量化投資容量

① 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~: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；

(1)量化投資容量擴展閱讀

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。

② 零基礎想學金融投資,量化交易編程,該怎麼學有哪些方法

我想問你學習的方法以編程是通過設定來完成的

③ 量化交易中。D-Alpha 是什麼意思希望說的詳細點

D-Alpha對沖交易系統
在D-Alpha系統中，一個有效的策略從開始到最後實際交易，需要經過四個步驟：歷史數據統計後驗、歷史高頻數據後驗、實時高頻數據模擬交易和實盤交易，具體流程見圖18-2。
歷史數據統計後驗
歷史數據統計一般以收盤價或者日均價作為買入賣出的交易價格，交易成本的考慮一般是事先設定一個固定的數值，比如千分之三。然後根據設定的交易價格計算出在某一段時間內的收益率、超額收益、夏普率等結果。
歷史數據統計後驗的優勢是效率高、簡單方便，一般十年左右的數據後驗，幾十分鍾就可以程序跑完。缺點是不夠精確，尤其不能考慮資金量對市場的影響。因為有的策略和市場容量之間有很大的關系，例如高頻交易策略，在資金量大的情況下，很多有效的策略就會失效，因為其沖擊成本會吃掉所有的收益率。
因此歷史數據統計後驗只能作為篩選策略的初步方法，更加精細的方法需要歷史高頻數據後驗實現
歷史高頻交易數據後驗
歷史高頻交易數據後驗的核心在於根據歷史高交易頻數據進行模擬撮合，撮合演算法主要是判斷在某個時段的成交量的成交比例。例如某個股票在歷史上5.0-5.1價位之間成交了10000股，其中的掛單量為50000股。那麼在後驗的時候，可以設定成交股的A%和掛單量的B%中最小值，為模擬撮合的成交量。
如果想嚴格一些，將A和B的值設的小一些即可，如果寬松一些，將A和B的值設大一些。在本量化投資系統中，A和B的值一般取為10%和30%。
高頻數據實時模擬
策略後驗可以解決一個策略在樣本內的效果問題，但是無法檢驗其在樣本外的效果。解決這個問題的方法是進行高頻數據的實時模擬交易。
實時模擬交易也有全自動化和手工兩種方式，全自動化是將策略寫成一個DLL，放在模擬平台上自動運行，手工就是利用機會監控的消息提示，進行人工交易。
高頻數據實時模擬和實盤交易已經非常接近，對沖擊成本的考慮，市場容量的考慮基本上和實盤已經一致，唯一不能解決的就是對市場的影響，因為模擬交易不能影響市場價格，這個就只有在實盤交易中實現。
實盤實時交易
前面三個步驟的目的都是為了最後進行實盤交易，實盤交易對市場的影響會體現出來，只有通過了實盤實時交易，一個策略才能被證明是有效的。

④ 私募基金規模大小怎麼看

這位網友問的應該是私募公司的規模吧！關於這點，很多人可能都會存在一個比較大的誤解，就是認為私募公司規模大的話，基金產品規模也大。但每支基金產品在國內只會接受200個賬戶，所以每支產品的規模大小參考意義並不很大。每個私募公司都會有自己不同的基金產品，不同產品背後有不同的管理團隊，管理能力也會各有不同。因此很多時候考量基金公司的時候，還是要從產品策略，操作理念，選股方法等多方面考量，你也可以參考金斧子上對各類私募基金的說明。最近我比較關注的是一家叫亞洲價值資本的投資公司，新浪財經在巴菲特股東會期間舉辦的投資人酒會，有這家私募管理人的特別報道，感覺他們對價投理解蠻深的。他們專注做價值投資，其中很多選股策略是可復制的，產品有一定關聯性和可比性，而且產品信息的透明度相對也較高

⑤ 什麼是量化投資交易策略

一文看懂量化投資策略

閑話基

量化投資在近些年受到越來越多的關注，包括規模、策略、業績。量化投資，是指通過藉助統計學、數學方法，運用計算機從海量歷史數據中，尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略，按照策略構建的數量模型嚴格執行投資，力求獲得長期穩定可持續高於平均的超額回報。

跨市場策略涉及外匯兌換、國際期貨交易對沖，交易實現難度大，國內用得少。

由於期貨具有杠桿屬性，這類策略持倉的市值往往很大，有時候甚至超過產品資產總值，導致收益率的波動率是所有量化策略中最大的。在市場出現連續震盪行情時，這樣策略由於杠桿屬性會出現較大的回撤。另外一個對這類策略的一個限制是，目前市場上活躍交易的期貨品種不多，高頻交易很大程度倚重於品種成交量，開平倉時間間隔較短，使得策略容量不大。

⑥ 目標市場和市場容量的問題

站在國家的標准（法律和需求）去看待一個行業，站在行業的標准去看待一個企業，所以你的目標市場容量分析是對的，當不能量化數據的時候，就相信你自己的直覺。

那你目標市場分析之前必須要考慮的是兩個問題
1：你為什麼說自己的環保筷子就那麼有市場競爭力（表現出你的成本和差異化）
2：要做到全國第一，你必須有投資團，那麼你如何把你的產品做到最具性/價比有能平均股東收益，以及代理和分銷商的收益，包括你自己的收益。

比起你的問題，我想你更應該思考下面的兩個問題！

⑦ 私募量化空間是什麼

一、私募藍海啟航
2013年6月1日，修訂後的《中華人民共和國證券投資基金法》（「新《基金法》」）正式施行，私募基金得以正名。在舊《基金法》中，私募基金並無相關規定，導致私募基金長期遊走在政策法規的邊緣。新《基金法》特設「第十章：非公開募集資金」，對私募基金的合格投資者數量、基金管理人登記、基金合同等方面做了框架性的規定。
自2014年2月7日起，《私募投資基金管理人登記和基金備案辦法（試行）》開始實行。私募證券投資基金、私募股權投資基金、創業投資基金等管理人應向基金業協會履行登記手續，並在私募基金募集完畢之日後20個工作日內，通過私募基金登記備案系統進行基金備案。試行辦法規定：「經備案的私募基金可以申請開立證券相關賬戶」。這就意味著私募基金發行產品的法律主體地位得以確認，無須再藉助信託、券商資管、基金專戶等通道。根據試行辦法，私募產品發行手續也較為便捷，只需事後備案。
私募「轉正」以後，系列政策紅利涌現。5月9日，國務院發布《國務院關於進一步促進資本市場健康發展的若干意見》（新「國九條」）。新「國九條」提出公募和私募要協調發展，並專設一節「培育私募市場」，包括建立健全私募發行制度、發展私募投資基金，同時還計劃推出私募基金監管等行政法規。
為貫徹落實新「國九條」，證監會在券商創新大會前夕的5月15日發布了《關於進一步推進證券經營機構創新發展的意見》，將「支持自主創設私募產品」作為「支持業務產品創新」的重要舉措，並提出了促進私募配套發展的計劃，如「鼓勵證券經營機構為私募產品等各種金融產品開展做市等交易服務」、「推進統一證券賬戶平台建設，建立與私募市場、互聯網證券等業務相適應的賬戶體系」、「加快建設機構間私募產品報價與服務系統，為機構投資者提供私募業務項目對接、在線轉讓等各項服務」。
券商創新大會以後，證監會研究部署學習貫徹《國務院關於進一步促進資本市場健康發展的若干意見》的相關工作，再次提出要「培育私募市場」，包括建立健全私募投資基金監管法規規則體系、出台私募投資基金監管暫行辦法以及合格投資者標准等規則、構建私募基金監管體系、建立統一監測系統。
系列政策之下，私募行業運行逐步走上規范化道路。截至2014年5月25日，共有1299家機構登記為私募基金管理人。未來，私募基金管理人的規模將進一步擴大。

中國私募基金行業盡管長期遊走在政策邊緣，但盈利驅動的特質決定了其在金融工具運用和投資策略上的靈活多樣性。從策略運作和投資理念看，中國私募證券投資基金與海外對沖基金有諸多相似之處。但是，由於中國金融市場長期缺乏做空工具，中國私募證券投資基金在投資策略和投資收益上較真正的對沖基金存在巨大差距。
值得慶幸的是，自2010年股指期貨推出以來，中國金融衍生品市場加速發展，多空類金融工具不斷豐富。從股指期貨、國債期貨、融資融券到籌備中的個股期權、股指期權、藍籌股「T+0」，多層次、多品種的金融市場為國內私募證券投資基金的發展提供了更加豐富的組合工具和更加廣闊的空間。
根據對沖基金研究公司（HFR）發布的對沖基金指數（表2），全球對沖基金在過去5年中的平均年化收益率為7.11%，其中事件驅動型、相對價值型、股票對沖型等對沖基金的平均年化收益率均在8%以上。
隨著中國多空金融工具的日益豐富和投資理念的日益成熟，中國私募證券投資基金有望向海外對沖基金看齊，有望在基金類型和投資策略上實現縱向和橫向的雙拓展。

在私募基金投資理念和投資工具日趨成熟的背景下，量化投資作為重要的投資方法，近年來關注度得以提升。傳統的投資方法主要是基本面分析和技術分析，量化投資則是將投資理念寓於數學模型中，並採用計算機技術實現投資理念和策略的過程。有別於傳統的投資方法，量化投資可以：（1）克服投資者情緒，使投資具有紀律性；（2）依託大量模型，使投資具有系統性、層次性；（3）程序化發掘市場機會，使投資具有及時性；（4）指令化控制損失下限，使投資具有風險可控性。
在計算機技術和從業人員素質同步提升的背景下，國內私募證券投資基金行業越來越多地將量化投資納入投資過程。從最初的量化選股、量化擇時到各類套利策略，私募證券投資基金正逐步挖掘量化投資給投資帶來的便捷性、准確性和收益性。尤其是在股市長期低迷的環境中，量化投資為投資者提供了一種額外的收益風險選擇。
對海外量化共同基金和非量化共同基金的統計結果顯示，量化基金通常平均收益率更高，且平均標准差較低。在下降的市場行情中，量化基金的平均收益為-3.84%，優於非量化基金的-6.2%，這種優勢主要來自股票市場中性策略的表現。由此，在金融危機時期（2007~2009年），量化基金的表現優於非量化基金。

⑧ 高頻交易和量化交易到底有什麼區別

從歷史上看，很多高頻交易公司的創始人都是交易員出身，原來就從事衍生品的做市、套利等業務。一開始這些工作並不需要多高深的知識。隨著計算機技術的發展，交易的自動化程度和頻率也逐漸提高，這些公司逐漸聘請一些數學、統計、計算機背景較強的人員加入以適應形勢的發展。當然，這個過程也出現了一些分化，有的公司還是保留了交易員在公司的主導地位，並且始終未放棄人工交易，最終形成了人機結合的半自動交易；而另外一些公司對新鮮技術的接受程度更高一些，往往採取全自動的交易模式。事實上，也沒有證據表明全自動交易的公司就比半自動交易的公司更為優越，到目前為止，也只能說是各有利弊。
人工交易的最大弊端在於手動下單的地方離交易所較遠，在行情劇變的時候往往搶不到單。在這一點上，全自動交易的公司可以通過託管機房來最大程度減少信號傳輸的時間，不過自動化交易往往因為程序過於復雜，加上很多公司人員流動較大，在程序的維護上會出現一些失誤，最終程序出錯釀成大禍，比如著名的騎士資本。
至於過度擬合無法抵禦黑天鵝事件，那是人工交易和自動交易都無法避免的問題。一般來說，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自動交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自動交易。
量化投資公司跟高頻交易公司則有很大的不同。首先，美國的量化投資公司基本上都是量化背景極強的人創辦的，比如說文藝復興的創始人西蒙斯是數學家出身，DE Shaw的創始人David Shaw是計算機教授出身，AQR的創始人Cliff Asness是金融學家出身，而高頻交易公司則更多是傳統交易員創辦的；其次，量化投資一般依賴於復雜的模型，而高頻交易一般依賴於運行高效的代碼。
量化投資公司的持倉時間往往達到1—2個星期，要預測這么長時間的價格趨勢需要處理的信息自然非常龐大，模型也因此更為復雜，對程序的運行速度反而沒那麼敏感；高頻交易處理信息的時間極短（微秒或毫秒級），不可能分析很多的信息，因此模型也趨於簡單，競爭優勢更多依靠代碼運行的效率，很多人甚至直接在硬體上寫程序；而最後，量化投資的資金容量可達幾百億美元，而高頻交易公司往往只有幾千萬至幾億美元，但由於高頻交易的策略表現遠比量化投資穩定，如Virtu Financial交易1238天只虧1天，因此一般都是自營交易，而量化投資基金一般來說都是幫客戶投資。

⑨ 如何識別優秀的量化交易策略

最快的方式就是用模擬賬號去模擬
看一下收益就知道策略好或者不好