❶ 什么是资金量化
量化
(英语:Quantization)
1.定义
所谓量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。
2.量化的分类
2.1 均匀量化和非均匀量化
按照量化级的划分方式分，有均匀量化和非均匀量化。
均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。
非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。
非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。
常见的非均匀量化有A律和μ率等，它们的区别在于量化曲线不同。
2.2 标量量化和矢量量化
按照量化的维数分，量化分为标量量化和矢量量化。标量量化是一维的量化，一个幅度对应一个量化结果。而矢量量化是二维甚至多维的量化，两个或两个以上的幅度决定一个量化结果。
以二维情况为例，两个幅度决定了平面上的一点。而这个平面事先按照概率已经划分为N个小区域，每个区域对应着一个输出结果（码书，codebook）。由输入确定的那一点落在了哪个区域内，矢量量化器就会输出那个区域对应的码字（codeword）。矢量量化的好处是引入了多个决定输出的因素，并且使用了概率的方法，一般会比标量量化效率更高。
3. 模数转换器(ADC)与数字电路中的量化
数字电路中，采样和量化过程由A/D转换器完成。A/D转换器(ADC)一般为标量均匀量化。量化的过程就是把采集到的数值（称为采样值或样值，英语sample）送到量化器编码成数字形式（一般为二进制）。每个样值代表一次采样所获得的信号的瞬时幅度。
3.1 量化级
量化器设计时将标称幅度划分为若干份，称为量化级，一般为2的整数次幂。把落入同一级的样本值归为一类，并给定一个量化值。量化级数越多，量化误差就越小，质量就越好。例如8位的ADC可以将标称输入电压范围内的模拟电压信号转换为8位的数字信号。
3.2 量化误差
量化过程存在量化误差，在还原信号的D/A转换后，这种误差作为噪声再生，称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。
❷ 如何用量化策略控制资金最大回撤
最大回撤复率:在选定周期制内任一历史时点往后推，产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤用来描述买入产品后可能出现的最糟糕的情况。最大回撤是一个重要的风险指标，对于对冲基金和数量化策略交易，该指标比波动率很重要。
❸ 国内量化交易市场规模有多大包括股票、基金、股指期货、商品市场，用量化交易的方式达成的交易规模的份
国内量化交易市场规模到目前为止没有一个定论，因为全世界范围来说，量化交易市场也是一个开始，我们国家对于量化交易，还没有正式开始，所以具体的数据是没有办法确定的，不过从经济总量来说，股票、基金、股指期货、商品市场，应可以占到百分之十五左右的份额，至于具体的交易作为理财师，我建议您还是远离为好，原因有下面几个：
第一、我们国家金融市场，是一个初级阶段，无论是股票或者是期货都不是很成熟，所以根本无法支撑量化交易市场。
第二、我国在经济发展的转型阶段，现在的国家经济本身就是一个无法预料的时期，所以任何的金融投资，风险十分巨大，个人的投入很可能出现亏损。
第三、人民币的贬值是一个很难控制的风险，从现在来看，我国的人民币贬值应该是一个很正常的趋势，但是其中的变化会很大，所以我们要注意这方面的风险。
第四、量化交易市场在欧美国家也不是很成熟，而且我们国家也没有这方面的人才，更加没有这方面的专业条件，所以这样的投资基本是不正规的一些公司，其性质可想而知。
第五、我国的金融市场，必须通过国务院的批准，而到目前为止，并没有任何量化交易市场被国务院认可的信息，所以基于此点，建议大家也要远离这个市场。
最后，我希望大家在投资的时候，要在正规的渠道进行选择，比如银行理财、国债、股票市场、期货市场，这些投资是国家允许的正规金融投资，其他的投资形式，只要不是国务院批准的，建议大家千万不要随便的投入资金。
❹ 私募直营店：什么是量化投资基金
量化投资基金是在你的资金投入要有固定的比例分配。
❺ 啥是华尔街STB量化资产交易所
华尔街STB量化资产交易所，坐落在美国华尔街，是为全球优质的中小企业做股权通货产品发行与交易的媒介。
华尔街STB量化资产交易所发行的产品为股权通货。所有产品上线交易时均具有独立的股权通货代码。采用最新的统计学和密码学的技术，保障交易秩序，提高交易效率，维护交易各方的合法权益。作为交易平台不自行发布产品。
产品流通期间申请企业每年需按照所质押的股权数量提供股权收益。交易所将指定第三方机构或个人将股权收益金以交易的形式回购通货产品，所回购的股权通货产品将强制做市场清除。
所有的企业都持有能够在生产和流通中，为社会提供商品或劳务的，可以估计或者计算因盈利目的而持有、且实际也具有盈利能力的资产以及股权、债权和其他价值的资产，这部分资产被称为量化资产。
企业申请发行程序：
1.申请时需提供营业执照、企业邓氏编码、地区企业良好证明、税务登记证、法人代表证件及其他相关材料及公司章程和出资证明、融资需求、资金使用计划等。
2.申请企业需为连续二年持续盈利的优质中小企业。
3.申请企业相关评审通过后，需要与交易所签订股权质押协议，发行数量根据申请发行公司与交易所最终签订的股权质押协议为准，所质押一股股权对应一份股权通货。
❻ 资金少可以量化交易吗
量化交易是大资金玩的
如果资金少就做股指
❼ 为什么量化投资，资金越大，收益率越低
量化投资 随着资金的增大 开仓时买的手数也增大 开仓的产品也增多 ，而一般回收益高的产品也答就那么少数几个 ，所以很可能开仓的几个高收益的被其他低收益的对冲掉了。
这里可以通过设置开仓资金占比等手段来抵消这种情况
❽ 学习金融资产管理和量化投资 发展前景如何
相对于美国成熟的资产管理业务发展历史，中国的资产管理有着12年年轻的历史。正因为是起步阶段，人们能看到其无限发展空间和巨大潜力。一些大的金融机构运用资产管理进行经营，在金融危机期间保持着盈利，业内不乏有成功案例。 资产管理业务有个两难问题，即业务扩展和风险管理的平衡问题，也就说如果业务扩展太快，太多，风险控制就会弱，如果太关注于风险控制的话，可能业务扩展会慢。其实观察成功的案例会发现，这两点是可以做到平衡的。在国外金融机构会发现很多有意思的产品，比如气象气候、低碳、降雨量、体育等基金、债券，可是在中国却是比较空白。其实这是市场细分的结果，举个例子，如气象基金，今年冬天会不会冷？如果不冷的话，使用的燃料能源就会少，就会影响这类产品，如果有天然气产品，就可以进行价格对冲。这也是很多机构追求平稳发展来利用资产管理的原因。 拿期货公司来说，未来将大大偏向程序化交易策略，由此形成成熟的人才团队来更好地服务客户，将会使期货公司获得永续发展，拓宽业务利润获取的范围和深度。专家建议中国的资产管理业务应更重视专业性，对行业、公司、个人发展都是最重要的一点。根据麦肯锡的预计，中国的资产管理业务在未来的十年将保持每年24%的增长率，成为中国乃至世界发展最快的金融产业，可以说中国资产管理业将涌现出无限机遇。 目前国内的量化交易大概占到市场交易量的20%，每年都在增加，特别是这两年增长迅猛。70%的交易量由程序化交易完成，国内才刚刚起步，因此，国内的发展空间还非常巨大，产品的种类也会更加丰富，策略复杂度和交易工具的精细化也会不断提高。 从投资者身份来看，目前量化投资者主要人群集中在期货公司、私募基金以及券商的自营、基金公司的专户。规模上，以私募基金为主要参与群体。 从操作风格来看，目前期货市场有四类量化投资者，分别是阿尔法产品的使用者、趋势性交易者、套利交易者以及高频交易者。阿尔法产品的使用者，即利用股指期货与股票现货进行搭配，获得股票的超额收益；趋势性交易者，充分运用各种模型对价格进行预判，这种交易者的资金从几万到几千万都是存在的；套利交易，包括无风险的股指期现套利和统计套利；高频交易者，这种一般利用期货市场价格的微小变动进行快速交易，从而获得高收益。 量化交易模式越来越被更多的机构投资者所采用，量化交易模式将会成为主流的交易模式。届时，量化投资产品可能更加多样化，量化投资将会成为金融机构争夺客户资源的主要工具，然后随着量化工具更新速度的加快，量化投资的应用领域将会不断拓宽。 由此可见，学习资产管理与量化投资对公司业务和个人的发展是十分迫切并且必要的。
❾ 什么叫量化资金
量化资产，是指如果原所在的企业原来是集体所有制，后来进行股份制改造，作为专企业的一员，自然属会得到一些企业的股份，然而这些股份不能以现金的方式发给企业员工，而是把企业的所得资产，如地皮、厂房、设备等，划分成股，然后分配给每名职工的资产。
❿ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。