Ⅰ 程序化购买方式的主要策略有哪些
在广告投放方式中程序化购买（ProgrammaticBuying）指的是广告主通过数字广告投放平台，自动地执行广告媒体购买的流程。与之相对的是传统的人力购买的方式。程序化购买的优势在于：
受众购买，人群定向；
良好的提升消费者体验；
智能投放、算法优化；
更加高效地管理广告投放，提升效率与效果。
国内有多家程序化媒体交易平台（Media Trading Desk）。第一家专注于中国和亚太市场的独立Tradingesk叫chinapex创略中国。
除外，还有广告代理商旗下的Agency TradingDesk（ATD），如OMG下面的Accuen，Vivaki下面的AOD，GroupM下面的Xaxis等也开始在国内设立了相应机构。
Ⅱ 量化交易主要有哪些经典的策略
这是别人总结的，我也是复制他人的请参考一下吧！
量邦科技资深人士总结：
(1)股票版、基本面、新闻消息权之间的关系不停变化
记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段时间跨度或者另一个市场里，可能又是另一番情景。所以跨市场、长期有效的量化交易系统极少甚至可以说没有。
(2)有些关键信息并不容易量化
微博是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。
(3)过去并不代表未来
多数时候，通过历史数据测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容。不过并不是所有人都能意识到，过去不代表未来。这意味着一些交易策略在过去表现的很好，但是在未来可能会带来巨大的亏损。
Ⅲ 请问量化交易策略和程序化交易策略有什么联系和区别呢
量化交易策略包括数量选股，选行业。但是交易时候没准还是手动交易。换句话说就是，用量化的方式去准备交易，量化的标准去准备交易，但是并不确定是手动还是自动交易。
程序化交易策略主要侧重于交易的自动化，为机构准备的。并不涉及选股等内容 ，主要是编写模型，让机器自动程序化交易。
Ⅳ 量化交易都有哪些主要的策略模型有什么好的平台
1. 收集者整理一些常见的技术指标，比方MA，MAD，KDJ，RSI，等，以及一些不常见或自定义的技术指标几十种，大概50-80种。
2. 收集常用的交易模式大概几十种，包括网格，突破，斐波那契，波浪，等等。
3. 在一定的初始化条件下，利用上面这些素材进行自由组合，生产处海量的交易系统
4. 利用计算机的大规模计算能力，用历史数据对上述的交易系统进行回测，根据回测结果优选出若干个盈利能力和资金回撤较小的交易系统。
5. 对优选出的交易系统进一步优化。注意，是对交易模型进行优化，并不是对参数进行过度优化。
6. 扩大测试数据的范围，比方，由原先的2-3年数据回测扩大到15年数据回测。
7. 最终产生出若干个表现出色的交易系统。这几个交易系统之间最好有一定的对立关系，而不是连锁关系，就是说，当用于同一个证券品种交易时，最好同时开启几个交易系统，形成互锁关系，降低风险，减少资金回撤比例。
至于好的平台，建议使用大虎鲸智投或者小蚜虫股票等。
Ⅳ 什么是量化交易以及量化的主要策略 什么是阿尔法策略
股指期货与个股对冲博取正阿尔法策略、商品期货与现货对冲策略、跨期对冲策略、跨市场对冲、跨品种对冲、统计套利、股票与期权对冲套利、可转债与正股对冲套利、期权跨式对冲套利、事件驱动型对冲套利、ETF与成分股对冲套利，国债期货与国债主力品种现货的套利对冲等等，以后随着中国金融产品的丰富，会有越来越多的包括利率、外汇产品在内的量化追踪套利模式。
Ⅵ 量化交易都有哪些主要的策略模型
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。
Ⅶ 有哪些经典的程序化交易策略
国际清算银行前任总经理克罗克特认为，金融稳定可包括:
(1)金融体系中关键回性的金融机答构保持稳定，因为公众有充分信心认为这些机构能履行合同义务而无需干预或外部支持;
(2)关键性的市场保持稳定，经济主体能以反映市场基本因素的价格进行交易，并且该价格在基本面没有变化时短期内不会大幅波动。
大多数的观点是将金融稳定看作金融机构的稳定、主要是银行的稳定，或者可以理解为金融体系中主要和绝大部分的金融机构经营稳健而不影响市场信心。金融不稳定往往以金融中介的脆弱性或资产价格的异常波动为表现，这也正是监控金融稳定状况的主要依据。
Ⅷ 量化交易都有哪些主要的策略模型
这个问题太笼统，模型太多了。国信刚和TradeStation合作引入程序化交易软件，内置很多策略模型，不知道现在还能否申请试用账号，你去看一看呗。
Ⅸ 有哪些经典的程序化交易策略
获取了也没啥意思，我自己就是编策略程序的，我设计的时候既用到了金融工程知识，又用到了通讯语音分析技术，还用了交叉语言混合编程，我想即使有个把黑客破解了我的源代码，他没有其他先验知识，恐怕也看不懂我编的策略吧。国外策略软件也是同理呀，料你看了也不能咋地。
Ⅹ 量化交易主要有什么经典的策略
您好
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。