1. 量化交易是什麼
「量化交易」有著兩層含義：一是從狹義上來講，是指量化交易的內容，將交易條件轉變成為程序，自動下單；二是從廣義上來講，是指系統交易方法，就是一個整合的交易系統。
【拓展資料】
一、量化交易主要運用數學公式來構建模型，經過大量數據來判斷將來價格走勢，並且由程序進行擇機選股的一種方式。它的選股而十分廣泛，覆蓋面達到上百隻甚至上千隻股票，並且能夠排除迫漲殺跌等人為因素，紀律性很強。
二、「量化交易」有著兩層含義：一是從狹義上來講，是指量化交易的內容，將交易條件轉變成為程序，自動下單；二是從廣義上來講，是指系統交易方法，就是一個整合的交易系統。即為根據一系列交易條件，智能化輔助決策體系，將豐富的從業經驗與交易條件相結合，在交易過程管理好風險控制。
三、量化交易至少應該包括五個方面的要素：
(1)買入和賣出的信號系統。
(2)牛市還是熊市的方向指引，比如用200天移動平均線分辨熊市中系統風險的規避。
(3)頭寸管理以及資金管理。
(4)風險控制，運用信號源來確定止損位置，利用資產曲線和權益曲線來加以判定和管理。
(5)投資組合，不一樣的投資品種、不相同的交易系統(不同功能和參數，有快有慢)以及四、不相同時間周期組合，現分散組合，讓交易賬戶波動更加穩定。量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
五、首先，從全球市場的參與主體來看，按照管理資產的規模，2018年全球排名前六位中的五家資管機構，都是依靠計算機技術來開展投資決策，而且進入2019年由量化及程序化交易所管理的資金規模進一步擴大。
六、其次，全球超70%的資金交易用計算機或者程序進行，其中一半是由量化或者程序化的管理人來操盤。在國外招聘網站搜索金融工程師(包括量化、數據科學等關鍵詞)會出現超過33萬個相關崗位。
七、第三、從高校的培養方向來看，已有超過450所美國大學設置了金融工程專業，每年相關專業畢業生達到1.5萬人，市場需求與畢業生數量的差距顯著，因此數據科學、計算機科學、會計以及相關STEM（基礎科學）學生畢業後進入金融行業從事量化分析和應用開發的相關工作。
八、國內市場，目前國內量化投資規模大概是3500到4000億人民幣，其中公募基金1200億，其餘為私募量化基金，數量達300多家，佔比3%(私募管理人共9000多家)，金額在2000億左右。中國證券基金的整體規模超過16萬億，其中公募14萬億，私募2.4萬億，樂觀估計，量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%，在公募證券基金佔比不到1%，在私募證券基金佔比5%左右，相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資，國內未來的增長空間巨大。
九、量化交易特點，編輯，量化投資和傳統的定性投資本質上來說是相同的，二者都是基於市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區別在於量化投資管理是「定性思想的量化應用」，更加強調數據。
十、量化交易具有以下幾個方面的特點：
1.紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2.系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
2. 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。
國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右，至今量化交易規模不過2萬億RMB，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。
3. 股票量化是什麼
股票量化即「量化交易」有兩層含義：一是狹義的，指量化交易的內容，將交易條件轉化為程序，自動下單；第二，廣義上是指系統交易方式，是一個綜合的交易系統。也就是說，根據一系列的交易條件，一個智能的輔助決策系統，將豐富的經驗與交易條件相結合，在交易過程中管理風險控制。
通過量化交易制定策略的方法極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
具體如何理解股票量化交易，量化交易至少應該包括五個方面的要素：
(1)買入和賣出的信號系統。
(2)牛市還是熊市的方向指引，比如用200天移動平均線分辨熊市中系統風險的規避。
(3)頭寸管理以及資金管理。
(4)風險控制，運用信號源來確定止損位置，利用資產曲線和權益曲線來加以判定和管理。
(5)投資組合，不一樣的投資品種、不相同的交易系統(不同功能和參數，有快有慢)以及不相同時間周期組合，現分散組合，讓交易賬戶波動更加穩定。以上就是關於如何理解股票量化交易的全部講解。
量化投資和傳統的定性投資本質上是一樣的，都是建立在低效或弱有效市場的理論基礎上。兩者的區別在於：量化投資管理是「定性思維的定量應用」，更強調數據。
從量化交易的角度來看，目前國內多採用監督式機器學習。例如，我們將投資交易比作裝配廠。手工交易就像工人手工完成的傳統裝配工作。量化交易就像把工廠改造成全自動裝配車間。雖然在整個，組裝過程中沒有人的參與，但是設計師應該指定機器在頂級設計中應該在什麼時候做什麼。
4. 美股成交額排名前十有5隻中概股，這一數據為何讓人不可思議
這說明中國的獨角獸公司都是比較受歡迎的，一些新能源汽車公司得到了不少投資者的重視。近日，美股回漲1%，三大股指全面上漲，引發了美股市場上歷史第二高的漲幅記錄。而在收盤後，一則數據卻引起了中國投資者的關注，在當天大漲的股票中，中概股占據成交額前十的一半，其中包括蔚來汽車，拼多多，小鵬汽車等。其中新能源行業表現最為亮眼，三家造車新勢力的股票都進了交易額的前十，表現得非常亮眼。其中排名第一的成交額達到了1800億人民幣，這個量比它的市值還要高了。
也有基金經理表示，美股的成交額與A股的並不相同，因為成交額都是量化交易出來的，並不代表實際意義，與A股的成交額完全不同。而且成交額涉及的是衍生品交易，所以美股的投資者並沒有那麼看重交易額。
5. 股票量化交易有用嗎哪一家做的比較好
現在市面上的量化交易APP大多是分析軟體，真正能夠直接參與交易的很少。相對於人性操作來說，量化交易刨除人性，做計劃之內的事情。真正意義上實現價值投資，比純人為的追漲殺跌要好很多。
我用過的殼子量化這個軟體還是不錯的，他裡面有多個模型，可以自己選擇。針對新人，裡面支持模擬，可以先使用模擬盤體驗一下量化交易帶來的不同。
6. 為什麼美國股市市值占其GDP的比例大於歐洲大陸各國股市與GDP的比例
因為市場總市值與GDP之比的高低，反映了市場投資機會和風險度。由於美國的資機會和風險度要大於歐洲大陸各國，所以美國股市市值占其GDP的比例大於歐洲大陸各國股市與GDP的比例。
經濟學家華生對於股市市值和GDP的關系提供了一個一般參數:「低收入國家一般在20%～30%左右，中等收入國家一般在50%左右。市場經濟發達的國家，股市市值大體與GDP持平。」如果所有上市公司總市值佔GDP的比率在70%～80%之間，則買入股票長期而言可能會讓投資者有相當不錯的報酬。
(6)北美股票量化交易佔了70擴展閱讀
2000年美國股市總市值占其GDP比重高達183%，隨之而來的便是美國股市互聯網泡沫的破滅。而在2007年，房地產泡沫與信貸泡沫爆發之際，美國總市值佔GDP比重為135%。到了2009年3月，當時美國股市總市值與GDP比率僅為73%。
然而在2013年，雖然大企業盈利下滑，但美股還是上漲了30%以上，總市值佔GDP比例再次超過100%，當時利用貸款投資股市的資金達到4450億美元，是有史以來最高值。可見，信貸泡沫危機已經顯現。
然而，總部位於紐約的對沖基金公司OmegaAdvisors的副董事長StevenEinhorn近日卻表示，已經持續了6年的美國牛市至少還會再持續兩年。
參照資料來源：網路-gdp
參照資料來源：網路-美國股市
參照資料來源：人民網-美國股市15年逼退一半上市公司
7. 股票量化是什麼意思
所謂量化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。
拓展資料:
一、量化交易特點
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
二、量化交易潛在風險
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
8. 量化交易是什麼時候推出來的
量化投資的產生(60年代) 1969年，愛德華·索普利用他發明的「科學股票市場系統」（實際上是一種股票權證定價模型），成立了第一個量化投資基金。索普也被稱之為量化投資的鼻祖。
量化投資的興起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大獎章基金，從事高頻交易和多策略交易。基金成立20多年來收益率達到了年化70%左右，除去報酬後達到40%以上。西蒙斯也因此被稱為"量化對沖之王"。
量化交易的繁榮(90年代) 1991年，彼得·穆勒發明了alpha系統策略等，開始用計算機+金融數據來設計模型，構建組合
拓展資料：
量化交易是怎麼產生的？第一個採用量化交易的人是誰？為什麼量化交易可以傳得這么快？量化交易未來的路在哪裡？ 產生生命的基礎條件是有機物和水。產生量化交易的基礎條件則是20世紀80年代以來，計算機的普及和算力的提升。
第一個採用量化交易的人是誰，他是賺是虧？我們都無從得知，但量化交易的概念流傳了出來。達爾文的《物種起源》已經是今天的經典書籍，主要闡述了物競天擇，適者生存的思想。一種事物的興起，往往是它適應了環境，而交易員群體正是一個特殊的群落，競爭激烈。量化策略在這個環境當中表現出了種種優勢，從而迅速傳播，並迅速蔓延。
用量化方式在構建構建交易系統時基於數據進行精準統計，因此具備較高的可信度。藉助計算機的算力，在進行構建交易模型時，可以節約大量的統計時間。計算機的超快算力，也可以將決策結果在幾毫秒委託到交易所。用計算替代人工下單後，可以解放交易員的盯盤時間，避免精神勞累，獲得更大的自由。
基於這些優點，以及交易員對自由的追求，量化的風氣或將欣欣向榮。 計算的算力再強，但沒有智力，沒有經驗。編程即理解，只有理解通透，才能讓計算機的超強算力為你服務。量化交易已經在交易員群落的競爭中顯現出優勢，未來沒有編程能力的交易員，除非能在認知上達到極致，否則將更難取勝。