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股票量化交易到底是什么？ - 知乎

股票量化交易到底是什么？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册量化股票量化交易股票量化交易到底是什么？关注者148被浏览85,955关注问题​写回答​邀请回答​好问题 1​添加评论​分享​59 个回答默认排序顽固的石头1988​​期货从业人员资格证持证人​ 关注第一，我先说交易的本质：职业交易员交易的是：权利，暴力，资源，优势，趋势，关系，信息差，漏洞，地段，流量，。。。。金钱就是这些东西的附属品，被这些东西吸引并且流向，自然规律。依靠这些依仗去获利。散户交易的本质是：赌博的快感，真爽，为了爽而交易。第二量化：量化 的本质是迭代，就是迭代掉老一批盘手的手工操作。并不创造什么，就是迭代掉他们，通过速度更快，覆盖面更广的方式迭代。不奇妙的发布于 2023-12-05 08:40​赞同 12​​1 条评论​分享​收藏​喜欢收起​量化上头啦量化QMT/PTrade （需求请留言）​ 关注很多刚入股市的散户初闻量化交易，总觉得神秘莫测，难以理解。但其实，量化交易是在证券交易中一种常见的投资方式。大白话来解释：量化交易就是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行自动化交易，它最大的特点便是以先进的算法代码代替人工决策。图上就是量化交易的源代码，而这个数字就是我们说的量化策略。相比于人工交易的精耕细作，量化交易更类似于大机械化的劳作，好比大型收割机之于锄头镰刀，它能将我们的交易效率提高百倍，同时提升我们交易的胜率，以及克制我们自身人性的弱点。什么叫做人性的弱点？作为生物个体，我们做投资没有办法回避的一个弱点就是，我们的时间、体力、精力、注意力、判断力都是很有限的。比如说你要用传统的方法，每只股票都去仔细分析它的基本面或者看它的技术图形，那即便像巴菲特这样的股神，也只能分析很少的股票。所以当大规模资产管理的行业出现以后，基金经理们就开始犯愁，然后在想，有没有一些可行的方法，可以让一个人研究更多的证券，然后管理更多的钱呢？这个想法一直没有能够得到实现。一直到上个世纪70年代，计算机的计算能力突飞猛进，使得对金融数据的分析成为了可能，随后量化交易便开始出现，并在整个金融市场上占据着越来越大的份额。不过要告诉大家的是，不要觉得量化有多高大上就一股脑地冲进来，量化交易的风险也是很大的。为什么呢？因为量化交易是在历史数据里面去挖掘规律，所以它依赖的是历史数据，也就是过去的趋势，那如果这个趋势存在的条件发生变化，过去的策略就都没有用处了。发布于 2023-11-20 10:23​赞同 4​​添加评论​分享​收藏​喜欢

量化交易到底是什么？ - 知乎

量化交易到底是什么？ - 知乎切换模式写文章登录/注册量化交易到底是什么？林鱼儿天地无心而化育万物，仁者有道而生生不息。今天和一位好友聊天，我发现他对于量化、程序化、编程、代码、算法、自动化交易的根本概念没有搞清楚，遂写一篇文章解疑释惑。1、首先，什么是量化交易呢？百度定义如下：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，进而交易的过程。量化交易是一个很大的范畴，其核心是用数学模型或者说明确的交易规则指导交易，而不是纯主观判断。例如这就是一个量化的过程：（1）思想：看见大阳线就买入（2）量化过程：大阳线有大有小，何为大何为小？那么我根据历史数据通过计算机统计发现，该品种在当前时间框架下，K线实体是前一个K线实体的2.5倍的情况下就是大K线了。该统计经过了10年数据验证，具有统计学意义上的差异，所以我认为目前是可靠的。（3）量化规则的创立：只要是阳线，而且实体体积是前一K线实体的2.5倍，就买入。量化，顾名思义就是数量化，就是把模糊的东西精确化，定量分析。聪明的你发现了一个大问题！这太局限啊，难道3倍5倍的就不是大阳线了，这太死板啊，我得错过多少机会啊。（我们后面解决这一问题）。2、程序化程序化是什么？程序化就是将思维通过算法编程进而上机的过程。这是一个很宽泛的概念，不仅是用来交易。你比如让计算机计算1+1：思维：计算1+1算法：程序开始声明变量a，声明变量b，声明变量c；变量a赋值1，变量b赋值1；计算a+b，并且将结果存储在变量c中；输出变量c的值；程序结束编程过程(形成代码）：（以C++为例）#include using namespace std；int main(){ int a, int b, int c;a=1;b=1;c=a+b;cout<一文读懂什么是量化交易！ - 知乎

一文读懂什么是量化交易！ - 知乎切换模式写文章登录/注册一文读懂什么是量化交易！散户小韭菜​金融专业毕业，多年投资经验，解答各类投资问题、低佣量化交易基本概念量化交易并没有一个精确的定义，广义上可以认为，凡是借助于数学模型和计算机实现的交易方法都可以称为量化交易。目前，国内比较常见的量化交易方法包括股票多因子策略（阿尔法）、期货CTA策略、套利策略和高频交易策略等。量化交易在2010年之前还是非常小众的领域，后来随着沪深300指数期货的出现，量化交易的基金开始出现井喷现象。无论是中长线CTA策略，还是高频交易策略或股票阿尔法策略，都取得了非常好的业绩。2010年到2014年是量化交易的红利期，各类量化交易策略都赚取了足够多利润。利润是最好的广告，很多人都开始关注量化交易，量化交易基金的规模因此开始快速增长。也正是这种“高利润”，导致了大家对量化交易存在大量的误解。比如，2015年的“股灾”，很多人认为股指上的高频交易起到了推波助澜的作用，是股灾的元凶。之后，中金所做出的一系列动作，如对股指限制交易频率、提高交易手续费等，很大程度上就是为了限制高频交易。所以需要换一个思路，我们不一定要靠纯粹的所谓“量化”来做交易，量化只是一种手段，目的还是为了提升投资业绩。换句话说，我们并不一定要成为专业的量化从业人员，才能使用量化的方法。任何交易经理，包括大量传统的基本面分析师，都可以使用量化的手段来帮忙提升投资研究效率和业绩。本文的初衷就是希望传统的投资从业人员也能从量化的思路中获得助益。量化，并不是谁的专利，人人都可以学习。量化交易的特征严格来说，量化交易与主观投资并不是非黑即白的关系。传统的主观投资经理查看财报，根据财务数据做投资决策，这算不算量化分析？既然进行了数据分析，主观投资当然也算是一种化分析。那么，量化交易与主观投资的区别究竟在哪里呢？它们的区别并没有那么泾渭分明。每一个交易者，或多或少都用到了主观或者量化的方法。投资者在收集信息、拟定决策的时候，有两种不同的倾向，一种是感知的、直觉的，另一种是逻辑的、量化的。这样就分为了四个维度，如下：直觉接收，直觉决策：阅读新闻，感知交易者情绪进行决策。直觉接收，量化决策：抓取网络文本，建立模型进行交易决策。量化接收，直觉决策：研究财报数据，根据直觉经验进行交易决策。量化接收，量化决策：通过统计分析，建立多因子模型，进行交易决策。量化交易策略的最大特点是其具有一套基于数据的完整交易规则。在投资决策的任何一个环节中，必须要有一套完全客观的量化标准。比如，A股票的横指标达到多少的阈值时，我们才决定开仓，每次开仓要买多少手。这种规定必须是唯一客观的，不允许有不同的解释。当然，这些规定可以通过研究和主观判断来进行修改，但是一旦确定，就需要严格遵守。03 量化交易的优势量化交易的优势可以总结为三个词：客观性、大数据、响应快，具体说明如下。1. 客观性量化交易一般通过回测来证实或者证伪策略的历史有效性，而且在进行实盘交易的时候，很多都是通过程序化交易自动下单的，这能在很大程度上保证决策的客观性，受人为情绪等因素的干扰较少。2. 大数据量化交易在研究或者决策中，通常会引入大量的数据来进行分析。比如股票，只需要一套代码，就可以同时分析全市场3600多支股票。这种大数据的分析效率在传统投研方法中是做不到的（当然，不可否认的是，传统投研对公司基本面的研究是更深入的）。3. 响应快由于是用计算机进行自动分析，所以分析和响应速度都十分迅速，一般能达到秒级，高频交易甚至是以微秒为单位的。手机APP量化平台权限申请，免费使用发布于 2021-08-10 15:58量化量化交易高频交易​赞同 20​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

量化交易（投资方法）_百度百科

（投资方法）_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心量化交易是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共2个义项）展开添加义项量化交易播报讨论上传视频投资方法收藏查看我的收藏0有用+10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。中文名量化交易外文名Quantitative Trading关键词数学模型、大概率、计算机、投资方法类    别投资方法专业基础金融、统计、数学建模、软件工程代表人物詹姆斯·西蒙斯目录1国外市场2国内发展趋势3交易特点4应用5潜在风险6量化策略国外市场播报编辑首先，从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，2018年全球排名前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。其次，全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行，其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。在国外招聘网站搜索金融工程师(包括量化、数据科学等关键词)会出现超过33万个相关岗位。第三，从高校的培养方向来看，已有超过450所美国大学设置了金融工程专业，每年相关专业毕业生达到1.5万人，市场需求与毕业生数量的差距显著，因此数据科学、计算机科学、会计以及相关STEM（基础科学）学生毕业后进入金融行业从事量化分析和应用开发的相关工作。 [1]国内发展趋势播报编辑目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。 [1]交易特点播报编辑量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。应用播报编辑量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。1、统计套利 [2]统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，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。统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。2、算法交易。算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。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，甚至包括最后需要成交的资产数量。算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。潜在风险播报编辑量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。5、单一投资品种导致的不可预测风险。为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。量化策略播报编辑量化策略是指使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。 [3]一个完整的量化策略包含哪些内容？量化策略一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出；策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。选股量化选股就是用量化的方法选择确定的投资组合，期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。常用的选股方法有多因子选股、行业轮动选股、趋势跟踪选股等。1 多因子选股多因子选股是最经典的选股方法，该方法采用一系列的因子（比如市盈率、市净率、市销率等）作为选股标准，满足这些因子的股票被买入，不满足的被卖出。2 风格轮动选股风格轮动选股是利用市场风格特征进行投资，市场在某个时刻偏好大盘股，某个时刻偏好小盘股，如果发现市场切换偏好的规律，并在风格转换的初期介入，就可能获得较大的收益。3 行业轮动选股行业轮动选股是由于经济周期的的原因，有些行业启动后会有其他行业跟随启动，通过发现这些跟随规律，我们可以在前者启动后买入后者获得更高的收益，不同的宏观经济阶段和货币政策下，都可能产生不同特征的行业轮动特点。4 资金流选股资金流选股是利用资金的流向来判断股票走势。巴菲特说过，股市短期是投票机，长期看一定是称重机。短期投资者的交易，就是一种投票行为，而所谓的票，就是资金。如果资金流入，股票应该会上涨，如果资金流出，股票应该下跌。所以根据资金流向就可以构建相应的投资策略。5 动量反转选股动量反转选股方法是利用投资者投资行为特点而构建的投资组合。索罗斯所谓的反身性理论强调了价格上涨的正反馈作用会导致投资者继续买入，这就是动量选股的基本根据。动量效应就是前一段强势的股票在未来一段时间继续保持强势。在正反馈到达无法持续的阶段，价格就会崩溃回归，在这样的环境下就会出现反转特征，就是前一段时间弱势的股票，未来一段时间会变强。6 趋势跟踪策略当股价在出现上涨趋势的时候进行买入，而在出现下降趋势的时候进行卖出，本质上是一种追涨杀跌的策略，很多市场由于羊群效用存在较多的趋势，如果可以控制好亏损时的额度，坚持住对趋势的捕捉，长期下来是可以获得额外收益的。择时量化择时是指采用量化的方式判断买入卖出点。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸。常用的择时方法有：趋势量化择时、市场情绪量化择时、有效资金量化择时、SVM量化择时等。仓位管理仓位管理就是在你决定投资某个股票组合时，决定如何分批入场，又如何止盈止损离场的技术。常用的仓位管理方法有：漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等止盈止损止盈，顾名思义，在获得收益的时候及时卖出，获得盈利；止损，在股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。及时的止盈止损是获取稳定收益的有效方式。策略的生命周期一个策略往往会经历产生想法、实现策略、检验策略、运行策略、策略失效几个阶段。产生想法任何人任何时间都可能产生一个策略想法，可以根据自己的投资经验，也可以根据他人的成功经验。实现策略产生想法到实现策略是最大的跨越，实现策略可以参照上文提到的“一个完整的量化策略包含哪些内容？”检验策略策略实现之后，需要通过历史数据的回测和模拟交易的检验，这也是实盘前的关键环节，筛选优质的策略，淘汰劣质的策略。实盘交易投入资金，通过市场检验策略的有效性，承担风险，赚取收益。策略失效市场是千变万化的，需要实时监控策略的有效性，一旦策略失效，需要及时停止策略或进一步优化策略。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

量化交易通俗解释是什么? - 知乎

量化交易通俗解释是什么? - 知乎切换模式写文章登录/注册量化交易通俗解释是什么?CIIA注册国际投资分析师量化交易，不知道你听过这个词没有，这是一个金融与计算机相结合的产物，是金融专家大显身手的一种金融创新。有的人靠这个年入过亿，也有人因为这个破产倒闭。今天，我们就一起来看一下，这个“量化交易”的通俗解释是什么?1. 什么是量化交易?量化交易，是通过编写软件程序，实时监测市场交易情况，并且设定一些条件，一旦当市场交易情况满足这些条件时就自动执行一些操作，比如买入、卖出等。2. 量化交易的可能性在早先的时候，都是交易员自己盯盘，根据市场动向来进行买入、卖出。但是人的精力是有限的，随着金融市场的发展，股票也越来越多，一个交易员很难再靠自己去盯住这么多股票的交易信息。后来，随着计算机技术的突破与发展，聪明的投行家们就想到了利用计算机来进行金融操作，只要设定好相应的规则，编写好相应的程序，依靠计算机强大的数据处理能力，就可以轻松地进行市场操作了。有了计算机还不够，投行家们还需要研究出更好的交易规则才能实现轻松盈利，这些交易规则就是比如“当股票涨了1%，是该买入还是卖出”之类的。在有计算机之前，这项工作挺难的，因为需要进行大量的数据分析和计算;但当有了计算机之后，大量的数据分析和计算就可以由计算机去完成，于是这些金融专家就可以进行大量的数据试验和分析，研究出更好更准确的金融模型，制定出更加有效的交易规则。可以说，正是由于计算机技术的发展和金融理论的进步，量化交易才成为可能。金程：Python量化投资大师班3. 量化交易和人工交易的区别是什么?现在，我们已经了解了什么是量化交易和量化交易的产生，那么很多人不禁就会有疑问：量化交易和人工交易的区别是什么?量化交易是根据历史数据进行分析，总结出合适的买入卖出策略，然后利用计算机去进行操作，它肯定比人工买卖效率要高很多，而且能够克服一些人性的弱点，严格按照事先订好的规则执行，不会像人一样害怕割肉损失，也不会太贪舍不得卖出。但是，量化交易虽然看上去很好，但是也存在着很大的风险。 首先，量化交易因为是计算机自动执行，所以相关的软件程序必须经过严格、细致、完全的测试才能正式使用，否则一旦软件出现问题，就很可能给使用者带来意想不到的损失。2013年的光大“乌龙指”事件，就是其中的一个典型例子。金融宽客交流群：8018603572013年8月16日，光大证券的投资策略部的量化交易自动套利系统出现问题，导致重复下单，买入了72.3亿的股票，如此大的买单导致股价大涨，触发了很多量化交易的条件，一下子又导致了300多亿的资金入场，几分钟之内上证指数就拉升了100多点，59支权重股瞬间涨停。这个事件不仅给整个金融市场带来了风险，给光大证券也带来了巨大的风险，因为光大当时并没有那么多的流动性资金来支付那么多股票的买入，如果不能及时筹措到资金，光大证券面临的将是生死存亡的问题。最后，光大证券虽然通过做空锁定了风险，但被证监会认定为内幕交易，处以巨额罚款，多个负责人被免职并终身禁止进入证券市场，而光大证券的股价也大幅下跌。其次，量化交易把金融市场当作一个稳态结构，然后从历史数据中挖掘规律，利用高杠杆赚取利润。但是金融市场归根到底是人的市场，而人性是不可预测的，黑天鹅事件是有可能发生的。历史上曾经有一家非常厉害的公司叫长期资本管理公司，它旗下包括两位诺贝尔奖得主和一个美联储的副主席，被誉为量化交易届的一面旗帜。1998年，俄罗斯卢布大幅贬值，大家在市场上纷纷抛售俄罗斯债券，但长期资本管理公司的模型假设里认为俄罗斯这样的大国是不可能赖账的，依据量化交易策略，他们不但不抛售，反而大量买入俄罗斯债券，等着市场反弹大赚一笔。结果1998年8月17日，俄罗斯发表声明不再偿还任何债务，长期资本管理公司一天就亏掉几亿美金，一个月之后就被迫清盘了。由此我们可总结出：一方面，量化交易在数据挖掘和科学决策方面有有优势;但另一方面，量化交易也有自身的局限，尤其是在应对突然的规律变化时，会面临更大的风险。量化交易和人工干预相结合，也许才是更好的选择。AQF考友群：760229148发布于 2019-06-04 15:10量化交易量化金融​赞同 11​​2 条评论​分享​喜欢​收藏​申请

为什么机构都在用量化炒股，量化到底是什么? - 知乎

为什么机构都在用量化炒股，量化到底是什么? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册量化炒股量化交易为什么机构都在用量化炒股，量化到底是什么?关注者19被浏览34,004关注问题​写回答​邀请回答​好问题​1 条评论​分享​12 个回答默认排序哈罗斯公社​​ 关注量化炒股是指利用数学和计算机算法来进行股票交易的一种方法。它的核心是利用大量的数据和算法，通过计算机程序进行分析和决策，从而实现更为精准、高效的交易。国内支持散户做量化交易的证券公司是国信证券，在网上找到券商开户经理开通一个证券账户，然后满足十几万的股票交易量就可以开通量化交易权限。量化炒股的优势主要有以下几点：高效性：利用计算机程序可以快速处理大量的数据，并进行实时的交易决策，可以快速反应市场的变化。精准性：利用复杂的算法和模型，可以更加精准地分析市场和股票走势，提高交易的成功率。自动化：量化交易可以实现自动化交易，减轻了交易员的工作负担，降低了人为因素对交易决策的影响。风险控制：量化交易可以制定严格的风控策略，有效控制交易风险。由于量化炒股的优势和效果越来越受到市场认可，因此越来越多的机构投资者开始使用量化交易。同时，随着技术的不断发展和数据的不断积累，量化炒股的应用范围也在不断扩大。发布于 2023-03-29 16:23​赞同​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​ELLA股票量化​CPA 注册会计师资格证持证人​ 关注1、什么量化交易？量化交易就是用数学模型，而不是人脑，来决定交易，区别于个人主观交易。包括买（卖）哪只股票，买（卖）多少，什么时候买（卖）。也就是选股、仓位管理和择时，全都看策略给你发的信号，没有人工干预。2、股票量化的常用玩法· 选股策略：针对的是买什么股票。可以参考市盈率，上市天数，归母净利润，成交额，开盘价，收盘价等等· 择时策略：针对的是什么时候买/卖。可以参考常用的技术指标，比如均线理论、MACD指标、KDJ指标以及BOLL指标· 其他类型的策略：事件类型策略，套利策略，日内高频交易3、适合个人交易的量化策略小市值策略可以说是A股市场众多因子中表现最牛的一个，并且在国外不同市场都得到了实证。什么是小市值策略？就是选取股票市值最低的几只股票，比如10只。然后每个月月初买入，持有一个月，月底卖出，循环往复。这个策略有效吗？我们看一下历史数据回测结果，如下图：这个收益是不是很爆炸！从2006年到2022年，如果你当初投入1元钱，现在可以变成680元，也就是说涨了680倍！为什么小市值这么赚钱？有没有依据呢？其实市值因子一直是大家比较认同的一个选股因子，诺贝尔经济学奖获得者-尤金法玛提出的三因子模型当中，市值因子就是其中之一。法玛在研究中发现，就美国市场上的股票而言，随着股票市值的上开，其未来收益率存在一个显著的逐渐下降趋势。简单来说，就是市值越小的股票，未来收益情况往往越好。市值因子对于目前的中国股票市场而言，也可以说是接近公认的最为有效的选股因子。4、量化投资入门书籍《打开量化投资的黑箱》作者：里什·纳兰这本书用通俗易懂的写法向读者展示量化这个神秘领域，让读者明白其实投资的量化分析贯彻在几乎所有投资的行为中。作者将带领你游历量化交易这只黑箱子，了解它的内部和外部结构，使你明白宽客如何工作，解开量化交易面纱，告诉你有趣的投资者如何评价宽客及其策略。读完这本书，你能从专业的宽客身上学到很多有用的经验。即使一个完全依赖自己头脑来做主观投资决策的投资者，同样能够从书中得到有用的启示。这本书的目录：需要这本书的朋友可以私信我！关注我，了解更多有用量化策略！发布于 2023-02-14 09:28​赞同 1​​添加评论​分享​收藏​喜欢

什么是量化交易，量化交易的底层逻辑又是什么？ - 知乎

什么是量化交易，量化交易的底层逻辑又是什么？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册量能资金转换系统多空趋势转换系统时间节点推算系统支撑压力拐点系统顺势而为拐点反手什么是量化交易，量化交易的底层逻辑又是什么？各位博主各位投资人：大家好，为了不迷路： 欢迎：“收藏加转发，评论区留言与交流”。 欢迎：“长按点赞加关注，也备不时之需”。 会买的是徒弟，会卖的是师…显示全部 ​关注者6被浏览6,266关注问题​写回答​邀请回答​好问题​添加评论​分享​5 个回答默认排序顺势而为拐点反手我本将心：向明月；奈何明月：照沟渠。​ 关注各位博主各位投资人：大家好，为了不迷路：欢迎：“收藏加转发，评论区留言与交流”。欢迎：“长按点赞加关注，也备不时之需”。交易之中：为什么震荡之后会出现单边趋势行情？须要分清级别：才能判断趋势，判断量能，分辨牛熊。操盘手的操盘系统属于是：传家之宝。操盘系统的底层逻辑由哪些组合而成？各大操盘系统融会贯通才能达到最高境界。 https://www.zhihu.com/question/438852835/answer/3277798884废话少说，言归正传，邀大家一起直奔主题；《量化交易·操盘系统》什么是量化，顾名思义，量就要用尺，有尺才能量》1、量化交易就是：“依靠数学模型和统计学模型以及AI统计信息，并根据合理的逻辑思维来进行合理的模型设计”。2、同时须具备：“固定的，合理的，能够稳定盈利的交易逻辑编写而成，最终通过计算机发出交易指令进行交易”。3、量化交易应具备：“时间节点推算的逻辑、多空趋势转换的逻辑、量能资金转换的逻辑、支撑压力拐点的逻辑、回归通道形态的逻辑组合而成的模型，进行运算的交易模式”。备注：纯技术分析之人，可以省略AI模型统计信息一栏。《期货和衍生品市场交易》《左右侧未结合容易发生以下情况》1、会缺乏融会贯通：“就会形成缺胳膊少腿的交易局面”。2、左侧容易：“抄底，抄在半山腰。盖帽，盖在起涨点”。3、右侧容易：“追高，追在天花板。追空，追在水泥板”。《最高境界就是》1、左侧和右侧：“左右侧相结合方能融汇贯通”。2、才能够起到：“面面俱到、事事俱全的局面”。3、只有这样的：“抄底盖帽、追涨杀跌才完美”。4、才配得上是真正的：“来回操作、多空通吃”。5、一旦真正的领略到：“顺势而为、拐点反手”。6、纯粹相当于做到了：“如鱼得水、囊中取物”。《量化交易最大的优点就是》1、计算机通过设计的模型，轻松找到满足条件的品种。2、规避了，基本面、消息面及突发事件对交易的干扰。《量化交易有利有弊》1、利，规避了人性的弱点，增强了对交易执行的力度。2、弊，未经过人工的过滤，很容易降低交易的成功率。人工操作与量化交易：各有千秋，不分伯仲，不要夸大其词。总结：量化交易，其实就是通过交易者本身的技术含金量编写而成，量化交易没有什么神秘可以。什么是基本面？什么是基本面分析？什么是技术面？什么是技术面分析？什么是消息面？什么是消息面分析？ https://www.zhihu.com/question/628367957/answer/3270051353什么是"技术分析"?http://www.zhihu.com/question/618953376什么是仓位管理？什么是资金管理？《资金仓位管理的优缺点》《特殊事件不设止损的隐患》《各个品种的止损标准》资金的回撤设置多少才属于正常回撤？什么是正确的仓位管理模式？ https://www.zhihu.com/question/628794126/answer/3273891624为什么要走前辈的路？ 为什么不走自己的路？ www.zhihu.com/question/368341699/answer/321008160210月23日准备入场的股票，你认可哪些？ www.zhihu.com/question/627385824/answer/3260993471《时尚易逝，风格永存》本人：坐不改名行不改姓的独特风格。独创：周期学底层逻辑的技术面分析。手法：追涨杀跌抄底盖帽的最高境界。拒绝：基本面，更拒绝：消息面干扰。否决：盈亏比，更否决：成功率弦论。讨厌：高谈阔论，更讨厌：口无遮拦。憎恨：理论知识，更憎恨：口若悬河。没有：花言巧语，更没有：左右逢源。不会：画饼充饥，更不会：望梅止渴。追求：先知先觉，更追求：精准入场。喜欢：来回操作，更喜欢：多空通吃。不怕：止损出局，更不怕：左右打脸。须要：脚踏实地，更须要：严格执行。要懂：有条不紊，更要懂：丝丝入扣。切记：“金融市场生存，唯独只有稳定盈利才是硬道理”；《期货和衍生品市场立足篇》靠交易的亏损得到的知识换来的只能是：恐惧。其它行业投资产生过巨大亏损对交易有：畏惧。其它很多行业的很多佼佼者噩梦之地是：市场。期货和股票的书本知识都是市场蹂躏的：对象。三大指标的表面现象都是诱惑交易者的：陷阱。基本面及各种信息数据都是误导交易的：利器。指标的各种使用技巧只能是指标的底层：逻辑。要想在市场轻松的生存必须具备特殊的：天赋。没有天赋必须就要付出常人无法超越的：心血。如若不想付出心血必须具备慧眼识珠的：慧眼。具备了慧眼识珠的慧眼就找操盘手合作：共赢。未具备天赋心血慧眼就寻找负责人进行：贿赂。世上道路千万条，找到适合自己的那一条生存之路，才是发展的硬道理，否则只有退出才是最佳的选择。《本人在此郑重声明》操盘手的技术，就是：操盘手的：饭碗。操盘手的系统，就是：操盘手的：生命。年市人人都是：股神。只有熊市赚钱才是：本事。不相信技术之人，永远都不配拥有技术的可能性。独创：周期学共振的逻辑，组合而成的操盘系统。不卖课件、不卖系统、不聊技术、更不会送资料。纯技术型分析，拒绝：基本面，更拒绝：消息面。根据操盘系统指令严格执行，才具备：知行合一。凭技术而生存的操盘手，操盘：股票/期货/期权。几十年职业操盘经验分享，不作为其它任何依据。纯属个人行为：非诚勿扰、不喜勿喷、理解万岁！编辑于 2024-03-02 14:16​赞同 1​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​量化小哥​证券行业 高级投资顾问​ 关注先问下自己4个问题，如果有，那么请往下看，同时记得帮忙转发：1、牛市中你赚不到头，熊市中却又一亏到底；2、天天查看单只股票涨跌，但买来卖去也没赚到什么钱；3、你信心满满冲进熊市抄底，但发现只有更低，没有最低；4、知道资产配置很重要，鸡蛋也明明放在不同的篮子里了，但你还是没能躲过风险……量化交易很火，前几年是盈利的火，而今年则是踩踏亏损的火，那么量化交易到底是什么，这里也不多分析，一万多种策略，大多数人不懂，复杂且太多专业语言晦涩难懂，但是“量化交易策略”绝大多数都是以行为金融学理论为基础的，行为金融学最擅长的是投资实战，制定交易策略，我们可以稍微了解下行为金融学，然后再去理解量化交易。一 、行为金融学是什么？行为金融学是一门横跨经济学、金融学、心理学三门学科的跨界学科，在真实的世界里，指导你的投资实战。传统金融学研究的是，市场“应该是”什么样，均衡来看，地上不应该有一百元，这是长期的趋势和规律。而行为金融学研究的是，真实市场“实际是”什么样。《行为金融学》就是要告诉你，在金融市场上，你怎么才能少犯错，同时又该如何利用大多数人 的错误，反向操作，来制定交易策略。2002年，丹尼尔·卡尼曼因“前景理论”获诺奖； 2013年，罗伯特·席勒获奖因“市场可预测理论”获诺奖； 2017年，理查德·塞勒因“人的有限理性”获诺奖。他们都是行为金融学家。行为金融学的理论可以和传统金融学对比来看，最核心的分歧主要有三点：第一，传统金融学认为大盘是不可预测的；而行为金融学认为，大盘是可预测的。第二，传统金融学认为人是理性的；而行为金融学认为，人是非理性的，一群人在一起，还会产生系统性偏差（信息收集、加工、输出、反馈4个阶段）。第三，传统金融学认为套利可以消除一切价格偏差；而行为金融学认为真实市场中的套利是有限的。最终，在套利也不能纠正价格偏差的情况下，心理学这条腿就站起来发挥作用了。行为金融学认为，人讨厌风险这个特征只是在面对盈利时才表现的，在面对损失时，人却表现为喜欢风险，更喜欢赌一把，看是不是有机会，能绝处逢生。一方面，损失厌恶的心理会使投资者尽量避免做出让自己损失的决定。另一方面，损失厌恶的心理会使投资者在发生损失时，难以止损。损失厌恶让你不想把亏损变成既成事实，风险偏好又让你想要搏一把，就这样，在熊市里，你越亏越狠，越狠又继续亏，最后赔得一塌糊涂。二、行为金融学讲了什么行为金融学讲了人在认识事物、制定决策、交易时容易犯的错误。1、人在认识事物时从认知心理学的角度来看，人在处理信息的整个过程中（信息收集、加工、输出、反馈阶段）都存在认知偏差，即认知非理性。一句话就是，你没办法正确地认识你想要了解的事物。2、行为金融学认为，人在决策时，存在很多偏差，即决策非理性。决策非理性，换句话说你怎么看市场，其实并不重要；你觉得其他人怎么看的，这才重要，因为价格泡沫是常态，学会怎样与资产泡沫共处是一种重要技能。所以，多花时间研究心理学，与你花时间研究投资对象同等重要，甚至，更加重要。行为金融学共有三个理论获得诺贝尔经济学奖，其中两个理论就在“决策非理性”。第一个前景理论告诉我们，所有的决策取决于参考点，对于投资的启发意义就是，人容易“往回看”，即总是与参考点比较，比较后就会感觉出赢利和亏损，在赢利和亏损时，人对风险的态度又不同，这就造成投资决策非理性。而第二个心理账户理论本质上也是因为人的视野狭隘而造成的，人的决策取决于心理账户，而非真实账户，，投资者会将资金分为不同用途，为其建立各个心理账户，并对不同的心理账户采用不同的风险态度。其实，人处在盈利和亏损时的不同风险偏好，人在盈利时讨厌风险，喜欢落袋为安；人在亏损时却偏好风险，希望能够扳回本。而人在决策时，事件的决策权重并不等于事件发生的概率，在低概率区域，投资者会被极端损益所吸引，在心目中放大低概率；在高概率区又会产生“失去才是最美”效应，在心目中忽视大概率事件；又或者直接漠视低概率或者直接把概率当成100%。另外，投资上的狭隘框架在横截面和时间序列两个维度都会出现，横截面上的狭隘框架主要表现在对资产组合没有全局观，关注单个资产的涨跌，导致没有正确理解风险；时间序列上的狭隘框架主要表现在频繁清点资产，对每个时间点的资产孤立来看，这会受到参考点很大的影响，从而影响决策，正确的做法是“向前看”。3、行为金融学认为人在金融市场上存在六种最典型的交易错误（1）分散化不足投资的变动方向与你现有资产的变动方向一致时，就叫风险，是指与风险源的正相关性。风险分散应该寻找波动方向相反的证券，熟悉偏好是导致本地偏差的重要原因，人们往往喜欢买熟悉的股票。投资熟悉的资产其实是一种错误，因为它风险集中，悖离了分散化投资原则。理性的分散化投资与熟悉与否无关，是在一定风险下收益最高的配置决策，也称组合投资。（2）资本配置资本配置说的就是资金如何在大类资产中进行配置，例如多少比例存银行、多少比例投债券、多少比例买股票等；与之相对的概念是“资产选择”，指的是对于某一类资产，例如股票，买哪些具体的股票，研究发现，资本配置才是影响收益最重要的因素。如果你想克服资本配置上的非理性，今后就不应该多花时间在资产选择，也就是仔细挑选哪几只股票上，因为你选来选去，对你收益的影响有限，你应该多花时间仔细思考在大类资产的资本配置比例，这会极大改善你的投资收益。（3）过度交易理论很多数据表明，个人投资者相比机构投资者亏损更多的主要原因是交易太多。投资者由于关注绝对收益，很少考虑交易成本，容易导致投资受损，这是投资者区别于理性人的普遍现象，造成它的原因是过度自信。有研究表明，性别与过度交易有关，男性比女性的过度交易更严重。此外，方便的交易方式、与朋友的密切交谈、交易经验等都可能潜在地增加过度交易。（4）卖出行为偏差投资者出售资产存在一种典型行为偏差，售盈持亏，即投资者会过早出售盈利资产，过长时间持有亏损资产；盈利时，投资者讨厌风险，所以希望落袋为安；亏损时， 投资者偏好风险，希望放手一搏。售盈持亏和售亏持盈都是不对的，正确的做法是向未来看，不要受买入成本等参考点的影响，售盈持亏很有可能导致投资者在牛市时赚不到头，而在熊市时却一亏到底。（5）买入行为偏差投资者存在几种典型的买入行为偏差，第一种是追涨，正确的做法是决策不要太冲动，且投资不要“往回看”；第二种是有限关注所导致的行为错误，例如极端收益（涨停或跌停）、放量、发布新闻等，都会引起投资者关注并买入；第三种是人们倾向于重复做同一只股票；第四种是摊薄成本偏好，即当这只股票价格下跌时会补仓，在心理上就会感觉成本不断降低。行为金融交易策略的主要运作原理：一部分人要犯错，而另一部分人利用他们的错误来盈利。这些买入交易错误都是由狭隘框架及参考点效应所导致，要避免这些买入错误，应该将视野扩大，投资时“向前看”。（6）羊群效应“羊群效应”，就是指放弃自己判断，追随大众的决策。板块的轮动与经济周期或基本面并没有太多关系，更多的是投资者行为聚集而形成的，也就是 “羊群效应”。其实，投资不要轻易跟随所谓的热点，热点只有头羊能获利。4、行为金融学认为股票大盘有四大规律。（1）大盘可预测理论大盘可预测理论是行为金融学第二个获得诺贝尔经济学奖的理论，2013年的诺贝尔经济学奖同时颁给了三个人，尤金・法马、皮特・汉森以及罗伯特・席勒。几个人共享一个奖项并不意外，但非常罕见的是，法马和席勒都因为“可预测性”而获奖，但他们代表的是观点完全对立的传统金融学和行为金融学。传统金融学说大盘不可预测，但行为金融学说可预测。大盘可预测的原理是股票价格不应背离公司的经营情况，如果背离了，则股价将会回归，但股价围绕公司盈余的波动不会在很短的时间内回归，因此，大盘在长期，比如10年的预测效果比较理想。大盘可预测的基本原理还是受投资者的心理偏差所推动，投资者错误地将企业过去的盈利增长类推到未来所致。（2）股权溢价之谜和战略资产配置所谓“股权溢价之谜”，最早是在1976年，由芝加哥大学教授罗杰·伊博森提出的。伊博森教授将眼光拉长，计算从1925年末开始，一直到现在，1美元的不同资产，比如股权类资 产、债权类资产的收益率情况。你猜哪种资产收益率最高呢？以截止到2016年底为例，91年的时间，如果持有的是小公司股票，到期末将为3.3万元，竟然翻了 3.3万倍，换算成年化收益率为12%。持有大公司股票，期末为6千元，年化收益率为10%；持有 长期国债，期末为130元，年化收益率为5.5%；持有短期国债，期末为20元，年化收益率只有 3.4%。因此，战略性资产配置是可能的，股权资产有超常溢价但风险不高，所以无论你的风险偏好如何，你都应该在资产配置中考虑配置一些股票，具体配置多少，则取决于你的风险偏好，这叫做战略资产配置。与之相对的是战术性的资产配置，所谓战术性选择，指的是市场进入和离 场的时机问题，也称择时，市场择时则十分困难，成功的择时取决于投资的期限，从长期来看，股票市场在某种程度上可预测，但短期的预测效果不好。坚持长期投资会有较好的回报，这也是机构投资者在进行长期投资时不太重视择时的原因。（3）价量关系：米勒假说交易量反映的是投资者的意见分歧程度，交易量越大，则意见分歧越大。你觉得价格高估了，坚信自己的观点，所以希望卖出；我觉得价格低估了，也坚信自己的观点，所以希望买入；我俩谁也说服不了谁，结果如何呢？成交！米勒假说有两个推论，第一个是，投资者意见分歧越大，股价高估越严重；第二个是，市场越是难卖空，股价高估也越严重。米勒假说的实践指导意义在于：首先，股价有泡沫是常态，越是放量，越需要警惕泡沫的存在；其次，投资者应该注意那些卖空特别困难，比如无法卖空或流动性缺乏的市场和证券，其股价泡沫会特别严重；再次，如果一件事情还在传闻阶段，则买入，如果已经落实且发布消息了，则应该卖出，这就类似于我们常常说的：利好出尽是利空，利空出尽是利好，换句话说就是，当换手率下降之前，你可以买入，当换手率快速下降的时候，你则应该果断卖出。米勒假说对于价量关系的指导意义，在于让你明白股票等资产价格其实有一个重要影响因素—— 投资者的情绪。（4）价量关系：博傻理论价量关系的另一个重要理论博傻理论，该理论认为短期越是频繁交易，资产价格越高。投资者愿意以高于基本面的价格来购买证券，这“很傻”，但这么做是有目的的，只要可以快速在短期内交易给另一个投资者，还是有利可图的。所以聪明的钱，知道是击鼓传花的游戏，也参与进去，看谁接最后一棒。三、行为金融学教我们，投资需要掌握7种交易策略1、行为金融交易策略如何盈利？利用人们的错误本质上，量化交易就在于它利用了普通投资者的错误来构建自己的投资策略。所以，这个策略成功需要有三个条件：首先，投资者要犯错。在认知、决策和交易的各个环节中，大多数投资者都会犯错。他们的错误是系统性的，会使价格产生错误，什么是价格错误啊？就是不等于价值。价格有时会被高估，有时会被低估。价格有错，是行为金融交易策略的前提条件。其次，需要做与犯错的投资者方向相反的操作。也就是所谓“别人恐惧的时候我贪婪，别人贪婪的时候我恐惧”。别人都买入的、大家都喜欢的品种，就会让价格高估，那么在策略中就应该卖出这个品种；别人都卖出的、大家都不喜欢的品种，就会让价格低估，那么策略中就应该买入这个品种。最后，从长远来看，价格需要向理性的方向收敛。否则低估的永远低估，高估的永远高估，价格得不到纠正，那策略也无法盈利。行为金融交易策略一旦建立，会一直有效吗？它能够管用多长时间呢？实际上，没有任何一种交易策略可以一直有效，都只是在一段时间内有效，短则几个月，长达10几年。策略只能一段时间有效的原因是，行为金融交易策略，本质上是利用别人的错误来反向操作。随着这些错误越来越多地被市场人士知道，利用它反向操作来赚钱的人会越来越多，犯错的人会越来越少，所以，策略一旦公布，它的效用是会衰减的。这也是量化交易近两年收益率呈下降趋势的原因，本质上任何一个策略都有有效期。行为交易策略适用于所有市场吗？答案是，行为交易策略尤其适合在中国这种市场中使用。因为这种交易策略，需要有大量的投资者犯错，他们的错误会影响到资产的定价，这样才可以利用错误的价格来反向操作。美国市场有90%都是机构投资者，行为相对理性，犯错的可能性少；而中国市场80%以上都是个人投资者，各种投资者行为偏差在中国市场都有很充分的体现。所以，不少美国鼎鼎大名的行为金融学家，想到市场里来实践，都会选择来中国市场。所以你懂了吗，量化割的韭菜是散户。2、行为组合策略原理行为金融策略的本质在于，可以找到一些方式，使得你在没有增加风险的情况下，获得更多的盈利。金融学中的“异象”指的就是违背传统金融学风险收益相匹配原理的异常现象（即高风险高收益、低风险低收益）。找到能够获得超额收益的异象因子，是各家量化基金的高度机密，他们就靠这些个异象因子来赚钱，所以你要是去问，还真没有人会告诉你他们现在正在用的异象因子是什么。机构检验异象因子一般分为四步：第一步，把市场上的所有股票进行排序，按机构观察到的能够获取超额收益的“特征”来排；第二步，把排序好的股票分成十等分，也可以根据资金量分成20、50，甚至100等分；第三步，构建对冲组合，买入觉得低估的，卖空觉得高估的；第四步，检查组合风险，看以这个“特征”排序而构建的对冲组合，买入端和卖出端收益上的差异，是不是因为风险产生的。我们剖析了行为组合策略的构建步骤，按这个方法构建的组合策略，通过一买一卖，也就是套利，规避了系统性风险；通过买和卖一组而不是一只，规避了非系统性风险，这样整个组合既没有系统性风险又没有非系统性风险，总风险很小，可以讲这种行为组合在不承担风险的情况下，却能够产生超额收益。它应用简单，不需要依赖个股的基本面，只要有投资获利的经验直觉都可以用这种方法来构建策略。3、规模溢价和价值溢价1981年，金融学家本兹首先发现了小公司股票的收益总是比大公司股票的收益高这个异常现象， 简称“小盘股异象”。规模不同的公司，其股票收益确实会不一样，这就是著名的“规模效应”，也是金融市场发现的最早的收益异象。而本杰明·格雷厄姆有个观点是高举价值投资大旗”，就是价值投资能够获得最优回报，继格雷厄姆之后，也有相当多的研究揭示，买入价值股或者便宜股，会比买入成长股涨得更多，也就是收益更高。成长股就是价值股的反面，昂贵的，或市盈率高的股票。有时候两次检验都证明了异象确实是存在的，这完全违反了传统金融学的基本原理：风险收益相匹配原理，所谓的高风险高收益和低风险低收益有时候会偏离。所以，两种最常见的行为金融策略——规模策略以及价值股策略。策略的制胜原理是，这些“特征”被投资者所低估，所以，利用大众心理造成的资产定价错误反向操作，就可以获得盈利。但是，需要注意的是，我们在利用这些策略时需要注意当时的具体投资环境，不能一味照搬。4、长期反转策略和惯性策略涨久必跌，跌久必涨，股价规律而产生的两种交易策略——长期反转策略和惯性策略。这两种策略的构造方法刚好相反，一种是利用了长期价格规律，买跌卖涨；一种利用了短期价格延续性的规律，追涨杀跌。5、利用财报信息制定交易策略--应计异象、盈余公告后漂移利用企业基本面信息来构建的两个经典策略——应计交易策略和盈余公告后漂移策略。这两个策略分别从财务报表的内容和财务报表的发布两个角度来构建。“应计”指的是应该记入财务报表但没有付钱的会计项目所产生的异常现象，它主要包括 应收账款、应付账款等。1996年，宾夕法尼亚大学的会计学教授斯隆首先发现了应计异象。他发现买入应计项目少 的公司股票，同时卖空应计项目多的公司股票，可以获得超额收益。密歇根大学的伯纳德教授和哥伦比亚大学的托马斯教授在观察每季度财务报表发布时发现，发布好消息和坏消息公司的股价有一种规律性：好消息的股票会持续走好，而坏消息的股票也会持续走差，各种消息按好坏程度好像会长时间漂移一样，他们把这个现象称为盈余公告后漂移，当然好坏消息不是绝对额的比较，而应该是按照超预期的绝对额来排序，超谁的预期，大多数投资者的预期。6、持续获得有效的投资策略行为金融交易策略基础是心理学和传统金融学，心理学让我们理解人会犯什么错，传统金融学提供了价格理性的方向，行为金融交易策略的制胜条件就是投资者犯错，且错误的价格会向理性的方向收敛。四、后记看明白了么，小编的学习笔记，内容比较多，最后看看这轮股灾中量化交易踩踏的时间轴，想一想，你有哪些错误的习惯被量化利用了？行为金融学又怎么影响量化交易的？发布于 2024-02-16 21:15​赞同 1​​5 条评论​分享​收藏​喜欢收起​​

量化交易 - MBA智库百科

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量化交易

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量化交易(Quantitative Trading)

目录

1 什么是量化交易

2 量化交易的优势

3 量化交易的风险性[1]

4 参考文献

[编辑]什么是量化交易

　　量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易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，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

　　量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场，之后迅速发展和普及，尤其是在期货交易市场，程序化逐渐成为主流。有数据显示，国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%，而国内则刚刚起步。手工交易中交易者的情绪波动等弊端越来越成为盈利的障碍，而程序化交易天然而成的精准性、100%执行率则为它的盈利带来了优势。

[编辑]量化交易的优势

詹姆斯·西蒙斯，量化交易的代表人物

　　1. 严格的纪律性

　　量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。

　　2. 完备的系统性

　　完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。

　　3. 妥善运用套利的思想

　　量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票；与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。

　　4. 靠概率取胜

　　这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。

[编辑]量化交易的风险性[1]

　　首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。

　　一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是通过购买一揽子股票，按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额，然后在二级市场上将ETF卖出；另一种则与前者相反，是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。

　　由于股价的变动，ETF套利级差转瞬即逝，因此纷繁复杂的计算过程，目前业内由计算机完成，交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易，后者便称之为程序化交易。

　　又因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此套利交易为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则投资将出现亏损，这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险，券商一般提倡自动化交易，方向由计算机把握，交易员输入交易数量即可。

　　第二种风险是交易员操作失误，比如光大这次的乌龙指事件，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险，系统软件风险，每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。

[编辑]参考文献

↑ 张云.光大乌龙背后的量化交易三大风险.一财网.2013-08-17　

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Gaoshan2013,Mis铭,方小莉,寒曦,田牌操作系统. 页面分类: 股票投资方法

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171.15.106.* 在 2016年7月18日 17:16 发表

量化交易是未来 ，金融交易的趋势。国外已经很普及。在国内，量化概念还仅仅是一部分人知道、理解，在众多平台崛起的抢占市场的现在，京东也是看到了前景巨大。但是国内已经不少量化先行者了，比如 BotVS、riceQuant 、 MaigeQuant 等等~~，专业交易员是时候用量化武器武装自己了

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沧浪之水 (Talk | 贡献) 在 2017年12月14日 02:00 发表

？

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27.154.171.* 在 2018年1月5日 14:48 发表

未来是中国的

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42.234.93.* 在 2019年3月9日 15:50 发表

我信你？

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39.11.103.* 在 2020年8月25日 20:55 发表

有人在玩/

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14.30.31.* 在 2021年1月22日 12:28 发表

2

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M id 6e96e76804dbfa95b66c4198d9cca85d (Talk | 贡献) 在 2023年6月4日 08:34 · 河南 发表

终极量化的终端就是灰飞烟灭！

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如何理解量化交易？ - 知乎

如何理解量化交易？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册程序化交易高频交易量化交易如何理解量化交易？近期有关量化交易的消息比较多，正好最近正在学习量化/程序化方面知识，想跟大家学习交流一下！显示全部 ​关注者193被浏览59,900关注问题​写回答​邀请回答​好问题​添加评论​分享​42 个回答默认排序知乎用户​谢邀1，量化交易是一种生活方式，交易是人类生活的一个部分，量化交易是其中的一个细分部分，是所有交易当中比较现代的交易方式，如果把过去传统的中医比做是人工交易的话，那么量化交易更有点象现代的医院。中医当中不乏医术精湛的老专家，当然多的是江湖术士卖保健品的股评家，分析师，更多的是装神弄鬼的所谓专家。量化不是万能的，就如同医院里也有相当多的庸医是一样的，心电图，脑电图，CT图看不明白的医生也是有的，但相对而言少一点，当然能看懂心电图，脑电图CT图的人并不代表就能给人对看病了，同样是医生，经验是不一样的，同样是量化交易者经验也是不一样。2，程序员并不一定会量化交易，但量化交易者必须懂得程序的编写，即使不一定要达到程序大牛的水平，但必须看的懂的大概意思。编程的水平是量化交易里最表层的东西，往往这一个表层的东西把大量的 交易者过滤掉了，就好比是一张去美国的签证把大多数的中国人过滤掉到美国去的机会一样，其实到了美国又能怎样？还不是一个路人甲！好一点的程序员就如同清华，北大的学生在外人看来牛逼哄哄，拿一张签证比普通的老百姓容易多了，但到了彼岸也就是一个编外人员，不是在刘强东的酒会上，也可能在唐人街的中餐馆的厨房里，能成为像钱学森那样的大家凤毛麟角。3，量化交易是一种方法论，未来的行情是不确定的，但却是可知大部份的，量化交易就是量化这可知部分的概率。明天早上8.30分会不会下雨我不知道，但明天9：10分大概率会有交易是 可以肯定的，我只要在代码中写入一条9：10不管什么情况做多就可以，当然这只是一个比方，但量化这种 方法是可以保证一定会行动的，人工就做不到。4，量化交易是一种生产方式，可以同时处理海量的信息。5，人工智能是可以和量化交易对接的。所想即所见，所见即所得，所得即所行，知行合一。发布于 2018-09-28 15:33​赞同 19​​1 条评论​分享​收藏​喜欢收起​vitu​ 关注交易入门【策略零基础入门教程】 交易入门【策略交易零基础入门教程】：1.读前说明本篇为面向零编程基础的交易新手入门教程，在我们国家，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出：“完善人工智能教育体系，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”，python已经纳入信息技术课程和高考的内容体系，在可以预见的未来编程也会在高中阶段普及，本篇学习教程力求让高中知识水平的人群都可以学会策略交易最基本的知识，迈过认知上的门槛，从而具备进一步深入自学交易的能力...交易入门【策略交易零基础入门教程】：2.初识交易策略写在开头 在投资的世界里有很多的流派，笔者更喜欢用Systematic Trading(系统化交易)和Discretionary Trading(主动交易)来从大类上区分，Systematic Trading(系统化交易)的含义更广泛，可以包含量化交易，高频交易和算法交易（交易执行），如果没有特别的说明，在本篇里“交易策略”均指的是Systematic Trading的交易策略 主观 v.s. 机器 如果传统的主动交易方法是这样的： 那系统化交易是这样的： 在Systematic Trading的细分里包含了传统的equity long/short, systematic macro, HFT...交易入门【策略交易零基础入门教程】：3.交易策略基本框架经过前一篇的学习，我们开始系统的讲解策略框架，你需要注册一个Vitu账号以便使用“开始研究”功能 从一个非常简单的交易策略开始 这个交易策略非常简单： 每天买0.1个比特币 为了让这个策略能让计算机执行，首先要使得策略符合“初始化+周期循环”框架，像这样： 初始化：选定要交易的标的为比特币，设置交易所为binance 每天循环：买0.1个比特币 什么是“初始化+周期循环”框架？ 为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的交易策略，必须基于一种模式来写，框架就是指这种模式...交易入门【策略交易零基础入门教程】：4.下单，函数和API我们继续上一篇的策略代码进行详解 ` def initialize(context): context.security = 'BTC/USDT.binance' context.myaccount = context.get_account('myaccount') def handle_data(context): current_price = context.get_price(context.security) context.myaccount.buy(context.security, current_price, 0.1) ` 函数与API 函数是封装好的，可重复使用的，用来实现某一特定功能的代码段。函数使得代码易于维护与交流，提高编写策略的效率。 通俗的理解就是把一系列代码指令包起来...交易入门【策略交易零基础入门教程】：5.读取context中的数据与条件判断通过前面几篇的学习，我们已经能够理解最开始那个简单的策略例子 ` def initialize(context): context.security = 'BTC/USDT.binance' context.myaccount = context.get_account('myaccount') def handle_data(context): current_price = context.get_price(context.security) context.myaccount.buy(context.security, current_price, 0.1) ` 接下来我们将在此基础上进行改进和举例，学习新内容。 context的结构 context是策略框架建立的Context类型的对象实例，代表策略运行的环境...交易入门【策略交易零基础入门教程】：6.循环，多现货标的策略我们继续以下面这个简单的策略示例来学习在策略中操作多个标的 ` def initialize(context): context.security = 'BTC/USDT.binance' context.myaccount = context.get_account('myaccount') def handle_data(context): current_price = context.get_price(context.security) context.myaccount.buy(context.security, current_price, 0.1) ` 用list数据类型存储多个标的...交易入门【策略交易零基础入门教程】：7.综合之前所学写一个策略通过前面几篇的学习，本篇讲引导读者运用所学写一个完整的策略 灵感细化 之前也提到过策略灵感的来源多种多样，可能是通过阅读、通过与人交流、或是通过自己感悟与研究等等。灵感最初可能只是模糊的感觉或疑问，比如“感觉比特币好像长期收益更好”、“这个标的和那个标的的价格数据看起来好像符合某种统计规律”等等。验证灵感的一个基本方法是把灵感细化，写成策略做回测...发布于 2019-12-04 14:37​赞同 3​​添加评论​分享​收藏​喜欢

量化交易 - 知乎

量化交易 - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册量化交易百度百科的定义，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…查看全部内容关注话题​管理​分享​索引百科讨论精华视频等待回答详细内容定义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。简单来说，量化交易就是一种投资方法。案例提到量化交易，我首先想到的是长期资本管理公司失败案例。该公司采用的量化交易策略是，“市场中性套利"即买入被低估的有价证券，卖出被高估的有价证券。这种策略在大多数时间是有效的，所以自创立开始，长期资本管理公司业绩骄人。但是，1998年的小概率事件，直接导致了长期资本管理公司破产。当时，俄罗斯政府宣布延期偿还所欠债务。除了长期资本管理公司的“市场中性套利”策略，还有投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易。以长信量化先锋混合型证券投资基金为例，它采用的量化交易策略是投资时机选择，投资品种选择两种。[1]长信量化先锋混合型证券投资基金2018第三季度报告百科摘录8什么是量化交易下的内容摘录区块链前沿分享价值，走在区块链前沿。量化交易有时候也被称为自动化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术进行数据分析，制定投资策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场不稳定投资狂热或悲观的情况下，投资者做出非理性的投资选择。 量化交易有很多种，包括跨平台搬砖，趋势交易，对冲等跨平台搬砖是指当不同的交易平台存在较高的价差时，在价格较低的平台买入，在价格较高的平台卖出，即低买高卖，赚取差价，这样的行为即被形象地称为搬砖。 趋势交易相对复杂一些，它会通过计算机设定的程序，智能根据市场行情、趋势的指标，在价格或数量到达一定数值时，发出卖出和卖入地信号，来自动交易或提醒用户进行交易。 对冲是指同时在一个或不同的平台进行、两笔与行情相关、买卖方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易，以达到对冲风险的效果。 量化交易是成熟交易市场的标志。知乎小知 摘录于 2020-04-24编程小白如何结合量化实例学习python量化建模？下的回答内容摘录Spencer量化交易，指的是利用数学模型，在金融市场中寻找稳定超额收益的投资手段。量化交易有着挖掘信息能力强，不易受主观情绪影响，下单及时、准确，风险控制严格等特点，能够获得稳健的收益。而其相对于传统主观投资，上手难度也比较大，门槛较高。入门量化交易，主要需要了解如下几方面的知识。知乎小知 摘录于 2020-04-24比特币、莱特币等数字货币适合量化交易吗？下的内容摘录Oec充满理性，好奇心，乐观积极的学习者量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术，通过建模分析、参数优化等手段，并从历史金融数据中提取影响投资的指标，并使用该程序进行自动交易以获得“超额”收益。这种投资方法称为量化交易。知乎小知 摘录于 2020-04-24查看全部 8 个摘录​浏览量3.7 亿讨论量22.7 万 帮助中心知乎隐私保护指引申请开通机构号联系我们 举报中心涉未成年举报网络谣言举报涉企虚假举报更多 关于知乎下载知乎知乎招聘知乎指南知乎协议更多京 ICP 证 110745 号 · 京 ICP 备 13052560 号 - 1 · 京公网安备 11010802020088 号 · 京网文[2022]2674-081 号 · 药品医疗器械网络信息服务备案（京）网药械信息备字（2022）第00334号 · 广播电视节目制作经营许可证:（京）字第06591号 · 服务热线：400-919-0001 · Investor Relations · © 2024 知乎 北京智者天下科技有限公司版权所有 · 违法和不良信息举报：010-82716601 · 举报邮箱：jubao@zhihu.