中国量化投资

『壹』 中国现在量化投资靠谱吗

我本身做美来国股市的，对国内源市场只能是比较了解。美国那边确实有华人在做中国国内市场的量化投资。这些人都比较低调，比如在经贸大厦租个办公室什么的，但是并不谈论自己在做什么。我也认识几位在广州做了四五年的朋友。

单纯的量化投资是可行的，都是看期望和概率，影响因子很多。主要在CTA用，当然模型会复杂些，工具也多些（比如说考察两个index的spread，跨区等等）。这种相对低频的量化投资可以移植到中国二级市场上。很多人误以为大量的内幕交易和市场操纵会阻碍量化投资，其实不然。量化投资最大的敌人是市场有效，最怕完全效率市场。只要交易所披露信息及时，而市场总有人在交易，有人性在，那么量化投资就是可以做的。另外，基于量化指标的回测统计方法在中国远没有得到广泛使用，大多数投资者采用跟风投资或K线图形的策略。也正因为很少有人用这种方法买卖股票，这种方法在中国显得真正非常高效，做到了高收益低风险。据我所知，国内京东金融在今年也开始做了，另外实盈机构、爱猫爪APP的量化策略也非常领先。

最后，我认为风靡英美的高频交易在中国目前还不大行，因为手续费太高。

『贰』 什么是量化投资，量化投资在中国的发展

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。在海外版的发展已有30多年权的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。可在应用过程中学习量化投资

『叁』 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；

(3)中国量化投资扩展阅读

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。

『肆』 国内是否有做量化投资的风险投资

一般的直投风投是不会投这种高投入高风险的金融项目的，因为目前做量化研究的机专构实在不算少，他属们人力物力都够好。楼主可以网络搜索下，详细的知识点
而且这个即使做出好的策略，过三四年也可能失效了；即使真能像传说中的城堡那样做出个十几年不失效的策略，最终也是要卖给机构才能有资金运用吧，风投可没那么多钱作自有资金来炒。所以最好还是加入某个机构研究或者拉到某些也是这领域的机构赞助比较靠谱。

『伍』 国内目前有多少基金公司在进行量化投资项目

1、即使没有量化产品的基金管理公司也可能采用量化投资的，比如专项产品回中有量化的，所以这答个没有人知道
2、截止目前，正式成立的有64家，还有几家在设立期
3、目前封闭式基金83个，开放式基金1013个，公开募集的产品中有8个含量化

『陆』 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。

『柒』 量化投资在中国可行吗

单纯的量化投资来是可自行的，最简单的比如说trade trend/mean reverting，比如说通过分析历史数据知道如果股票/期货连涨3天，第四天也会涨（当然一般看期望而不是概率，不过简单说说不用那么精确），那么我就可以自动在三天连续牛市末建仓，第四天末清仓。

『捌』 量化投资在中国到底靠谱不靠谱

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量化投资现在是投资里的一个热门方向。作为在国外很成熟的投资方式，国内还处于起步初期的状态。量化投资更侧重数据挖掘，模型策略开发，计算机辅助，能克服人性的一些弱点，自动交易方式能解放人的盯盘时间，因此备受青睐。但作为交易方式的一种，量化投资也不是万能的，股票或期货投资在长期来看都会遵守七亏二平一赚的规律。

『玖』 国内的量化投资与国外有些什么差别

1、认识上，国外历史悠久，业绩比较稳定，得到了众多的投资机构的认同。国内差一些，当然专以长信量化先锋属的产品也是很好的。
2、数据。国外有更多的数据可以使用，也有更多的衍生品来构建模型。
3、政策规定。我们上层建筑有些人畏量化如虎。
4、氛围。国外有quantopian等量化平台活跃了整体的气氛，让更多人可以参与量化交易，我国发展差些，当然也有Ricequant量化交易平台这样的杰出代表。