量化交易常見病

㈠ 量化交易的從業者，痛點有哪些

痛點1：好的量化交易投研工具

目前市場上好的量化交易平台不多，大多數只是作為投研學慣用得平台，真正能保證 安全和實盤的真心不多，現國內高端的量化交易平台能夠實現高質量的清洗數據、策略開發、回測、模擬以及能夠實盤僅有少數，掘金量化交易平台就是其中之一。

痛點2：基於歷史數據回測

由於量化策略是基於歷史數據分析的，基礎的量化模型在設計之初都是經過至少三年以上的歷史走勢追溯，即構建量化模型的投資周期都是長線的。量化因子的互相作用及平衡也是基於長期的，短期市場的波動盡管會對量化因子產生影響，但短期影響並不會在長期投資中產生決定性因素。一旦當前市場表現和過去出現較大差別，那麼，基金業績表現肯定就會不好。

痛點3：策略同質化現象嚴重

當前的公募市場上，很難見到精妙的、具有獨特競爭力的量化策略，不少策略趨同，大量相似量化策略的登堂入室，讓其收益回歸平均甚至難以達到平均水平。

一些基金為了避免出現持倉過於集中在中小創的情況，它們會把大盤股強制配進去，做成一個中性策略，該做法可有效降低單一風險，使得在風格切換中，避免凈值大幅回撤，但代價當然也是整體預期收益降低，比如在中小創風口來臨時，採用這種方法的基金業績就會遜色很多。

當然，在策略貧乏的市場環境中也有量化基金守正出奇，闖出了一片新天地，上投摩根阿爾法就是典型代表。在今年風格驟變的行情中，該基金以近 19% 的收益率領跑主動型量化基金，其秘訣就在於：採用了啞鈴式投資技術，同步以 " 成長 " 與 " 價值 " 雙重量化指標進行股票選擇。這樣一來，就克服了單一風格投資所帶來的局限性。

啞鈴式投資技術 ( Barbell Approach ) 是目前國際市場上較為成熟的一種投資方法，其基本操作思想在於同時投資於兩類風格差異較大的產品，構建的投資組合具有兩種產品的某些優點，同時能夠迴避某些市場波動帶來的損失。

當前，不少基金公司已經意識到，變則通，不少機構正在動態調整量化策略。拓展策略的延展性、修改量化因子等，已經成為不少量化產品的選擇。

痛點4：受策略局限性的制約

目前，市場上的公募量化基金普遍採用的是阿爾法策略，有效的套利、做空等多策略都不能靈活運用，這導致量化基金策略偏向於做多。而私募量化基金，因其策略的多樣性，使其更容易適應市場變化。

此前，股指期貨 " 松綁 " 所傳遞出的信號，從中長期看，對量化基金來說絕對是利好。而隨著資本市場未來上市更多的金融衍生品，將有效解決股市單邊市的問題，量化策略可配置的品種也將越來越豐富，屆時量化投資或將大有可為。

作為市場相對成熟的美國，導致近期量化策略，尤其是 CTA 策略 " 失效 " 的主因究竟又是什麼？對沖基金 Quest Partners LLC 的聯合創始人兼首席投資官 Nigol Koulajian 給出了答案。他表示：" 已經適應了這個市場環境的 CTA 在越來越傾向於長期交易，它們的持倉規模在增大，並且很多投資者運用的是同樣的策略，一旦出現趨勢逆轉，對市場的影響將是巨大的。"

㈡ 量化交易有什麼類型

閃牛分析：
概念
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。

特點
定量投資和傳統的定性投資本質上來說是相同的，二者都是基於市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區別在於定量投資管理是「定性思想的量化應用」，更加強調數據。量化交易具有以下幾個方面的特點：
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。
應用編輯
量化投資技術包括多種具體方法，在投資品種選擇、投資時機選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利和演算法交易等領域得到廣泛應用。在此，以統計套利和演算法交易為例進行闡述。
1、統計套利
統計套利是利用資產價格的歷史統計規律進行的套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。
統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種，再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉，買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等價差回歸均衡後獲利了結。股指期貨對沖是統計套利較長採用的一種操作策略，即利用不同國家、地區或行業的指數相關性，同時買入、賣出一對指數期貨進行交易。在經濟全球化條件下，各個國家、地區和行業股票指數的關聯性越來越強，從而容易導致股指系統性風險的產生，因此，對指數間的統計套利進行對沖是一種低風險、高收益的交易方式。
2、演算法交易。
演算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機器交易，是指通過設計演算法，利用計算機程序發出交易指令的方法。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至包括最後需要成交的資產數量。
演算法交易的主要類型有: (1) 被動型演算法交易，也稱結構型演算法交易。該交易演算法除利用歷史數據估計交易模型的關鍵參數外，不會根據市場的狀況主動選擇交易時機和交易的數量，而是按照一個既定的交易方針進行交易。該策略的的核心是減少滑價（目標價與實際成交均價的差）。被動型演算法交易最成熟，使用也最為廣泛，如在國際市場上使用最多的成交加權平均價格（VWAP）、時間加權平均價格（TWAP）等都屬於被動型演算法交易。 (2) 主動型演算法交易，也稱機會型演算法交易。這類交易演算法根據市場的狀況作出實時的決策，判斷是否交易、交易的數量、交易的價格等。主動型交易演算法除了努力減少滑價以外，把關注的重點逐漸轉向了價格趨勢預測上。 (3) 綜合型演算法交易，該交易是前兩者的結合。這類演算法常見的方式是先把交易指令拆開，分布到若干個時間段內，每個時間段內具體如何交易由主動型交易演算法進行判斷。兩者結合可達到單純一種演算法無法達到的效果。
演算法交易的交易策略有三：一是降低交易費用。大單指令通常被拆分為若干個小單指令漸次進入市場。這個策略的成功程度可以通過比較同一時期的平均購買價格與成交量加權平均價來衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四個金融資產，如根據外匯市場利率平價理論，國內債券的價格、以外幣標價的債券價格、匯率現貨及匯率遠期合約價格之間將產生一定的關聯，如果市場價格與該理論隱含的價格偏差較大，且超過其交易成本，則可以用四筆交易來確保無風險利潤。股指期貨的期限套利也可以用演算法交易來完成。三是做市。做市包括在當前市場價格之上掛一個限價賣單或在當前價格之下掛一個限價買單，以便從買賣差價中獲利。此外，還有更復雜的策略，如「基準點「演算法被交易員用來模擬指數收益，而」嗅探器「演算法被用來發現最動盪或最不穩定的市場。任何類型的模式識別或者預測模型都能用來啟動演算法交易。

潛在風險
量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是目前量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。

㈢ 量化投資是什麼意思

量化投資是一種操作方法或操作理念，與其他各種「非量化」的方法專並列。量化也可以採取擇時、屬趨勢跟蹤、超跌、強弱對沖等等投資模型。區別僅在於，量化投資會使用量化的行情和走勢來進行買賣點決策，而不是傳統的圖形式行情。

量化投資是很廣泛的一個概念，可以這么說，只要你不是簡單地拍腦袋、或者是聽消息進行的投資行為都可以叫量化投資，是不是瞬間沒有了高大上的感覺？:) 最常見的，你通過MACD指標頂背離、底背離進行交易，也是量化投資，因為MACD指標是有嚴格數學公式計算出來的。同樣，你根據財務指標選股，構建股票組合也是量化投資，因為你的決策基本是基本面數據； 這些都很「老土」，那麼來點新的，通過多因子模型構建投資組合、然後每天用程序進行風險測算並自動調倉，用演算法交易完成調倉動作的執行（比如一次性買200萬股，總不能一單下去吧），這夠「高大上」了吧，前提是你得有一套復雜而完善的系統支持。

㈣ 為啥量化網上的量化交易這個概念突然就火了

因為量化交易具有速度快、且不受主觀情緒的影響的優勢，比根據經驗判斷要更精確。

㈤ 談談量化交易的一些「深坑」

量化投資中的一些坑就是反復振盪行情中手續費變很多了。

㈥ 量化網上的量化交易都存在哪些風險啊

比如說，像網路中斷、硬體故障就可能對量化交易產生影響。

㈦ 量化網上的量化交易的出現說明了什麼

說明現在的股票市場越來越成熟了，量化交易已經開始用數據來代替人的主觀判斷了。

㈧ 量化交易是什麼

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回數據中甄選能為企業答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。
本條內容來源於：中國法律出版社《法律生活常識全知道系列叢書》

㈨ 量化交易都有哪些

(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。

㈩ 量化交易有哪些難題

量邦科技資深人士總結：
(1)股票、基本面、新聞消息之間的關系不停變化

記得2009年美股到達低點的時候，很多「低質」公司的回報大大高於「優質」公司的回報。很多3塊錢的「垃圾股」可以在很短時間內漲到10塊錢，而高價的優質公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段時間跨度或者另一個市場里，可能又是另一番情景。所以跨市場、長期有效的量化交易系統極少甚至可以說沒有。

(2)有些關鍵信息並不容易量化

微博是市場突發消息和傳聞的最大出處，所有投資者都不會無視這里傳出的訊息。但是這里的消息格式往往不規范，語法也千奇百怪，你無法讓計算機程序挑選出有效信息並運用於自動交易中。

(3)過去並不代表未來

多數時候，通過歷史數據測試可以證明的你的設計交易策略在過去的表現，這是量化交易世界中非常重要的一塊內容。不過並不是所有人都能意識到，過去不代表未來。這意味著一些交易策略在過去表現的很好，但是在未來可能會帶來巨大的虧損