① 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。
国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。
② 高频交易和量化交易有何不同
高频交易和量化交易有3点不同：
一、两者的概述不同：
1、高频交易的概述：指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。
2、量化交易的概述：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。
二、两者的作用不同：
1、高频交易的作用：这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。
2、量化交易的作用：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。
三、两者的特点不同：
1、高频交易的特点：
（1）高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；
（2）高频交易的交易量巨大；
（3）高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；
（4）高频交易每笔收益率很低，但是总体收益稳定。
2、量化交易的特点：
（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”。一是多层次，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；二是多角度，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；三是多数据，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。一是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；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
③ 量化交易是什么时候推出来的
量化投资的产生(60年代) 1969年，爱德华·索普利用他发明的“科学股票市场系统”（实际上是一种股票权证定价模型），成立了第一个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖。
量化投资的兴起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯也因此被称为"量化对冲之王"。
量化交易的繁荣(90年代) 1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略等，开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合
拓展资料：
量化交易是怎么产生的？第一个采用量化交易的人是谁？为什么量化交易可以传得这么快？量化交易未来的路在哪里？ 产生生命的基础条件是有机物和水。产生量化交易的基础条件则是20世纪80年代以来，计算机的普及和算力的提升。
第一个采用量化交易的人是谁，他是赚是亏？我们都无从得知，但量化交易的概念流传了出来。达尔文的《物种起源》已经是今天的经典书籍，主要阐述了物竞天择，适者生存的思想。一种事物的兴起，往往是它适应了环境，而交易员群体正是一个特殊的群落，竞争激烈。量化策略在这个环境当中表现出了种种优势，从而迅速传播，并迅速蔓延。
用量化方式在构建构建交易系统时基于数据进行精准统计，因此具备较高的可信度。借助计算机的算力，在进行构建交易模型时，可以节约大量的统计时间。计算机的超快算力，也可以将决策结果在几毫秒委托到交易所。用计算替代人工下单后，可以解放交易员的盯盘时间，避免精神劳累，获得更大的自由。
基于这些优点，以及交易员对自由的追求，量化的风气或将欣欣向荣。 计算的算力再强，但没有智力，没有经验。编程即理解，只有理解通透，才能让计算机的超强算力为你服务。量化交易已经在交易员群落的竞争中显现出优势，未来没有编程能力的交易员，除非能在认知上达到极致，否则将更难取胜。
④ 学习量化交易如何入门
策 略 的框 架包 括择 时 、选 股、 仓位控 制 、 止损 止 盈 。 因 为 量化的 框 架 太 大
⑤ 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
⑥ 股票里面的量化是什么意思
股票里面的量化指的是用先进的数学模型代替主观判断，然后从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的情况以制定策略，随后用数量模型验证及固化这些规律和策略。此外，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。
拓展资料
一、常见的十大量化投资策略
01、海龟交易策略
海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
02、阿尔法策略
阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。
在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。
03、多因子选股
多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
04、双均线策略
双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。
双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效。
05、行业轮动
行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。
06、跨品种套利
跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。
跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平；二是增强市场的流动性。
07、指数增强
增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同，增强型指数投资并无统一模式，唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实，基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。
08、网格交易
网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量，不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。
09、跨期套利
跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是股指期货的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。
10、高频交易策略
高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。（该策略源码模板暂无）
⑦ 什么是量化交易
⑧ 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的
做量化交易一天的工作：
8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数
9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题
9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法
15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划
17:00~18:00: 运动
岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；
岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；
理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；
有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；
(8)股票量化交易群扩展阅读
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，
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。
⑨ 量化交易程序开发是做什么的
量化交易是利用计算机程序语言编写程序来实现，分析行情走势，分析公司基本面，分析经济数据，也可以实现自动化交易，举个简单例子，以前的价值投资者投资股票调研，你需要实地考察，现在很简单，我投资某上市公司，想调用它的产品，我只需要检测跟这产品有关的活跃论坛，群，几大网络销售平台的销量评价，就能获得一手调用数据了。量化交易比普通际交易者的优势就在于，他的分析效率高，你问一个主观交易者MACD指标在三千多只股票里哪只收益最高，那只收益最差，最优参数是多少，主观交易者会告诉你指标不能信那东西都是主力骗人的。因为他不可能知道人工回测三千多只股票的MACD指标一个金叉一个死叉的算还没优化参数呢，人都得累死。但你问量化交易者他几行代码，计算机跑一会，三千多只股票就回策完了。并告诉你历史上那些参数是最优的哪些是最差的。
量化交易还有很多优势，但量化交易本质上和主观交易没区别，只是效率大大提高，交易的策略还是以人的思维为主导地位的。目前机器学习还不能自己独立交易，计算机都是按照人设计好的策略，来执行交易指令的。