量化投资一般操作流程

⑴ 做量化交易一般用什么软件

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学专模型分析数据属潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。

国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，难度是非常大的，因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科，多领域去挖掘数据的规律，然后利用得出的规律进行交易。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。

如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C++、SQL等语言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等软件。不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，其中最重要的东西是数学能力。

⑵ 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~:00： 打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划

17:00~18:00: 运动

岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

(2)量化投资一般操作流程扩展阅读

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，

极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

⑶ 什么是量化投资

你好，量化投资，简单地说就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。

⑷ 量化投资,如何量化呢

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
1·量化选股

量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类
2·量化择时

股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。
3·股指期货

股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
4·商品期货

商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 ：
（1）相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。
（2）由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。
（3）不合理必然要回到合理。
（4）不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
5·统计套利

有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
6·期权套利

期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
7·算法交易

算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
8·资产配置

资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。
它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

⑸ 量化投资的量化投资

开设学校：对外经济贸易大学
开设学院：统计学院
所属学科：金融学
课程名称：资产管理与量化投资方向
配备最强师资组合
对外经济贸易大学在职研究生享受与统招研究生一模一样的师资，均为硕导、博导。对外经济贸易大学校长施建军、统计学院副院长刘立新教授在该领域内享有很高声誉，均参与在职研究生授课。
课程特有国际性、前沿性、实践性
对外经贸大学自身国际化、前沿化特征显著，金融专业一直是对外经贸大学的优势学科，所设课程同样与国际金融市场接轨密切，如量化投资、统计套利、高频交易等。
课程将资产管理和量化投资技术紧密结合
课程讲授金融各行业资产管理业务的发展模式及运用，尤其是运用量化投资技术和程序交易进行资产管理：套利策略设计、投资方案实施、风险分析、市场预测等，旨在培养复合型的金融高级人才。
定期为在职研究生开展主题讲座论坛
邀请政府和业内知名专家举办系列关于经济金融政策分析、金融监管、金融市场投资、风险管理等方面专题讲座。如：贵金属市场投资、微量网量化投资、风险投资、投资银行、对冲基金、等专题。 伴随着金融全球化的进程，以及我国金融市场的发展创新，利用多市场、多品种、多策略的综合投资和管理将成为未来资产管理、财富管理、风险管理、结构化产品设计的重要发展模式，尤其是运用量化投资技术和程序交易进行套利策略设计、投资方案实施、风险分析、市场预测等。
为适应政府、各类金融机构（银行业、证券业、保险业、期货业、信托业等）以及各类企事业单位对资产管理和投资分析人才迅速增长的需求，提高从事资产管理、金融市场投资、财富管理和养老金策划、社会保障等领域在职人员的专业理论水平，尤其是运用量化投资方法进行资产管理，对外经贸大学特开设金融学专业资产管理与量化投资方向在职研究生课程，旨在培养复合型专业化人才。 资产管理已经成为我国金融市场的发展创新的重要领域，许多金融机构纷纷成立专门的资产管理公司以满足社会发展的需求，而资产管理不仅需要对于各类型资产的了解、应用，更重要的是基于经济金融的生态环境的变化进行综合的、动态的资产管理。
学员通过资产管理与量化投资方向的专业学习，不仅可以掌握运用金融产品及投资理论进行资产管理的方法和技术，而且可以通过不同金融市场的实务操作、案例分析、专题讲座了解现代资产管理的应用，掌握运用量化技术进行投资、融资、资产负债管理、财富管理的手段，为从事资产管理领域的工作提供必要的准备。 1、随着国际国内金融市场的发展，现阶段资产管理已经成为我国金融市场发展创新的重要领域；
2、加大资产管理业务是金融行业扩大资产规模，增加收益的最好选择；
3、资产管理是企业追求长期稳定收益的必然选择；
4、资产管理是普通投资人（家庭、个人投资理财）最受益的选择方式；
5、资产管理是规范金融市场的有效途径，极大的降低市场的波动率；
6、资产管理业务是金融从业人员的激励和动力，促使金融从业人员优胜劣汰，优化金融团队；
7、政府支持、政策支撑：资产管理为社会、金融业、企业、个体等均带来巨大收益，自2012年开始政府大力支持，对其放宽政策，目的就是将此项业务坚定不移的开展下去。
报名条件：
1、从事社会工作三年以上的大专学历者；
2、大学本科毕业三年，并获得学士学位，可申请金融学专业经济学硕士学位。 按照对外经贸大学金融学专业硕士研究生培养方案，根据资产管理与量化投资方向的具体情况实施课堂教学。
学位课程：
微观经济学 宏观经济学 财政学
国际经济学货币银行学 社会主义经济理论
资产管理模块：
投资组合与基金管理 固定收益与信托产品投资
保险规划与财税规划 衍生产品与另类投资
量化投资模块：
金融工程与量化投资 技术分析与高频交易
金融统计与计量 统计套利与程序交易
金融市场、财务策划模块：
金融市场实务 理财规划实务
金融风险管理 财务报表分析 1、申请学位按照对外经济贸易大学研究生部学位办公室关于以研究生毕业同等学力申请硕士学位的规定办理。所交学费不包括进入论文阶段后的费用。
2、报名参加研究生课程进修班学习的人员，可在报名时提出以研究生毕业同等学力申请硕士学位。
3、国家统一组织的英语和经济学学科综合水平考试，由我院协助学员到研究生部办理手续，费用按规定由学员交纳。
4、我院将为学员安排教师进行学位论文的指导。

⑹ 量化投资一般需要自己亲自计算吗

这个需要自己编程的，目前一般是机构投资者和个人专业投资者用

⑺ 应聘量化投资工作需要哪些技术

• 强烈的兴趣

想做好一件事情没有兴趣也只是三天打鱼两天晒网，最后不得而终，因此需要培养对投资形成强烈的兴趣，每根K线的波动能够刺激你的心脏随之不断跳动。

• 学习能力

量化交易是一门跨学科知识，必须有快速地问题解决能力和自学能力，懂得锲而不舍不断专研的试错法。研究生已经具备了较好的学习能力。

• 编程

编程很重要，现在Python是标配，matlab、R拿来做量化的人真的不多。虽然不是做开发，但是基本的简单编程知识还是要会。想学Python和Pandas，推荐Python基础教程和《利用Python进行数据分析》，想学编程知识，推荐《 代码大全 》，这本书没有什么代码，不要为名字所迷惑，不过如果想成为编程高手的话，看了绝不后悔。

看书一定要经典，不经典的书简直就是浪费生命，这三本书如果不想买，网上电子版肯定是很多的，话不多说。

• 量化知识

很多程序员开始转量化，但是金融知识和量化知识不够。经典的重要性在此显得更为重要，编程的书籍不看经典的我也能进步，可能会慢点，但是量化金融知识不看经典的书，那么可能就会南辕北辙，甚至影响到投资的整个生涯，不对，走偏了的话，就无生涯可谈。

投资的基础知识，比如股票债券基础知识，先来看看滋维博迪的《投资学（原书第9版）》([美]滋维·博迪（Zvi Bodie）

再来一本干货，很多国内外研究生教程，介绍的更多的是衍生品，约翰赫尔的《期权、期货及其他衍生产品（原书第9版）》([加]约翰·赫尔（John C.Hull）)

期权这么火，推荐 麦克米伦的《金融期货与期权丛书：期权投资策略（原书第5版）》([美]劳伦斯 G.麦克米伦（Lawrence G.McMillan）)

想知道公募基金大佬如何做股票？李腾翻译的大作奉上，主动投资组合管理 创造高收益并控制风险的量化投资方法(原书第2版)

想知道私募基金怎么搞交易的？交易中有哪些技巧？以及如何在量化中走弯路？推荐 范撒普的通向财务自由之路，这可不是一本关于财务分析、会计理论的书籍，真正理解了里面的思想，资金管理、风险控制你就不会纠结。

现在中产压力这么大，那么多人有中年职业危机，想知道怎么把交易当做全职？推荐 埃尔德以交易为生，他可是将自己如何转行交易，并以交易作为自己的终身职业的心历路程和盘托出。

• 英语

你可以不说英语、听不懂英语，但最好是要看的懂英语，编程的原生环境是英语，quora、stackoverflow、github也是要求英语阅读能力，要是想用机器学习、深度学习做量化，那么多paperarticle都是英语，读不懂怎么做的好？本来是谈量化入门，但好像谈到量化进阶了。

• 交易

没有途径，实战是最好的方法。确实不行，模拟交易也可以。

量化交易以思想为本，工具为用，路子不能走偏。

• 快速迭代

类似于实验，都是需要成千上万反反复复的检查、测试。在此，讲到了实验的快速开发和迭代，那么就顺便给个传送门：BigQuant - 人工智能量化投资平台.，人生苦短，一定要快速迭代，缩短策略开发生命周期。因为你的想法上千个，可能只有几个有价值。

⑻ 什么是量化投资——数量化投资与程序化交易

2010-11-02 14:49:32 作者： 来源：永安期货 浏览次数：0 量化投资，简单地说，就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式， 其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用，演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。 程序化交易，也可称之为系统交易或算法交易，设计人员将市场常用之技术指标，利用电脑软件将其写入系统中，结合市场历史数据，分析和组合各种指标建立数学模型，将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时，程序化系统自动发出多空讯号，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能抓住交易策略，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。 程序化交易又是一种个性化交易，每个投资者（或机构）都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起，帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪，实现理性投资。设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施：顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。总而言之，模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统，它是量化投资的一种具体实现途径。上传：钱文

⑼ 什么是量化投资怎么理解量化

私募排排网为您解答：
量化投资，简单说就是利用计算机技术和数学模型去实现投回资策略的答过程。根据上面的定义，理解它的话，咱们只要记住3个关键词：
数学模型：需要数学公式或模型进行计算;
计算机技术：用计算机来进行自动化交易;
投资策略：将这种方法形成一种惯用投资策略。

⑽ 量化投资

没有你想的书

我多年来都有关注这方面的书 可是也没有在国内找到

数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：

一、估值与选股

估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。对上市公司的估值包括相对估值法和绝对估值法，相对估值法主要采用乘数方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；绝对估值法主要采用折现的方法，如公司自由现金流模型、股权自由现金流模型和股利折现模型等。相对估值法因简单易懂，便于计算而被广泛使用；绝对估值法因基础数据缺乏及不符合模型要求的全流通假设而一直处于非主流地位。随着全流通时代的到来和国内证券市场的快速发展，绝对估值法正逐渐受到重视。

选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：

资产配置方法与模型
资产配置类别 资产配置层次 资产配置方法 资产配置模型
战略资产配置 全球资产配置 大类资产配置 行业风格配置 收益测度 风险测度 估计方法 马克维茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 约束模型 Black-Litterman 模型
战术资产配置 ( 动态资产配置 ) 周期判断 风格判断 时机判断 行业轮动策略 风格轮动策略 Alpha 策略 投资组合保险策略

基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。然后通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为结构模型和统计模型两类：结构模型给出股票的收益和因子之间的直观表达，实用性较强，包括价值型(本杰明·格雷厄姆—防御价值型、查尔斯·布兰迪—价值型等)、成长型(德伍·切斯—大型成长动能、葛廉·毕克斯达夫—中大型成长股等)、价值成长型(沃伦·巴菲特—优质企业选择法、彼得·林奇—GARP价值成长法等)三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。

多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子(通过统计方法得到)三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。

动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。

二、资产配置

资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：

战略资产配置针对当前市场条件，在较长的时间周期内控制投资风险，使得长期风险调整后收益最大化。战术资产配置通常在相对较短的时间周期内，针对某种具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期波动机会获取超额收益。因此，战术资产配置是在长期战略配置的过程中针对市场变化制定的短期配置策略，二者相互补充。战略资产配置为未来较长时间内的投资活动建立业务基准，战术资产配置通过主动把握投资机会适当偏离战略资产配置基准，获取超额收益。

三、股价预测

股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。

主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。

四、绩效评估

作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。

绩效评估模型 / 指标

绩效评估准则
择时 / 股能力
业绩归因分析
风险调整收益
业绩持续性
Fama 业绩分解

模型 / 指标
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
资产配置收益

证券选择收益

行业选择收益

行业内个股选择收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
双向表分析

时间序列相关性
总风险收益

系统风险收益

分散化投资收益

五、基于行为金融学的投资策略

上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象，如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。

行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。

六、程序化交易与算法交易策略

根据NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。

算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(Pattern Recognition)等。

综上所述，数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，好买认为量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。