Ⅰ 股票量化是什么意思
所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出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。
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
拓展资料:
一、量化交易特点
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。
二、量化交易潜在风险
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。
Ⅱ 用量化理论去分析一个股票
量化就是指通过一些数学模型，例如概率模型，风险模型等，去预测接下来的事情发生的概率。用量化的理论去分析股票就是用这些量化数学模型去预测一个股票接下来的走势、涨跌概率等，数学的东西比较复杂，推荐你用胜算在握量化炒股APP，他们就是做量化投资炒股的，可以跟着学习一下..
Ⅲ 股票量化数据分析软件哪个好
股票量化数据分析软件基本上没什么用，建议不要盲目相信。
Ⅳ 股票量化交易是什么
量化交易个以前的股票交易本质没有区别，只是提高了工作效率，
量化交易分为量化分析和程序化自动交易
量化分析，如果你是普通散户我现在问几个问题，第一MACD指标默认参数下，在三千多只股票日k上近两年那只收益最好，那只亏损最大。这要人工多大的工作量，如果会写程序代码，几行代码就解决了。在继续如果调换MACD参数能否增加收益用那几个参数是最优组合，这要是人工基本无法完成，计算量太大了，但计算机就很快完成了参数优化。
而且量化分析不是技术分析，例如你问一个价值投资者，三千多家上市公司，你知道有多少家连续10年都没亏损过吗，同样几行代码就知道。
假如你听了一个老师的讲课，说他的牛x战法，普散户听了你只能价单试试，但量化分析我可以在不同市场不同时间周期，不同品种，进行回测严重，优化。这些就是量化分析。
程序化自动交易。
就是利用计算机技术自动交易，这对于散户比较难实现，简单的用第三方然间写几个交易策略可以实现自动交易。
但当你交易上你就会发现，滑点问题，你的速度不够快，需要专线网络，需要底层语言的交易系统，高速的硬件设备。
但散户还是必须要进行量化学习因为这样才能更好的帮助你分析。
下图就是最简单的趋势指标
Ⅳ 股票市场的大数据量化分析是怎么做的
会做的都不会和你说的，简单来说就是收集数据，实现大数据ai
Ⅵ 量化分析方法有几种
量化分析法是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。重复进行定量风险分析反映出来的趋势可以指出需要增加还是减少风险管理措施，它是风险应对计划的一项依据，并作为风险监测和控制的组成部分。
（一）技术分析法
技术分析法的主要目标是通过对市场的历史数据的研究，特别是对价格和交易量的研究，来预测价格的变动方向。技术分析法通常分析市场价格图标，因此技术分析师被称为“图表分析专家”。目的在于识别价格模式和市场趋势，从而试图预测未来的变化趋势。技术分析法的原理包括市场行为包容一切信息（技术分析法旨在弄明白投资者对于此类信息的反应），价格以趋势方式演变，历史价格趋于重演，并且投资者具有重蹈先前投资者覆辙的特征。
（二）基本面分析法
基本面分析法重点分析经济状态、利率、通货膨胀、公司收益、公司资产负债表、以及中央银行和政府的相关政策。
当基本面分析法应用于选股时，通常会结合对经济整体方向自上而下的分析（宏观），从而形成对于市场、行业、利率水平以及汇率水平的观点，并加之运用自下而上的方法对于某只股票进行分析（微观）。自下而上的分析往往会忽略在国别以及产业方面的整体配置而关注于单只股票的选择。根据投资理念和投资过程，自上而下的分析决定了国别和行业的配置；同时，自下而上的分析则决定了某一国家和行业内部的投资配置。
（三）量化分析法
量化（定量）分析法，正如其名，包括运用量化方法、统计模型、数学公式以及算法来预测市场走向。在战术型资产配置中一个常见的方法便是使用多因子模型，通过分析估值、动量指标、风险水平、市场情绪、利率、收益率曲线等因素，从而推导出涵盖股票、债券和外汇市场等不同市场的买入和卖出信号。虽然有一部分战术型资产配置策略完全是量化模型驱动的，但将量化分析和基本面分析相结合将更具活力，因为这种结合可以将量化信号融合入基本面分析的过程中。
量化分析的不足在于该分析很大程度上是以观测到的市场价格的历史关联性和走势为基础。如果上述关联性和走势由于市场反转或市场承压而引起历史关联性发生变化而失效，那么量化模型可能会在预测拐点过程中失效。量化模型往往也会在出现政权更替或市场结构化改变时失效。
Ⅶ 量化分析是什么意思
量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。
量化分析可以帮助我们更加方便和直观地衡量风险和收益，但需要强调指出的是，美国华尔街顶级量化金融大师、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·德曼，在《数学建模如何诱骗了华尔街》一文中，毫无忌讳地承认：我们根本不可能（通过数理分析方法）发明出一个能够预测股票价格将会如何变化的模型；如果我们相信人类行为可完全遵守数学法则，从而把有着诸多限制的模型与理论相混淆的话，其结果肯定会是一场灾难。
(7)java股票量化分析扩展阅读：
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。
量化分析法将对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。
Ⅷ 股票投资分析的基本方法有哪些
你好，股票投资分析方法主要有如下三种：基本分析、技术分析、演化分析。
(1)、基本分析(Fundamental Analysis )：以企业内在价值作为主要研究对象，从决定企业价值和影响股票价格的宏观经济形势、行业发展前景、企业经营状况等方面入手(一般经济学范式)，进行详尽分析以大概测算上市公司的投资价值和安全边际，并与当前的股票价格进行比较，形成相应的投资建议。基本分析认为股价波动轨迹不可能被准确预测，而只能在有足够安全边际的情况下“买入并长期持有”，在安全边际消失后卖出。
(2)、技术分析(Technical Analysis)：以股价涨跌的直观行为表现作为主要研究对象，以预测股价波动形态和趋势为主要目的，从股价变化的K线图表与技术指标入手(数理或牛顿范式)，对股市波动规律进行分析的方法总和。技术分析有三个颇具争议的前提假设，即市场行为包容消化一切;价格以趋势方式波动;历史会重演。国内比较流行的技术分析方法包括道氏理论、波浪理论、江恩理论等。
(3)、演化分析(Evolutionary Analysis)：以股市波动的生命运动内在属性作为主要研究对象，从股市的代谢性、趋利性、适应性、可塑性、应激性、变异性、节律性等方面入手(生物学或达尔文范式)，对市场波动方向与空间进行动态跟踪研究，为股票交易决策提供机会和风险评估的方法总和。演化分析从股市波动的本质属性出发，认为股市波动的各种复杂因果关系或者现象，都可以从生命运动的基本原理中，找到它们之间的逻辑关系及合理解释，并为构建科学合理的博弈决策框架，提供令人信服的依据。
本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策，如自行操作，请注意仓位控制和风险控制。
Ⅸ 股市量化交易的方式适不适合散户
随着国内投资者整体素质的提高，量化程序化交易的人越来越多，建议国内有条件的投资者转向量化交易。
其中，程序化交易相对于股票而言，它更适合期货。推荐它的原因有以下:
降低人性弱点，对交易行为的影响。
每个人是性格和承受能力是不一样的。特别是主观交易者，很容易受到情绪的影响。
当出现大亏大赚的时候，如果处理不当，很可能造成两种极端，一种是被长时间打入冷宫，另一种是极度自信。
但是，程序化交易就不一样，比较理性，依靠程序可以最大限度的降低人性对整个交易的影响。比如扛单，恐惧等都会影响最后的交易结果。
程序化交易语言的选择。
想要实现程序化交易，必须要学一门语言。分为编程语言和非编程语言。
如果你是非科班，有没有精力学。那么可以选择非编程量化交易语言，比如交易开拓者TB，金字塔，MT4等语言，他们的主要用途是实现你的交易逻辑，而只能在其软件内使用该语言。
如果你是计算机科班出身，难么建议学习Python+一门非编程量化交易语言，作者推荐TB语言。
Python在量化交易，数据分析等方面用途非常广，相对于Java，PHP等来说，入门是相对容易，记住这里说的是入门，并不意味着它简单。
Ⅹ 做量化交易选择什么语言好呢
量化交易，就是把人能够识别的信息变成数字，输入给计算机程序处理，辅助或者代替人类的思考和交易决策。
初学者碰到的第一个问题就是工具的选择。首先大部分交易员本来不会写程序，选择任何一个语言进行策略开发，都有不小的学习成本。更重要的是，选择了一门语言，接下来开发环境、人员招聘、数据接口与平台、甚至同类人群之间的交流、遇到问题后的支持，都跟着被“套牢”。所以从一开始就必须慎重对待。
先给出答案：对于还没有确定一套固定量化环境的，建议用Python。
量化交易员面临的大致选择有：C/C++/java/C#/R/Matlab/excel等。我们从以下几个方面考虑简单做个对比。
注意：这里假设你团队规模在50人以下。
1 学习成本和应用的广泛性
C、C++的特点是速度最快，但要想用好，必须对计算机底层架构、编译器等等有较好的理解，这是非计算机专业的人很难做到的，对于做量化交易来说更是没有必要。
Java本来是SUN的商业产品，有学习成本和体系的限制，也不适合。
Excel面对GB级别的数据无能为力，这里直接排除。
Python、R和Matlab学起来都简单，上手也快，可以说是“一周学会编程”。但R和Matlab一般只用来做数据处理，而Python作为一门强大的语言，可以做任何事，比如随时写个爬虫爬点数据，随时写个网页什么的，更何况还要面对处理实时行情的复杂情况。
2 开始做量化分析后，哪个用起来碰到问题最少，最方便省事?
用历史数据的回测举例。假设我们有2014年所有股票的全年日线，现在我们想看看600001的全年前10个最高股价出现在什么时候。python世界有个强大的pandas库，所以一句话就解决问题：
dailybar[dailybar [‘code’]==‘600001’].sort_values([‘close’].head(10)
R/Mathlab等科学语言也可以做到。
C/C++没有完备的第三方库。如果为了做大量的计算，要自己实现、维护、优化相应的底层算法，是一件多么头疼的事。
Python从一开始就是开源的，有各种第三方的库可以现成使用。这些底层功能库让程序员省去了“造轮子”的时间，让我们可以集中精力做真正的策略开发工作。
3 现在我们更进一步，要做实时行情分析和决策
以A股的入门级L1数据为例，每3秒要确保处理完3000条快照数据，并完成相应的计算甚至下单。这样的场景，C和C++倒是够快了。所以行情软件比如大智慧、同花顺等客户端都是使用高效率的语言做的，但像客户端那样的开发量，绝大部分量化交易机构没能力也没必要去做吧。
python的速度足够对付一般的实时行情分析了。其底层是C实现的，加上很多第三方的C也是C实现，尽管其计算速度比不上原生C程序，但对我们来说是足够啦。
4 quant离职了，他的研究成果怎么办
Python是使用人群最多、社区最活跃的语言之一，也是最受quant欢迎的语言之一。如果你是老板，你能更容易地招聘到优秀人材，享受到python社区带来的便利。
附几个量化中常用的python库：
- Pandas：
天生为处理金融数据而开发的库。几乎所有的主流数据接口都支持Pandas。Python量化必备。
- Numpy：
科学计算包，向量和矩阵处理超级方便
- SciPy：
开源算法和数学工具包，与Matlab和Scilab等类似
- Matplotlib：
Python的数据画图包，用来绘制出各类丰富的图形和报表。
PS: Python也是机器学习领域被使用最多的语言之一。像tensorflow、scikit-learn、Theano等等对python都有极好的支持。