㈠ 什麼是股票量化交易
什麼是量化投資？
簡單來講，量化投資就是利用計算機科技並採用一定的數學模型去踐行投資理念、實現投資策略的過程。
傳統的投資方法主要有基本面分析法和技術分析法兩種，與它們不同的是，量化投資主要依靠數據和模型來尋找投資標的和投資策略。
主要有哪些量化投資策略呢？
第一，也是最重要的一類策略：量化選股
量化選股就是採用數量的方法判斷某家公司是否值得買入的行為。根據某種方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池；如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類。
公司估值法通過比較公司估值法得出的公司理論股票價格與市場價格的差異，判斷股票的市場價格是否被高估或者低估，從而尋找出價值被低估或被高估的股票。這種就是基本面量化。
趨勢法就是根據市場表現，如強勢、弱勢、盤整等不同的形態，做出對應的投資行為的方法。可以追隨趨勢，也可以進行反轉操作等。這種就是技術面量化。
資金法的本質思想是追隨市場主力資金的方向，如果資金流入，則應該伴隨著價格上漲；如果資金流出，則應該伴隨著價格下跌。資金法本質上是一種跟風策略，追隨主流熱點，從而期望在短時間內獲得超額收益。這種是交易行為量化。
通過量化方法選出來的股票，通過不斷的輪換，就可以獲得超額收益。
第二類策略是：量化擇時
傳統的有效市場假認為金融市場是不可預測的，價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，對金融產品價格的預測將毫無意義。
但是隨著計算機技術、混沌、分形理論的發展，眾多研究發現，股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因而存在可預測成分。例如利用一種叫 Hurst 指數的工具，可以在較大的時間刻度上判斷出大盤的高點和低點。
根據量化擇時的策略判斷，可以進行大盤的高拋低吸，例如熊市底部抄底，牛市頂部拋頂。
第三類策略是：對沖套利
對沖套利就是利用兩個相關性比較高的品種，同時進行做多和做空的操作的一種交易策略，當兩個品種的價差偏差超過了合理區間，存在較大的概率回歸，這是對沖套利策略的理論邏輯。
舉個例子，工商銀行和建設銀行的股價往往同漲通跌，因此如果當工商銀行漲的時候，可以賣出工商銀行，買入建設銀行。當兩者價差回復正常的時候，賣出建設銀行，再買入工商銀行。這樣來回的操作，可以獲得一個超越牛熊的收益。
目前國內資本市場可以進行的對沖套利策略包括：期現套利、跨期套利、跨品種套利、跨市場套利、ETF 套利、分級基金套利等。
例如 2018 年 10 月，因為在 2015 年在股災中，大量進行 ETF 交易的幾個私募基金，給證監會重罰，其中東海恆信給罰款 2 億多，他們就是利用 EFT 套利的策略，在 2013 到 2015 年期間，盈利超過 10 億。
有了對沖套利策略，無論是熊市還是牛市，都可以獲得比較穩健的收益。
第四類策略是：期權套利
期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨，但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。
期權套利的交易策略和方式多種多樣，有多種相關期權交易的組合。特別是期權的高杠桿特徵，使得在 2018 年的熊市中，有不少優秀的交易員依然可以獲得超過 50% 的收益率。
第五類策略是：資產配置
學術界有一個公認的結論，投資中真正賺錢的關鍵是資產配置，而不是具體的交易。通過對主要的大基金的績效歸因可以得出結論，90% 的收益來自於正確的資產配置，也就說，選擇市場比交易更加重要。
量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。
㈡ 量化交易是什麼意思適合散戶嗎
近些日子，一則“量化交易是什麼意思？適合散戶嗎？ ”的問題，成為了一個熱門的話題，我來說下我的看法。首先，來了解一下量化交易是什麼意思。量化交易呢，就是通過計算機去進行統計一些高勝率的模型，通過這個交易模型去進行自動化的交易，實現盈利，這就是量化交易。量化交易適合散戶嗎？我認為是不適合的，量化交易需要你懂得怎麼編程，懂股市，然後才能夠去做出這么一個系統，做出這么一個穩定的模型。散戶怎麼做更好呢？散戶如果買股票，那麼就去買入龍頭股持有就行，或者是直接去購買一些基金，讓他們幫你理財操作。那麼具體的情況是什麼呢？我來給大家分享一下我的看法。
一.量化交易是什麼意思量化交易呢，就是通過計算機去進行統計一些高勝率的模型，通過這個交易模型去進行自動化的交易，實現盈利，這就是量化交易。量化交易是一些專業的投資公司會去使用的一些方法，甚至現在還出現了自動打板的席位，非常厲害的。
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㈢ 量化交易一定賺錢嗎
我從另個方面理解你的這個問題，如果有什麼認識錯誤的我們在溝通。
1、量化交易能賺錢嗎？
能。從量化交易其中的三個特點談一談。系統性、套利思想、和概率取勝。目前A股有3000多支股票，必然是存在錯誤定價、錯誤估值。如果單純通過人力來索搜這個機會，當然也是能找出的，但其中的人力代價必然是高昂。相反，通過量化交易就能發現這個機會。問題就回到了套利可以賺錢嗎？不一定每一筆都能，但長期來看必然是能的（獲得超額收益）
2、量化交易相對其他方式能有什麼優勢？
紀律性。
目前，國內量化交易平台公司已經都發展不錯了，給人耳目一新的便是Ricequant,從編程體驗、數據、API來說，都能滿足用戶的研究、投資需求。現Ricequant量化已加入實時模擬 ( Paper Trading ) ，並在不久的將來加入實盤交易。國內的有一家平台，它的像素級的拷貝，圈內人也是人盡皆知的，不提也罷。
㈣ A股的巨額成交量都是由誰貢獻的量化交易為什麼會火
一則關於“A股的巨額成交量都是由誰貢獻的？量化交易為什麼會火”成為了一個熱門的問題？接下來我來說一下我的看法。 在股市中，A股的巨額成交量都是由誰貢獻的？量化交易為什麼會火？其實，在股市中，A股的巨額成交量都是由大部分的機構和散戶所一起造成的，比如說有一隻股票當天的成交量為五個億，那麼可能機構買了一兩個億，另外的三個億或四個億都是有許許多多的散戶一起購買所造成的成交量，最終結合起來，就會有巨額成交量。量化交易為什麼會火？其實，量化交易的其根本原因就是因為一個股票有許多的成交量，說明這個股票比較活躍，買的人多，賣的人也多，所以振幅會比較大一點，才能夠讓人賺到錢，如果一隻股票的成交量很少，那麼他一天的振幅可能才只有1%，這種政府少的股票一般都是賺不到什麼錢的。
㈤ 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。
㈥ 量化交易是騙局嗎
量化只是一個工具，欺騙的是人性。厚道的人自然不會去做忽悠的事情，為了金錢厚顏無恥之人，欺騙存在與方方面面。
用量化交易賺錢基本也需要具備以下4個要素。
心態是老生常談的問題。做量化也需要堅韌的意志，比如遇到不好的行情，權益連續一個月沒有出新高，半途而廢的註定是要虧損。市場就是市場，在你滿懷期待時給你當頭棒喝，在你意志消沉時繼續施壓，破滅你的信心和希望，只有能扛過這時的壓力，才會讓你看到希望，才有機會再在輝煌。
心胸也是重要的一環。人類的弱點之一就是聽不進去他人的建議，缺乏信任。小到夫妻間的瑣事，大到國家決策。戰國事情的秦孝公舉國托於商鞅，再造了一個大秦。今天我們要來信任一個程序，這何嘗不也需要一定的心胸和膽量。
邏輯推理的能力。策略的優劣靠的是認知，而不是無限制的優化。對於無限制優化出來的策略就是馬後炮，加入了未來函數，增加了作弊裝置，一但實盤運行起來就完全是兩回事。目前最行之有效策略，應該非趨勢跟蹤莫屬。畢竟這是多少代人驗證過的東西了。
資金管理計劃。好馬仍需配好鞍，好的策略也需要一個好的資金管理計劃。要知道在什麼情況下，終止交易，什麼情況下減倉交易，什麼時候加倉交易。當然這些需要根據投入的資金總體規劃。好的資金管理計劃可以保證你長期停留在這個市場上，當運氣降臨在你身上的時候，能讓你迅速的崛起。
㈦ 國內散戶如何玩量化投資具體是什麼步驟呢
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，即採取漏斗型倉位管理法、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。
量化投資的最終目標
是讓投資者做到知行合一，剋制人性的貪念，讓自己成為理性的投資者。優柔寡斷，是投資者面臨損失最常見的問題。量化投資的模型，將所有的數據模型化，不再給出多個方案選擇，只給自己定下唯一的參考標准。
量化投資的問題在於，當模型被市場打破後，在沒有找出根本的原因，是否能夠做到靜觀其變。即使錯過了機遇，也不為此而嘆息，以原則堅守為主。簡單的理解，將炒股的各種參數量化，像機器人一樣簡單，消除各種幻覺。不以虧損而恐慌，不以賺錢而自大，盈虧有道。
如果想在股市中長期生存，請給自己設置一個模型！
㈧ 在股市中，量化交易是怎樣的
量化交易是通過構建因素和選擇市場上的歷史數據「超額收入」以賺錢為目標的交易策略。離不開最新數學和計算機理論的支持。若應用於股市，一般包括量化選股和量化選時兩點。股票選擇模型主要包括：多因素模型、風格輪換模型、行業輪換模型、資本流動模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢跟蹤模型和晶元股票選擇模型。
但它最終輸給了人，輸給了市場定量交易是程序訂單，只要觸發交易條件，就會瘋狂地繼續購買（或銷售），導致單邊趨勢。一旦交易訂單交易完成，股價日趨勢基本突破，技術學校基本無助，只能看，沒有辦法！從長遠來看，短期散戶投資者基本上將被清理干凈。因為它不能生存！因此，定量影響的是市場生態鏈：沒有熱錢，熱錢不活躍，短期機會較少。短期機會較少，散戶投資者不能生活，將逐漸退出股市。
㈨ 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！
㈩ 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。