量化投資國內外

❶ 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。

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，避免在專市場極屬度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。
在股票市場上，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。
過去的股票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」。量化里最美的童話就是「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。

❷ 國內的量化投資與國外有些什麼差別

1、認識上，國外歷史悠久，業績比較穩定，得到了眾多的投資機構的認同。國內差一些，當然專以長信量化先鋒屬的產品也是很好的。
2、數據。國外有更多的數據可以使用，也有更多的衍生品來構建模型。
3、政策規定。我們上層建築有些人畏量化如虎。
4、氛圍。國外有quantopian等量化平台活躍了整體的氣氛，讓更多人可以參與量化交易，我國發展差些，當然也有Ricequant量化交易平台這樣的傑出代表。

❸ 量化投資方面，國內外都有哪些好的論壇或者網站

徐小明做了一個量投網，WIND咨詢金融終端里量投模塊也較好了。但比之國外還有相當差距回，交易員答、策略師、程序員沒有形成好的閉環吧。古語有雲：有道無術，術尚可求也；有術無道止於術。竊以為運用指標做量投不是交易的核心，核心是在於看懂市場環境，針對特定環境選取適當的量投策略。在交易系統未能判斷大勢的情形下，好的量投仍舊需要依靠人的主觀判斷。

❹ 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。

❺ 量化投資方面，國內外都有哪些好的論壇或者網站

Ricequant - Beta，的初衷讓各位愛好量化的人士可以碰撞思維，在分享和爭辯中學習到有用且實戰的量化知識，是的，這里的東西都很乾很乾... 除了有策略的理論知識分享，由於雲平台的特性你可以直接打開瀏覽器刷刷地寫代碼，正所謂"talk is cheap, show me the code"。這也是和過往的社區1.0形態的不同，如果你的idea不錯發現初步回測靠譜，也可以進一步使用我們的實盤模擬交易功能來運行一個月驗證看看，甚至參加不斷增加獎項和有實習機會的比賽。

❻ 什麼是量化投資有哪些常見的量化投資策略

量化投資是在投資過程中運用數學、統計學、信息技術等知識。投資者會收集股票的數據，然後依靠計算機系統強大的信息處理能力，用先進的數學模型代替人工的主觀判斷，從而在控制風險的前提下實現最大回報。

量化投資流行的原因，甚至帶有主觀的投資趨勢，這必然具有量化投資的優勢。總而言之，有以下幾點：它基於數理統計，更接近一門科學，讓未來更容易預測和感知，可以全年實時監控所有市場和交易，而人類不能。它避免了人的情感，完全由機器自動化，嚴格執行紀律。過程和風險更加可控。這些優勢逐漸將量化投資帶入我們的視野，並被越來越多的投資者所接受。

❼ 中國現在量化投資靠譜嗎

我本身做美來國股市的，對國內源市場只能是比較了解。美國那邊確實有華人在做中國國內市場的量化投資。這些人都比較低調，比如在經貿大廈租個辦公室什麼的，但是並不談論自己在做什麼。我也認識幾位在廣州做了四五年的朋友。

單純的量化投資是可行的，都是看期望和概率，影響因子很多。主要在CTA用，當然模型會復雜些，工具也多些（比如說考察兩個index的spread，跨區等等）。這種相對低頻的量化投資可以移植到中國二級市場上。很多人誤以為大量的內幕交易和市場操縱會阻礙量化投資，其實不然。量化投資最大的敵人是市場有效，最怕完全效率市場。只要交易所披露信息及時，而市場總有人在交易，有人性在，那麼量化投資就是可以做的。另外，基於量化指標的回測統計方法在中國遠沒有得到廣泛使用，大多數投資者採用跟風投資或K線圖形的策略。也正因為很少有人用這種方法買賣股票，這種方法在中國顯得真正非常高效，做到了高收益低風險。據我所知，國內京東金融在今年也開始做了，另外實盈機構、愛貓爪APP的量化策略也非常領先。

最後，我認為風靡英美的高頻交易在中國目前還不大行，因為手續費太高。

❽ 量化交易是什麼意思

量化交易是一種投資方法。

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。量化交易指使用數學模型取代人為的主觀性判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中甄選能為企業帶來超額收益的大概率事件以制定有利於企業發展的策略。

從18世紀開始，金融投資的先驅已經開始探索各種不同的投資方法，經過多年的進化，已經嘗試了從價值分析、風險套利到日間交易等不同的方向。那麼，在目前不斷變化的中國資本市場，什麼投資方向迫切需要我們深入探索。筆者認為，量化投資作為中國市場的新興投資方法，正在引來越來越多的關注。
中國投資者對數量化投資，雖不陌生，卻仍懵懂。量化投資理論是藉助現代統計學和數學的方法，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，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續的、穩定且高於平均的超額回報。量化交易主要運用數學公式來構建模型，經過大量數據來判斷將來價格走勢，並且由程序進行擇機選股的一種方式。它的選股而十分廣泛，覆蓋面達到上百隻甚至上千隻股票，並且能夠排除迫漲殺跌等人為因素，紀律性很強。
「量化交易」有著兩層含義：一是從狹義上來講，是指量化交易的內容，將交易條件轉變成為程序，自動下單；二是從廣義上來講，是指系統交易方法，就是一個整合的交易系統。即為根據一系列交易條件，智能化輔助決策體系，將豐富的從業經驗與交易條件相結合，在交易過程管理好風險控制。

量化交易至少應該包括五個方面的要素：
(1)買入和賣出的信號系統。
(2)牛市還是熊市的方向指引，比如用200天移動平均線分辨熊市中系統風險的規避。
(3)頭寸管理以及資金管理。
(4)風險控制，運用信號源來確定止損位置，利用資產曲線和權益曲線來加以判定和管理。
(5)投資組合，不一樣的投資品種、不相同的交易系統(不同功能和參數，有快有慢)以及不相同時間周期組合，現分散組合，讓交易賬戶波動更加穩定。

❾ 量化交易的特點和前景

量化交易 是將傳統交易理念規則化、變數化、系列化、模型化，利用計算機的數據處理能力，對宏觀周期內投資產品的市場結構、估值成長、盈利質量、市場情緒等多個角度進行分析，藉以制定新型投資策略，形成一整套操作系統，在實盤中使用電腦自動執行。

以人工智替代投資者在某些環節中做決策，能極大地減少了情緒波動的影響，增強投資的一毀正致性，可以大幅提升投資的穩定。相較主觀交易者經常會應用「盤感」、「經驗」、「第六感」作為其下單的策略，量化交易強調數據的重要性，一套策略一定是清晰明了的，首先得能說得清，道的明，策略是一套完整的閉環，無論開倉、平倉、止盈、止損，都有明確的條件，否則計算機也無法識別。

這樣的好處也很明顯，會讓我們的交易變得清晰、成體系。我們能在此基礎上，改良、精進，可以設立投資組合，交易不同的標的，使用不同的策略，而又相互不影響，能通過策略、資金管喚此理、執行成體系的交易，而非停留在構建虛無縹緲且無法驗證的策略這個階段。交易系統扮演著「憲法」的角色，並不是具體的法令，剩餘的細節則由操盤手藉助自身經驗來微調量化交易中的參數處理。量化交易也可以理解為是人工智慧、數據分析在金融領域的一種應用。

量化交易與普通交易的區別類似於西醫和中醫，普通交易是中醫，一番望、聞、問、切之後，依據個人經驗和主觀感覺開出葯方；量化交易是西醫，要化驗、拍片，取得大量客觀數據後開出葯方。雖然都治病，但依據截然不同。量化交易運作之前，會先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然後根據檢查和掃描結果做出投資決策。

採取股票量化交易的目的就是以明確的指標和規則指導交易，量化策略在實際使用的過程中可以脫離人為判斷，執行速度更快，運作效率得到了提高。不論是否採用程序化的執行手段，量化交易策略都能夠在實際交易中減少人的負擔，也就減少了許多重復性的勞動。早先的時候，投資市場都是交易員自己盯盤，根據市場動向來進行買賣。但是人的精力畢竟有限，隨著金融市場的發展，股票越來越多，交易員很難再靠自己去分析和盯盤。後來，投行家們就想到了利用計算機大數據分析來進行金融操和余迅作，只要設定好相應的規則，編寫好相應的程序，依靠計算機強大的數據處理能力，就可以輕松地進行市場操作了。

在科學不斷進步的今天，越來越多的先進技術被創造出來並應用到各種情境之下。通過結合多個不同學科的知識和相應的數學模型，量化交易策略更有可能發現一些隱藏較深的復雜數據規律，而這些規律往往不太容易被主觀交易者察覺得到。隨著大數據、人工智慧等技術的飛速進展，金融投資正在逐步由人主導轉向由科技引領，人與技術在投資過程中如何更好地結合，成為未來投資的關鍵。在此背景下，量化投資日益得到國內大量基金公司的重視，特別是在監管逐步趨嚴、市場有效性逐步提升的過程中，量化交易具有廣闊的成長空間。

                                                                                                                                                                 作者: 公眾號 量化交易小課堂