢策略常見的有雙均線策略、布林帶策略、海歸交易法和多因子選股策略等。
常見的市場中性策略包括統計套利策略、Alpha對沖策略等，著名的網格交易法更多的是一種交易方法，可以用在不同類型的策略中。
下面我們對這幾個常見策略做一個簡單介紹，想深入了解某個策略的讀者可以藉助互聯網獲得更多資料。
(1) 雙均線策略
雙均線策略在趨勢交易中有廣泛的應用。該策略根據長短兩根不同周期的移動平均線的金叉和死叉來交易。在短周期均線上穿長周期均線(金叉)時做多，在短周期均線下穿長周期均線(死叉)時做空。雙均線系統可以進一步擴充為多均線系統。
(2) 布林帶策略
布林帶由三條線構成，其中的中線是一根移動平均線，上線是由中線加上n倍(如2倍)標准差構成，下線是中線減n倍標准差。當行情上穿上線時做多，下穿下線時做空。
(3) 海歸交易法
海歸交易法由商品投機家理查德·丹尼斯的推廣而聞名。該法則涵蓋交易的進出場，資金和倉位管理的各各方面，是一套完整的交易系統。關於該策略的具體交易模式幾個字不容易說清楚，詳細的了解大家可以參考《海歸交易法則》這本書，特別是後面的附錄。
(4) 多因子選股
多因子選股模型是股票交易中常見的策略。建立過程包括選取候選因子，在歷史數據檢驗的基礎上挑選有效因子並剔除冗餘因子等幾個過程，最後是根據因子選擇要交易的股票，確定出入場時機。
(5) 統計套利
統計套利可以用於期貨市場的跨品種和跨期套利，也可以用於相關性高的股票之間的價差套利。它是利用相關性高的標的之間的價差或者價比回歸的性質，在價差或價比偏離均衡位置時進場，在價差或價比回到均衡位置時出場。
(6) Alpha對沖策略
Alpha對沖策略同時持有方向相反的兩種頭寸對沖Beta風險。在國內市場常見的是持有股票多頭的同時，持有股指期貨空頭，該策略是否能夠獲得超額收益依賴於選取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 網格交易法
網格交易法的核心是網格間距和中軸線的確定。我們以螺紋鋼期貨合約為例說明，目前螺紋價格3000，我們建立初始倉位，比如50%倉位。隨後螺紋鋼每漲50點賣出10%，每跌50點買入10%。這里的3000就是中軸，50點是網格寬度。該策略的收益波動很大
⑥ 股票裡面的量化是什麼意思
股票裡面的量化指的是用先進的數學模型代替主觀判斷，然後從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的情況以制定策略，隨後用數量模型驗證及固化這些規律和策略。此外，量化交易是指利用統計學，數學，計算機技術和現代的金融理論，來輔助投資者更好地盈利。
拓展資料
一、常見的十大量化投資策略
01、海龜交易策略
海龜交易策略是一套非常完整的趨勢跟隨型的自動化交易策略。這個復雜的策略在入場條件、倉位控制、資金管理、止損止盈等各個環節，都進行了詳細的設計，這基本上可以作為復雜交易策略設計和開發的模板。
02、阿爾法策略
阿爾法的概念來自於二十世紀中葉，經過學者的統計，當時約75%的股票型基金經理構建的投資組合無法跑贏根據市值大小構建的簡單組合或是指數，屬於傳統的基本面分析策略。
在期指市場上做空，在股票市場上構建擬合300指數的成份股，賺取其中的價差，這種被動型的套利就是貝塔套利。
03、多因子選股
多因子模型是量化選股中最重要的一類模型，基本思想是找到某些和收益率最相關的指標，並根據該指標，構建一個股票組合，期望該組合在未來的一段時間跑贏或跑輸指數。如果跑贏，則可以做多該組合，同時做空期指，賺取正向阿爾法收益；如果是跑輸，則可以組多期指，融券做空該組合，賺取反向阿爾法收益。多因子模型的關鍵是找到因子與收益率之間的關聯性。
04、雙均線策略
雙均線策略，通過建立m天移動平均線，n天移動平均線，則兩條均線必有交點。若m>n，n天平均線「上穿越」m天均線則為買入點，反之為賣出點。該策略基於不同天數均線的交叉點，抓住股票的強勢和弱勢時刻，進行交易。
雙均線策略中，如果兩根均線的周期接近，比如5日線，10日線，這種非常容易纏繞，不停的產生買點賣點，會有大量的無效交易，交易費用很高。如果兩根均線的周期差距較大，比如5日線，60日線，這種交易周期很長，趨勢性已經不明顯了，趨勢轉變以後很長時間才會出現買賣點。也就是說可能會造成很大的虧損。所以兩個參數選擇的很重要，趨勢性越強的品種，均線策略越有效。
05、行業輪動
行業輪動是利用市場趨勢獲利的一種主動交易策略其本質是利用不同投資品種強勢時間的錯位對行業品種進行切換以達到投資收益最大化的目的。
06、跨品種套利
跨品種套利指的是利用兩種不同的、但相關聯的指數期貨產品之間的價差進行交易。這兩種指數之間具有相互替代性或受同一供求因素制約。跨品種套利的交易形式是同時買進和賣出相同交割月份但不同種類的股指期貨合約。主要有相關商品間套利和原料與成品之間套利。
跨品種套利的主要作用一是幫助扭曲的市場價格回復到正常水平；二是增強市場的流動性。
07、指數增強
增強型指數投資由於不同基金管理人描述其指數增強型產品的投資目的不盡相同，增強型指數投資並無統一模式，唯一共同點在於他們都希望能夠提供高於標的指數回報水平的投資業績。為使指數化投資名副其實，基金經理試圖盡可能保持標的指數的各種特徵。
08、網格交易
網格交易是利用市場震盪行情獲利的一種主動交易策略，其本質是利用投資標的在一段震盪行情中價格在網格區間內的反復運動以進行加倉減倉的操作以達到投資收益最大化的目的。通俗點講就是根據建立不同數量，不同大小的網格，在突破網格的時候建倉，回歸網格的時候減倉，力求能夠捕捉到價格的震盪變化趨勢，達到盈利的目的。
09、跨期套利
跨期套利是套利交易中最普遍的一種，是股指期貨的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即為在同一交易所進行同一指數、但不同交割月份的套利活動。
10、高頻交易策略
高頻交易是指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易，比如，某種證券買入價和賣出價差價的微小變化，或者某隻股票在不同交易所之間的微小價差。這種交易的速度如此之快，以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方，以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。（該策略源碼模板暫無）
⑦ 什麼是量化交易
⑧ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的
做量化交易一天的工作：
8:00~9:00： 打開交易策略，設置一些運營參數
9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題
9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法
15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃
17:00~18:00: 運動
崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；
崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；
理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；
有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；
(8)股票量化交易群擴展閱讀
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數據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。
⑨ 量化交易程序開發是做什麼的
量化交易是利用計算機程序語言編寫程序來實現，分析行情走勢，分析公司基本面，分析經濟數據，也可以實現自動化交易，舉個簡單例子，以前的價值投資者投資股票調研，你需要實地考察，現在很簡單，我投資某上市公司，想調用它的產品，我只需要檢測跟這產品有關的活躍論壇，群，幾大網路銷售平台的銷量評價，就能獲得一手調用數據了。量化交易比普通際交易者的優勢就在於，他的分析效率高，你問一個主觀交易者MACD指標在三千多隻股票里哪只收益最高，那隻收益最差，最優參數是多少，主觀交易者會告訴你指標不能信那東西都是主力騙人的。因為他不可能知道人工回測三千多隻股票的MACD指標一個金叉一個死叉的算還沒優化參數呢，人都得累死。但你問量化交易者他幾行代碼，計算機跑一會，三千多隻股票就回策完了。並告訴你歷史上那些參數是最優的哪些是最差的。
量化交易還有很多優勢，但量化交易本質上和主觀交易沒區別，只是效率大大提高，交易的策略還是以人的思維為主導地位的。目前機器學習還不能自己獨立交易，計算機都是按照人設計好的策略，來執行交易指令的。