Ⅰ 在量化交易方面，美國究竟比中國領先多久
河北穩升為您服務。
時間上，美國量化發展了三十多年年了。國內量化發展才回幾年時間，尤其答是股指期貨出來後發展較快。
普遍性上，美國約70%的交易是通過計算機實現的，程序化交易很普遍。中國量化起步晚，佔比低，目前在期貨程序化上應用較為多一點。
技術上，目前國內還處於模仿學習國外的階段，很多海歸量化人才歸國來創業，尋找資金 發展。也有本土派在摸索。但總體上海歸派心高氣傲。套利策略是最先發展起來的，但隨著資金增多，套利策略的收益逐步下降了。
量化規模上，美國有些發展比較有年頭的量化基金，比如大獎章，規模比較大，技術至今沒有公開。而國內搞量化的有機構，有個人，但總體上得規模都比較小。還沒有出現特別的領頭羊。
市場接受度上。大家都知道去年高頻交易被罰的幾家機構，報道上獲利驚人。由於中國的市場還處於發展前期，程序化應用不多，因此獲利機會也多。隨著同一種策略應用的增多，這種策略的有效性就會降低。從這個意義上來說，目前中國程序化還處於發展前期。
Ⅱ 美國華爾街STB量化資產交易所，注冊送500塊錢，是真的嗎
他平台在注冊期，為了鼓勵用戶積極注冊，他會按相應規則贈送積分。有送500的，版有送權300的，還有送100的。
積分需要按照相應規則操作才可以被釋放。
在積分釋放期結束後，未釋放積分將被回收。
已釋放積分，可以在積分釋放期後直接兌換通貨。
相當於，你注冊完後500分在你的賬戶上，但是還不能用。你要通過登陸和分享的方式來釋放積分，釋放完的積分才能當錢用。你沒釋放出來的，這個錢你也拿不出來啊。
他平台相當於活躍用戶，花一些成本也是正常的。正確理解，理性對待就行了。
Ⅲ 什麼是量化投資為什麼美國會欠中國的錢
量化投資區別於定性投資的鮮明特徵就是模型，對於量化投資中模型與人的關系。
打個比方來說明這種關系，我們先看一看醫生治病,中醫與西醫的診療方法不同，中醫是望、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。
西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。醫生治療病人的疾病，投資者治療市場的疾病，市場的疾病是什麼？就是錯誤定價和估值，沒病或病得比較輕，市場是有效或弱有效的；病得越嚴重，市場越無效。
投資者用資金投資於低估的證券，直到把它的價格抬升到合理的價格水平上。但是，定性投資和定量投資的具體做法有些差異，這些差異如同中醫和西醫的差異，定性投資更像中醫，更多地依靠經驗和感覺判斷病在哪裡；定量投資更像是西醫，依靠模型判斷，模型對於定量投資基金經理的作用就像CT機對於醫生的作用。在每一天的投資運作之前，我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。
中國目前有近2萬億美元的外匯儲備，80%是美元，其中的60%是美國的國債。中國持有的美國國債占其發行額的10%左右，如果中國有所動作，全世界都會矚目。買還無所謂，如果賣則會引起恐慌性拋售，中國手中的債券沒有脫手，價格就會大幅下跌，屆時中國外匯儲備中美國國債部分會遭到慘痛的損失，等於和自己過不去。另一方面，美國政府是靠舉債過日子的，中國一拋售，等於斷了美國政府借債的門路，美國政府只好靠增發貨幣維持財政。
希望的回答能對你有幫助。
Ⅳ 美國量化寬松的貨幣政策，如何做到掙到的錢後，不消費，只投資。
其本上做不到，都是借口，為了維護國內穩定，不斷發錢而已。最後通過金融和貿易逆差將新增貨幣轉移到國外。這樣老百姓又有錢花，物價也不會大幅增長。民眾穩定，美國政府也就穩定，國際地位繼續維持。
Ⅳ 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。
Ⅵ 量化交易方面，美國比中國領先多久
對於量化抄交易的研究來說，美國開襲展的很早，在上個世紀七八十年代就開展了。
我國由於一直缺乏做空的交易工具，因此，開展這方面的研究時間較晚。
但由於目前市場的全球化程度較高，因此，實際上中美之間的量化交易差距並不大。
Ⅶ 喬治·索羅斯寫過一本叫《量化投資》的書嗎
一下內容純手打
證券分析方法主要分三種：
一是基本面分析，代表作《證券分析》《價值投資》，代表任務「巴菲特」；
二是技術面分析，代表做《趨勢技術分析》《道瓊斯理論》等，注重短期投資，索羅斯屬於短期投機類型，但是沒有任何資料顯示他的投資流派屬於純粹的技術面分析，可能的情況是上述兩種都有。今年的而貝爾經濟學得主法瑪提出的」有效市場假說「某一種程度上，否定了技術面分析。
三是量化分析，美國近幾十年興起的一種方法，典型的代表人物是西蒙斯。
中國國內的量化投資的研究還比較少，量化投資的基金以及機構也不夠普遍，切主要集中於香港地區。原因之一是，國內金融金融市場沒有完全開放，金融產品匱乏。美國市場的金融產品多達幾萬種，而國內只有兩百多種。
關於量化投資的書，國內國外都有很多，主要集中與國外，國內學者大多是對國外技術的學習。當然，如果你是初學者，建議你還是從國內的相關書籍開始學起。
如果有一本書，叫《量化投資》，我敢保證你看了一定學不到什麼東西，丁鵬的《量化投資》就是這樣，只是對現在主要方法以及模型的簡單介紹。用於同行業交流也許會有些價值。書籍內容從：量化選股、量化擇時、到套利什麼什麼的，基本上都是簡單的介紹，可以當作課外讀物，了解一下什麼叫量化投資。如果你真的想學到什麼東西，直接網路文庫：量化選股、多因子選股等詞，你會看到無數國內證券機構對市場的量化研究。而且資料詳細。可是，你學不到最根本的原理。
原因如下：
進行量化分析，必須至少具備兩種能力：
一、扎實且足夠的數學、統計學基礎，用於理論上的金融建模；
二、能夠使用相關計量軟體進行數據分析或者模型求解等。
這兩個要求一般人很難到達，所以證券從業的教材認為難度大是量化投資的一個很大局限性。
如果樓主對量化投資有興趣，我可以推薦一些教材給你：
如果僅僅是想了解一下： 丁鵬《量化投資》，書很貴，個人認為沒什麼實用價值。可以有個簡單的系統的認識；
如果是想學習並且能在實際中運用，建議如下：
數學方面：
《微積分》 到高級《高級微積分》
《線性代數》《非線性代數》
《概率論與數理統計》《概率、隨機變數、隨機過程》
《離散數學》《運籌學》《統計學》
金融理論上
《計量經濟學基礎》《計量經濟分析》
《數量金融學》《金融時間序列分析》
。。。。還有很多很多
以及其他金融知識基礎
建模方面
這類的書，我看的不多哦，你自己網路一下，或者找個圖書館看看
計算機軟體
C 和 C++ 至少學一個，SQL 建議學一點
建模軟體主要有：MATHEMATICA MATLAB SAS SAC R Eviews GAMS 等等等等，終於哪些海外基金用的是哪一種，或者是不是自己做的專用軟體，我就不知道了。
不過，上述的軟體，肯定是可以滿足個人的研究需求的。這個，你選幾種學一學還是可以的。
一個人，想要精通上述全部，應該是很難的，所以，註定了，量化分析的方法，單個的普通人很難完成。
量化投資起源與上世紀美國政府大幅度削減了對物理航天業經費自持，導致很多搞火箭的科學家、數學家下崗。於是他們流入金融行業（收入高），利用自己對數學、計算機的優勢，使用原先用於火箭的建模預測證券市場，發現有著顯著成效。當然，這些模型的前提是，現代金融理論的奠基，以及數量金融的發展。
因此，我個人對量化投資的理解是：金融界的火箭科學家，傳統的分析方法，只用看某一或某幾個指標，根據歷史經驗或者主觀的客觀的XXOO判斷證券的未來走勢，但是量化分析，首先建立合理的數學模型，然後藉助計算機運用某些XX的演算法，分析求解，難度相對於傳統的方法難很多。
如果你想比較淺顯的掌握，用於投資決策的參考
那量化分析，也沒有想想中的那麼高深，它本質上是一種金融的建模，本質上，常用的方法還是統計專業的那幾個 ，什麼 回歸分析，線性規劃 ，相關性，時間序列等等等。。。我看了丁鵬的書，大致上認為他是用了這些方法。所以你只用把應用數學學好就好了。
還有一些像遺傳演算法、神經網路這些他的書裡面也提到了，屬於現代演算法，這些方法比較小，難度大，但是我猜只有學術界會用這些方法，因為現代演算法在實際運用中還不夠成熟，預測經常不準確。
表述有些亂，不過大致也只能寫成這樣了。
最後：和量化分析相關的專業主要有三個：
金融專業：金融工程；
數學專業：統計、應用數學；
計算機專業
這些專業的就業方向是可以面向量化分析的
Ⅷ 美國的量化寬松政策是如何實現的
按揭貸款擔保債券主要是對美國而言的，而購買美國政府債券是對於像中國這樣擁有大量美元儲備而沒有投資渠道而選擇的相對安全的國債。
Ⅸ 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。
Ⅹ 美國為什麼需要量化寬松
第一個原因：美國經濟刺激計劃需要大量流動性資金
第三個原因：增發美元用來稀釋本身的債務，有利於美國出口，增加就業崗位
第二個原因，也是根本原因：在實行經濟徹底向好以前，一旦美國國債市場走熊，很快就會迎來市場拋壓，一旦代表美國國家信用的國債市場出現問題，將意味著引發一場比次貸危機更大的災難。因為，次貸危機發生以後，美聯儲起碼還可以用美國國家信用擔保，為經濟注入流動性。倘若國家信用倒下，美聯儲將無法在挽救 其經濟-----這是美聯儲實行量化寬松政策的另一個更為重要的原因。實行寬松的貨幣政策，那麼意味著政府要在國內進行大量的投資，開展大量的工程，實行低利率，低稅收政策，一方面因為政府的大投資和大工程，使得許多類是於鋼鐵水泥等等物品的需求加大，另外一方面，低利率低稅收，使得利益集團的借貸成本降低，利潤也更大，這當然有利於利益集團的發展。但是美國現在面對的不僅僅是經濟不景氣的局面，如果單純的一味放開政策，實行寬松的貨幣政策，勢必導致國內的通貨膨脹進一步加劇，財政赤字加劇，物價飛漲，這對居民的有效需求形成極大的威脅,試想，如果說，家庭在食品方面支出占總支出的比列過大，那麼他進行其他消費也不會很積極，廠商出產的產品銷量帶來負面影響，從而根本上不利於經濟煩復甦。而利益集團的要求僅僅是要維護自己的利益而已．