量化交易上升周期

⑴ 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。

⑵ 什麼是量化交易

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內史數據中海選能帶來超額收益的多容種「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。

⑶ 量化交易如何入門要學習多長時間

很好入門，多學多看。
學習量化交易，一定要理解它的風險性從何而來。
首先是一二級專市場「級屬差」風險，其次是交易員操作風險，最後是系統軟體的風險。
第二種風險是交易員操作失誤。這同時也牽扯到第三種風險，系統軟體風險，每個交易員在系統中都有相應的交易許可權，包括數量、金額。
有個業內資深人士帶路會事半功倍，尤其對金融愛好者而言，一些理解上的細微偏差，都可能導致整體概念上的錯誤認識。
比如我就是通過資深人士帶著入門的。除了學習量化收益，還學了很多投資理財方面的知識，有各種理財偏好，每個群體對應了不同的投資類型……推敲過後，我選擇了無界財富，因為他們風控模式可以看出，比如國有金融機構風控、銀行存管這些，比較穩健的方式。
所以說，他不僅是學我習量化交易的前輩，還是我理財的入門引導人，他多次提醒我們不要盲目跟風，以自己的風險承擔能力來選擇。如果偏好穩健的方式，同樣可以選擇無界財富這類穩健平台作為入門。

⑷ 什麼是期貨量化交易與程序化交易一樣的嗎

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回中海選能帶答來超額收益的多種「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。
量化從一開始也不是作為定性的對立面而提出的方法，它是將定性分析中的技術分析策略用模型固化，替代過程中可以用電腦進行的部分並將其效用極大優化。量化交易策略幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

程序化交易將具體的交易時機，倉位，止損止盈，獲利標准編寫進交易程序中，也可能獨立於程序外。程序化只是交易執行的一種方式。

⑸ 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；

(5)量化交易上升周期擴展閱讀

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。

⑹ 量化交易真的有作用嗎

我從另個方面理解你的這個問題，如果有什麼認識錯誤的我們在溝通。
1、量化交內易能賺錢容嗎？
能。從量化交易其中的三個特點談一談。系統性、套利思想、和概率取勝。目前A股有3000多支股票，必然是存在錯誤定價、錯誤估值。如果單純通過人力來索搜這個機會，當然也是能找出的，但其中的人力代價必然是高昂。相反，通過量化交易就能發現這個機會。問題就回到了套利可以賺錢嗎？不一定每一筆都能，但長期來看必然是能的（獲得超額收益）

2、量化交易相對其他方式能有什麼優勢？
紀律性。

目前，國內量化交易平台公司已經都發展不錯了，給人耳目一新的便是Ricequant,從編程體驗、數據、API來說，都能滿足用戶的研究、投資需求。現Ricequant量化已加入實時模擬 ( Paper Trading ) ，並在不久的將來加入實盤交易。國內的有一家平台，它的像素級的拷貝，圈內人也是人盡皆知的，不提也罷。

⑺ 量化交易是短期還是長期

一般是長期。
因為量化交易大多是根據大數據做勝率交易，時間越長，收益越傾向回測值

⑻ 股票量化交易是什麼

量化交易個以前的股票交易本質沒有區別，只是提高了工作效率，
量化交版易分為量化分析和權程序化自動交易
量化分析，如果你是普通散戶我現在問幾個問題，第一MACD指標默認參數下，在三千多隻股票日k上近兩年那隻收益最好，那隻虧損最大。這要人工多大的工作量，如果會寫程序代碼，幾行代碼就解決了。在繼續如果調換MACD參數能否增加收益用那幾個參數是最優組合，這要是人工基本無法完成，計算量太大了，但計算機就很快完成了參數優化。
而且量化分析不是技術分析，例如你問一個價值投資者，三千多家上市公司，你知道有多少家連續10年都沒虧損過嗎，同樣幾行代碼就知道。
假如你聽了一個老師的講課，說他的牛x戰法，普散戶聽了你只能價單試試，但量化分析我可以在不同市場不同時間周期，不同品種，進行回測嚴重，優化。這些就是量化分析。
程序化自動交易。
就是利用計算機技術自動交易，這對於散戶比較難實現，簡單的用第三方然間寫幾個交易策略可以實現自動交易。
但當你交易上你就會發現，滑點問題，你的速度不夠快，需要專線網路，需要底層語言的交易系統，高速的硬體設備。
但散戶還是必須要進行量化學習因為這樣才能更好的幫助你分析。
下圖就是最簡單的趨勢指標

⑼ 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。

⑽ 什麼是量化交易，未來前景如何

量化交易，是現在交易者必須會的基本功，沒有量化分析，在這么快速的信息時代大量的數據人工是無法完成分析的。