❶ 什麼是量化交易
一、什麼是量化交易
量化交易即使用現代統計學和數學工具，藉助計算機建立數量模型，制定策略，嚴格按照既定策略交易。具體又可分為高頻交易和非高頻交易，其中非高頻交易適合一般個人投資者和中小機構。
量化交易是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預期年化預期收益的多種「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。
二、量化交易的優點
1、投資業績穩定。
因為量化交易業績所依靠的通常是由很多次的大概率事件產生的利潤積累起來的，達到它的要求才能夠進場。經過多個步驟，層層把關，從而極大地提高成功率。盡管它並不能保證你每一次都能夠賺錢，但它能夠它靠概率取勝。
這主要表現在兩個方面：
量化交易從歷史數據中不斷地挖掘有望在未來重復的規律並進行利用。
依靠一組股票來獲勝，而不是一個或者幾個股票獲勝。從投資組合理念來看就是捕捉大概率獲勝的股票，而不是押到單個股票上。
2、能夠理性投資。
在容易失去理性的情況之下幫助你保持理性，因而在市場反應過度、喪失理性的時候能夠及時把握住時機。
3、信息的處理能力強。
個人交易證券市場，對市場各種信息必然會感到十分茫然，而量化交易對信息的處理能力更強。當我們而對證券市場時，感覺它就如同大海似的，在茫茫的大海之中，要想持續地獲取回報，就需要一個指引。而這個指引就是我們的交易模型，就像是茫茫證券市場航行時的羅盤。
❷ 散戶如何做量化交易
定量投資是標准化投資環節的交易方式，主要包括選股、購買、銷售三個環節.在量化交易過程中，散戶可以這樣做：1、根據個股的歷史數據，進行多因子選股，比如，把市盈率、市凈率、市銷率等作為選股標准，選出一些價值被低估，或者處於合理區域的個股。 2、順勢交易，即在上漲的趨勢中買入，在下跌的趨勢中賣出。
一、散戶是怎麼量化交易的？
1、根據股票的歷史數據，進行多因子股票選擇.例如，將股價收益率、股價收益率、市場收益率等作為股票選擇基準，選擇價值被低估或處於合理地區的股票.
2、順勢交易，以上升趨勢購買，以下降趨勢銷售.
3、進行合理的倉庫管理，即採用漏斗型倉庫管理法、矩形倉庫管理法、金字塔形倉庫管理法等，應對股票後期風險.
4、根據股票的歷史趨勢，尋找股票的支持位置和壓力位置，以此為止損、止損點，在壓力位置，獲得收益時立即銷售的支持位置，股票損失時立即銷售股票，避免更大的損失.
二、散戶如何做量化交易
確保管理公司所有的活動遵守法規規定，確保對付給基金管理公司的費用和付給投資者的收益計算符合法規和契約規定負責.同時，受託委員會負貴監督和核查託管人是否合法、合規、高效地進行基金資產凈值核算、報酬的計提和支付、資金的劃付，以及收益的分配等.委員會還應有權審查管理公司及託管機構高級人員個人賬戶及證券交易的詳細內容.並定期對交易、資產凈值、服務合同進行審查，定期向監管部門提交相關報告。
三、量化交易系統的出現能夠解決什麼問題？
1.減少客觀因素(情緒化交易)帶來的影響，從而達到穩定持續盈利目的。
2.有嚴格風險控制機制，可杜絕過量交易、重倉交易、大幅虧損等問題。
3 解放操盤時間，降低重復工作帶來的時間消耗，從而達到提高效率目的。
❸ 股票量化交易是什麼意思
股票量化交易，就是將股票市場所有的股票信息，比如股票的漲跌歷史數據，成交量歷史數據，股票的基本面歷史數據，指數漲跌歷史數據等等全部輸入計算機，進行大數據分析，之後根據大數據選擇出炒股成功率最高的方案，並設計成計算機自動操盤模式，稱為量化交易。
量化交易
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。
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。
❹ 如何量化炒股
首先，可以通過學習量化策略來進行，主要包括多因子策略、統計套利、機器學習。
量化交易是一種新興的系統化金融投資方法，它綜合多個學科的知識，用先進的數學模型代替人的主觀思維制定交易策略，利用計算機強大的運算力從龐大的股票、債券、 期貨等歷史數據中回測交易策略的盈虧「概率」，通過管理盈虧的「概率」幫助投資者做出准確的決策。
此外，我們可以通過數庫多因子量化平台進行炒股，它會呈現出影響股價走勢的相關因子，讓投資者從中選取影響力高的因子，組合成量化策略，進行收益對比分析，得出最理想的股票組合。還可以自由添加、刪除、收藏多個因子，僅需幾秒鍾就可以完成大量的數據運算，操作方便快捷。
潛在風險
量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：
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。
為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。
❺ 東方財富量化交易怎麼樣
所謂真正的量化交易在我們職業金融人眼中應該是一個T+0且是多空雙向交易的市場中存在的超高頻剝頭皮交易模式的產物，說白點就是以速度來爭取更多的概率上的勝利。
因為當前的A股是不具備這個條件的，因為現在的A股交易制度是T+1的，且是單向盈利的，至少股票交易是如此的，基金投資更是T+2的申贖機制，所以國內的量化交易只能叫做機器執行，而不能稱之為真正的量化。
國內現有的量化交易團隊的模式，基本上就是底倉+融資+融券的T+0回返交易，本質上就是首先有底倉且有現金，首先可以底倉+現金擔保融券，賣出，這時候本身一倍倉位，可能能賣出兩倍倉位。然後有差價再現金買回來還券，然後融資買回來底倉。大概率能夠做到T+0的4倍倉位。這里的策略主要就是機器判斷和執行，本質上是排除人為情感的。
說白點，國內的量化交易目前就是基於演算法去剔除人為情感，因為所有做量化的人都更加相信概率，剔除情緒之後，事實上對的概率更大。本質上就是可以計算的了。
那麼量化是一定賺錢的嗎？
其實從概率學上來說，量化因為執行效率高，沒有人為情緒所有中長期是一定賺錢的，對的，明確的說，機器執行，中長期來看只要沒有黑天鵝和人為情緒干預是一定賺錢的。這就好比，很多人買了股票然後去做別的事情，忘了自己買的是啥，等到所有人都在聊股票才想起來自己還有個賬戶，打開一看，賺了很多一樣。所以量化中長期是肯定賺錢的。
但是量化是100%賺錢嗎？
其實並不是，因為本質上，量化交易執行的是程序，程序計算的是條件和概率，那麼本身就存在概率，這個概率只要是大於51%的正確率嚴格意義上就是可以執行的，且長期一定是賺錢的。但是事實上現在很多的量化程序本身的概率大約也就是60%左右就非常優秀了，因為演算法很簡單，60%的正確，那麼就意味著40%的錯誤，如果止盈止損的條件一模一樣的話，那麼不計算摩擦成本的背景下是20%的基差就是利潤。
所以量化交易沒有那麼神秘，也不是所謂的100%的賺錢，比如說我知道的9月份國內知名的量化私募基金凈值大約跌了9%左右，也就是9月份這家公司的量化程序事實上是虧錢的！
那麼量化如何影響市場的？
事實上量化交易的本質就是一個基於概率計算的執行程序，他最大的好處就是沒有人為情緒干預，說白了不會上頭，但是最大的弱點就是對於未知的不可控，所以在市場成交量活躍的時候，量化交易是執行的很好的，但是一旦市場出現很大的偏離也就是震盪市的時候，那麼不及時的更換策略就會受傷，說白點，策略本身並不是人，是死的，趨勢的策略在震盪市照樣傷痕累累，震盪的策略放在結構性牛市也無用武之地！所以量化對於市場的影響，往往是兩塊，一塊是增加大盤股的流動性，說白點就是增加了市場的成交。另外一塊就是出現市場切換的時候，會比較亂。
那麼，量化交易在國內能夠做大嗎？事實上在T+0，帶杠桿的，且是雙向交易的期貨市場，量化交易已經很成熟了，但是在我們這個T+1,單向市場中，只要交易制度不改革，本質上量化交易局限性很大。是無法大量發展的，這也是為什麼我一直說，量化交易對於市場的影響是短期的是有限的。
近期國內大型量化私募出現內斗，一度暴露了抽屜協議，代持協議，這個是一定會影響整個量化交易這個行業的，本質上這家私募基金應該是要清盤注銷了，而其他的量化機構也會暫時休息的。誰都不想當個池魚，所以近期市場成交逐步回歸真實，這是好事情。
周一市場重新回歸萬億成交，事實上是剔除量化之後的回歸，這種回歸本質上是市場情緒逐步回暖的一個跡象，我們繼續耐心的等待市場做出方向和走勢上的選擇，隨著三季報的發布，我相信，四季度會有不錯的行情！
❻ 量化交易對散戶的影響
量化交易對散戶的影響是：有量化交易的參與以後，量化機構擁有更快的網速，電腦通過程序自動計算是否下單，而電腦下單更是非常快，大概是以毫秒計算，這樣一來，很多散戶可能單子還沒有下，基本上股價就已經發生比較大的變動了，這樣可能散戶在交易方面就顯得比較慢了。
總結：有量化參與，股票波動比較大，交易速度就顯得比較慢，這樣可能就更容易虧損。
對散戶的交易速度有一定的干擾。那麼量化交易是什麼呢，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，進而交易的過程。
其實我們可以簡單的理解成通過總結一定的規律，然後設置電腦捕捉信號，當觸發條件時，電腦自動買入或賣出的一種交易方法。其本質還是將人為總結的交易模型通過電腦來執行，從而達到更專業、更冷靜、更快速、更全面的交易目的
【拓展資料】
相對人為交易，量化交易具有以下幾個優點：
1.信息覆蓋度廣：量化交易可以掃描全市場的個股和異動，捕捉各種信號並及時進行分析和動作，比人為操作覆蓋度會更廣。
2.交易紀律性強：量化交易由於是電腦執行策略，當條件觸發時自動進行交易，所以不會受到人性中貪婪、恐懼、僥幸等心理影響，會嚴格按照紀律執行交易。
3.交易反應速度快：電腦下單由於提前設置好了各種交易條件，自然會比人來操作要快的多，能夠更早買入或更早賣出籌碼。
那麼量化交易一定都是盈利的嗎，事實上並非如此，一個量化交易是否成功的核心在於策略和有效性，而電腦更多的是執行策略而已，如果策略出現了問題，交易越快虧損越大。
另外，當前國內的短線量化交易還很難做到非常全面的模擬股市交易高手的交易策略，既有技術方面的原因，也有策略團隊綜合能力的原因。 還有一點是，市場是不斷進化的，如果量化交易策略不能及時跟上市場變化，也很難持續賺錢。 所以量化交易不是說寫個程序然後就躺贏賺錢那麼簡單，否則大資金就天下無敵了，至於未來類似alpha狗戰勝李昌鎬的情況發生可能也預示著資本。
❼ 散戶如何做量化交易
量化交易是指投資者將交易策略的邏輯與參數經過電腦程序運算後，將交易策略系統化，然後通過電腦自動下單來完成交易。
在量化交易過程中，散戶可以這樣做：
1、根據個股的歷史數據，進行多因子選股，比如，把市盈率、市凈率、市銷率等作為選股標准，選出一些價值被低估，或者處於合理區域的個股。
2、順勢交易，即在上漲的趨勢中買入，在下跌的趨勢中賣出。
3、進行合理的倉位管理，即採取漏斗形倉位管理法、矩形倉位管理法、金字塔形倉位管理法等，好應對個股後期的風險。
4、再根據個股的歷史走勢，尋找個股的支撐位和壓力位，把它們作為止損、止盈點，即在壓力位置，且獲得收益的時候及時賣出；在跌破支撐位時，且股票虧損的時候及時賣出股票，避免更大的損失。
❽ 量化交易的那些事！
最近一段時間，很多人覺得股票越來越難做了，板塊加速切換，市場走勢極端，一些中線趨勢良好的板塊個股完全無視基本面突然連續大幅殺跌。
有人說，這是因為量化交易成為了我們的對手盤，助漲殺跌。有些票漲六七個點，突然就摸漲停了，有些票跌六七個點，突然就奔跌停去了。手速、資金都拼不過，甚至按照這樣的趨勢，我們這些靠交易為生的散戶，有可能要被機器人幹掉。事實果真如此嗎？
今日筆者就來給大家分享一下量化基金的那些事。
量化交易到底是怎麼交易的？
交易員A兄，19至20年在國內某量化基金做交易員，基金規模最大到70億。最開始在量化交易部，後期在人工t0部。基本上交易部的東西都清楚，國內這幾家量化基金的交易模式也大同小異。
量化交易是怎麼交易的呢？大部分策略是量化對沖模型。
就是買入市場上的活躍股，然後開對應金額的期指空單對沖（IF，IC，IH都有），多頭金額和空單金額（期指有杠桿，實際佔用金額少）基本上在1：0.8到1：1區間浮動。
賺錢邏輯就是，不管大盤漲跌，因為有對沖，只要買入的票足夠強，只要能跑贏對沖指數（if，ih，ic），基金就是永遠賺錢的。
也有一些純多頭策略，就是不帶對沖，全買股票的，但是少一些。
量化交易的買入賣出，都是一攬子交易。每天要買入的票少的時候200隻，多的時候能到4、5百隻。這些票根據權重劃分金額，有的票買的多，大部分票只買一點點。一般前二十隻票，買入金額佔到總成交金額的4成左右了。
當天開盤前，策略部的演算法就會把當天的買入賣出任務做好。交易員的工作就是把當天要買的票買完（不論價格），把當天要賣的票賣完（不論價格）。考核指標就是以當天開盤價作為基準，算出平均買入成本與開盤價偏離值，以收盤價作為基準計算賣出價格偏離值，用這兩個數據算績效。
這個模式就導致，股票早上買的時候很容易打高了，因為很多公司都是這個演算法，互相一搶，股價就能推上去。但沒辦法，交易員一般10點之前就要買完票了，越往後風險越大，因為不知道誰就突然漲停了，導致買入成本暴增，是要被談話的。
賣出是這樣的，公司所有的票有一個7%止盈單，就是只要股價沖到7%，就會賣出。而且收盤統計的時候，漲幅超過7%的票是按7%的價格計算賣出成本的，假如賣早了那就賣虧了，假設我5個點賣了，沖到8個點，收盤砸綠，算收盤價的時候還是按7%算，這個對交易員很不友好。
「19年初那波行情我們當時規模不小了，有時候單票買入金額能佔到股票總成交的10%甚至更多，這時候票就很難買了，因為一買就要把價格推上去，推上去買入成本巨高，我們業績就會很差。但是沒辦法，任務一定要完成的。
印象很深刻的，19年2月1日，當時有個同事買入任務里要買 300615欣天科技800多萬，大家可以看一下這票前一天成交額，成交額太小了800很難買進去，買了一點點就封板了，然後炸板，我同事一直想等回落了慢慢買結果一直不回落，最後他直接集合競價把票頂到漲停板把剩下的買入任務買完了……」
量化策略模型：聯創股份的推升
由於「交易員A」兄從事於交易部門，選股條件那是策略部的事情並不清楚，而且這些量化公司都號稱自己有幾百上千個選股因子，每天機房電腦都在跑程序，在第二天開盤前把票選好。
不過公司的幾個模型結構是知道的。當時主要有7日模型，9日模型，13日模型，還有一個兩日模型。
這個N日模型的N就代表持股周期，表示買入後持有N日後賣出。有時候連續幾天都有同一隻票的買入任務，那麼這個票就會在持倉里躺小半個月。隨著模型時間到了之後，慢慢賣完。
演算法部都是清華高材生，學歷在那放著呢。不過再牛的策略也是人定的，再牛的量化演算法也是人選的。
模型的變化（持倉時間長短）、對沖指數風險敞口的調整，以及選股因子等，策略部一直在做優化。這些變化不是說某天突然發現不行了，然後就要改了、之前的都完全放棄了，而是說每天都有在回測市場分析賬戶表現，然後策略部們去做細微的調整。
「為什麼說這個模型的事情，今年的聯創股份這種，很明顯就是被量化模型推上去的。因為這票根本沒有什麼基本面，純垃圾股一個，pvdf那種故事聽聽就算了。」
實際上就是這票被很多家量化演算法選中了，有長周期的有短周期的，但是在前期都主要是買入為主，所以我們可以看到這票被鎖倉了，一直往上推，當然漲的好也就有散戶信了他的故事（散戶也鎖倉），然後到賣出的時候，這票往下按接不起來，因為大家模型時間都差不多到了。
今年好多票漲的快，漲幅大，但是調整的非常狠，跟量化模型同質化有很大的原因。
各位兄很感興趣的T+0
由於買入模型持倉7、9、13天不等，而且都是市場上比較活躍的票。那麼這些票躺著不動其實就是一種浪費，這些票可以甩給t0團隊去做t，用來搞額外收益。
「我之前的工作內容，說實話很無趣，自主操作的空間很少，更像是一個人形下單機器，所以在後期公司要開展t0交易的時候我果斷轉崗去了t0交易部。
當時國內幾家大的量化私募都已經有自己的交易團隊了，我司屬於介入比較晚的，老闆應該是去九坤這幾家參觀學過，也就動了搞t0團隊的想法。在成立自己T0團隊之前，公司的底倉是打包給國內幾家專業的t0公司去做的。」
t+0這邊很簡單，底倉給交易員分好，然後交易員自己拿著底倉去做日內差價，這個差價就是交易員的業績，然後公司按比例給交易員提成就是工資。
t0交易員是沒有底薪的，沒有底薪沒有五險一金沒有社保，全靠業績活。而且這個東西淘汰率相當高，當時新組建團隊，招來了四十多個新人，最後只留下來一個。最主要的是，現在基本沒有t0團隊要新人的了，沒公司願意培養新人。
關於t+0還有一個事情。
很多人做創業板新股喜歡看融券余額，覺得融券量大的票會容易漲，他們說的是要打爆空頭，第二天融券方要回補還券。
其實不是這樣的……創業板新股上市之前就已經把這些機構的券約出去了，這些券各大t0機構從券商手裡借到，當成底倉給交易員做t0交易。因為新股波動大做t0收益高，當然券息也高。但是專業的t0團隊是不可能裸空的，融券量大隻是券商把券借給t0團隊了，人家當天就已經買回了。
量化基金收益的潛規則
其實量化賽道也很擁擠，因為交易同質化很強，大家的策略大同小異，起重要因素的其實不是選股策略而是對沖盤的風險敞口。之前說了，多頭和空頭的比例是在1：0.8和1：1區間浮動的，那麼這裡面的可操作空間其實非常大。
而具體收益率，各個產品之間的差距其實很大……
「19年初那波創投工業大麻氫能源的行情大家應該都知道，到5月份我們的頭部產品收益率都干到了60%了，但是當時竟然還有一些產品是不賺錢的，真不賺錢甚至還有略虧一點的。
這個差距大的原因應該是各個產品的買入時間有差異，因為買的越早其實別的資金就在給你抬轎子（這些是我猜的沒法證實）。實際上在私募拍拍網上的明星產品收益率都還不錯，年化跑個二三十沒問題。但是，但是，但是！後面的產品根本不能看………頭部產品其實就是個廣告效應吸引投資人的…等你虧錢了，老闆開始心理按摩就行了，反正大部分客戶啥也不懂……
我們老闆就不會交易，他工作的一個主要內容就是給客戶心理按摩……
前東家規模最多到70億，當時老闆是有沖擊百億規模的想法的，擴招了很多人。實際上是這些規模一部分是公司本來賺上去的凈值，還有一大半是場外的人看公司業績漂亮高位跟投的…我知道的有一個大戶一個人就在我司放了20億，做量化對沖。
最後結果是行情沒了之後，好多後期進場的人是虧錢的，這些人虧了之後就會選擇贖回，撤資，然後規模也會迅速變小。很快的，從20億規模到70億只用了半年，從70億回到不到20億，用了不到半年……
不過老闆怎麼都是賺的，行情好的時候賺業績提成，新入場資金賺管理費……基金虧了，客戶就自己贖回好了，反正老闆都是血賺。」
最後
其實所有人（包括私募，公募，量化），對於市場都是靠蒙的……
能不能漲，為什麼漲，能漲多少，不是一個人說了算的，因為市場這么大，根本不是一個人能夠決定的。（袖珍盤庄股除外，這種就真看老莊心情………）
行情都是一陣子一陣子的，年初白酒yyds，三月碳中和yyds，5月醫美yyds，789月新能源賽道yyds，最後把鍋全甩到量化頭上去……其實還是自己學藝不精啊……
總的來說，市場的東西都交給市場去消化，市場有市場自己的規律。yyds白酒照樣能跌，賽道股照樣會大幅回撤。
老師們要認真觀察市場，認真學，認真提高自己的交易水平，其實是可以盈利的。
做量化的這些程序員大部分連股票都沒炒過，人家寫的程序也就是發現了市場規律，然後用合理的倉位，策略去做交易。連這些人都能賺錢，其實我們需要做的是客服自己的貪婪和恐懼，做一個無情的交易機器就好了。