❶ 什么是量化交易
一、什么是量化交易
量化交易即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。
量化交易是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预期年化预期收益的多种“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。
二、量化交易的优点
1、投资业绩稳定。
因为量化交易业绩所依靠的通常是由很多次的大概率事件产生的利润积累起来的，达到它的要求才能够进场。经过多个步骤，层层把关，从而极大地提高成功率。尽管它并不能保证你每一次都能够赚钱，但它能够它靠概率取胜。
这主要表现在两个方面：
量化交易从历史数据中不断地挖掘有望在未来重复的规律并进行利用。
依靠一组股票来获胜，而不是一个或者几个股票获胜。从投资组合理念来看就是捕捉大概率获胜的股票，而不是押到单个股票上。
2、能够理性投资。
在容易失去理性的情况之下帮助你保持理性，因而在市场反应过度、丧失理性的时候能够及时把握住时机。
3、信息的处理能力强。
个人交易证券市场，对市场各种信息必然会感到十分茫然，而量化交易对信息的处理能力更强。当我们而对证券市场时，感觉它就如同大海似的，在茫茫的大海之中，要想持续地获取回报，就需要一个指引。而这个指引就是我们的交易模型，就像是茫茫证券市场航行时的罗盘。
❷ 散户如何做量化交易
定量投资是标准化投资环节的交易方式，主要包括选股、购买、销售三个环节.在量化交易过程中，散户可以这样做：1、根据个股的历史数据，进行多因子选股，比如，把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准，选出一些价值被低估，或者处于合理区域的个股。 2、顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。
一、散户是怎么量化交易的？
1、根据股票的历史数据，进行多因子股票选择.例如，将股价收益率、股价收益率、市场收益率等作为股票选择基准，选择价值被低估或处于合理地区的股票.
2、顺势交易，以上升趋势购买，以下降趋势销售.
3、进行合理的仓库管理，即采用漏斗型仓库管理法、矩形仓库管理法、金字塔形仓库管理法等，应对股票后期风险.
4、根据股票的历史趋势，寻找股票的支持位置和压力位置，以此为止损、止损点，在压力位置，获得收益时立即销售的支持位置，股票损失时立即销售股票，避免更大的损失.
二、散户如何做量化交易
确保管理公司所有的活动遵守法规规定，确保对付给基金管理公司的费用和付给投资者的收益计算符合法规和契约规定负责.同时，受托委员会负贵监督和核查托管人是否合法、合规、高效地进行基金资产净值核算、报酬的计提和支付、资金的划付，以及收益的分配等.委员会还应有权审查管理公司及托管机构高级人员个人账户及证券交易的详细内容.并定期对交易、资产净值、服务合同进行审查，定期向监管部门提交相关报告。
三、量化交易系统的出现能够解决什么问题？
1.减少客观因素(情绪化交易)带来的影响，从而达到稳定持续盈利目的。
2.有严格风险控制机制，可杜绝过量交易、重仓交易、大幅亏损等问题。
3 解放操盘时间，降低重复工作带来的时间消耗，从而达到提高效率目的。
❸ 股票量化交易是什么意思
股票量化交易，就是将股票市场所有的股票信息，比如股票的涨跌历史数据，成交量历史数据，股票的基本面历史数据，指数涨跌历史数据等等全部输入计算机，进行大数据分析，之后根据大数据选择出炒股成功率最高的方案，并设计成计算机自动操盘模式，称为量化交易。
量化交易
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。
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。
❹ 如何量化炒股
首先，可以通过学习量化策略来进行，主要包括多因子策略、统计套利、机器学习。
量化交易是一种新兴的系统化金融投资方法，它综合多个学科的知识，用先进的数学模型代替人的主观思维制定交易策略，利用计算机强大的运算力从庞大的股票、债券、 期货等历史数据中回测交易策略的盈亏“概率”，通过管理盈亏的“概率”帮助投资者做出准确的决策。
此外，我们可以通过数库多因子量化平台进行炒股，它会呈现出影响股价走势的相关因子，让投资者从中选取影响力高的因子，组合成量化策略，进行收益对比分析，得出最理想的股票组合。还可以自由添加、删除、收藏多个因子，仅需几秒钟就可以完成大量的数据运算，操作方便快捷。
潜在风险
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。
❺ 东方财富量化交易怎么样
所谓真正的量化交易在我们职业金融人眼中应该是一个T+0且是多空双向交易的市场中存在的超高频剥头皮交易模式的产物，说白点就是以速度来争取更多的概率上的胜利。
因为当前的A股是不具备这个条件的，因为现在的A股交易制度是T+1的，且是单向盈利的，至少股票交易是如此的，基金投资更是T+2的申赎机制，所以国内的量化交易只能叫做机器执行，而不能称之为真正的量化。
国内现有的量化交易团队的模式，基本上就是底仓+融资+融券的T+0回返交易，本质上就是首先有底仓且有现金，首先可以底仓+现金担保融券，卖出，这时候本身一倍仓位，可能能卖出两倍仓位。然后有差价再现金买回来还券，然后融资买回来底仓。大概率能够做到T+0的4倍仓位。这里的策略主要就是机器判断和执行，本质上是排除人为情感的。
说白点，国内的量化交易目前就是基于算法去剔除人为情感，因为所有做量化的人都更加相信概率，剔除情绪之后，事实上对的概率更大。本质上就是可以计算的了。
那么量化是一定赚钱的吗？
其实从概率学上来说，量化因为执行效率高，没有人为情绪所有中长期是一定赚钱的，对的，明确的说，机器执行，中长期来看只要没有黑天鹅和人为情绪干预是一定赚钱的。这就好比，很多人买了股票然后去做别的事情，忘了自己买的是啥，等到所有人都在聊股票才想起来自己还有个账户，打开一看，赚了很多一样。所以量化中长期是肯定赚钱的。
但是量化是100%赚钱吗？
其实并不是，因为本质上，量化交易执行的是程序，程序计算的是条件和概率，那么本身就存在概率，这个概率只要是大于51%的正确率严格意义上就是可以执行的，且长期一定是赚钱的。但是事实上现在很多的量化程序本身的概率大约也就是60%左右就非常优秀了，因为算法很简单，60%的正确，那么就意味着40%的错误，如果止盈止损的条件一模一样的话，那么不计算摩擦成本的背景下是20%的基差就是利润。
所以量化交易没有那么神秘，也不是所谓的100%的赚钱，比如说我知道的9月份国内知名的量化私募基金净值大约跌了9%左右，也就是9月份这家公司的量化程序事实上是亏钱的！
那么量化如何影响市场的？
事实上量化交易的本质就是一个基于概率计算的执行程序，他最大的好处就是没有人为情绪干预，说白了不会上头，但是最大的弱点就是对于未知的不可控，所以在市场成交量活跃的时候，量化交易是执行的很好的，但是一旦市场出现很大的偏离也就是震荡市的时候，那么不及时的更换策略就会受伤，说白点，策略本身并不是人，是死的，趋势的策略在震荡市照样伤痕累累，震荡的策略放在结构性牛市也无用武之地！所以量化对于市场的影响，往往是两块，一块是增加大盘股的流动性，说白点就是增加了市场的成交。另外一块就是出现市场切换的时候，会比较乱。
那么，量化交易在国内能够做大吗？事实上在T+0，带杠杆的，且是双向交易的期货市场，量化交易已经很成熟了，但是在我们这个T+1,单向市场中，只要交易制度不改革，本质上量化交易局限性很大。是无法大量发展的，这也是为什么我一直说，量化交易对于市场的影响是短期的是有限的。
近期国内大型量化私募出现内斗，一度暴露了抽屉协议，代持协议，这个是一定会影响整个量化交易这个行业的，本质上这家私募基金应该是要清盘注销了，而其他的量化机构也会暂时休息的。谁都不想当个池鱼，所以近期市场成交逐步回归真实，这是好事情。
周一市场重新回归万亿成交，事实上是剔除量化之后的回归，这种回归本质上是市场情绪逐步回暖的一个迹象，我们继续耐心的等待市场做出方向和走势上的选择，随着三季报的发布，我相信，四季度会有不错的行情！
❻ 量化交易对散户的影响
量化交易对散户的影响是：有量化交易的参与以后，量化机构拥有更快的网速，电脑通过程序自动计算是否下单，而电脑下单更是非常快，大概是以毫秒计算，这样一来，很多散户可能单子还没有下，基本上股价就已经发生比较大的变动了，这样可能散户在交易方面就显得比较慢了。
总结：有量化参与，股票波动比较大，交易速度就显得比较慢，这样可能就更容易亏损。
对散户的交易速度有一定的干扰。那么量化交易是什么呢，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。
其实我们可以简单的理解成通过总结一定的规律，然后设置电脑捕捉信号，当触发条件时，电脑自动买入或卖出的一种交易方法。其本质还是将人为总结的交易模型通过电脑来执行，从而达到更专业、更冷静、更快速、更全面的交易目的
【拓展资料】
相对人为交易，量化交易具有以下几个优点：
1.信息覆盖度广：量化交易可以扫描全市场的个股和异动，捕捉各种信号并及时进行分析和动作，比人为操作覆盖度会更广。
2.交易纪律性强：量化交易由于是电脑执行策略，当条件触发时自动进行交易，所以不会受到人性中贪婪、恐惧、侥幸等心理影响，会严格按照纪律执行交易。
3.交易反应速度快：电脑下单由于提前设置好了各种交易条件，自然会比人来操作要快的多，能够更早买入或更早卖出筹码。
那么量化交易一定都是盈利的吗，事实上并非如此，一个量化交易是否成功的核心在于策略和有效性，而电脑更多的是执行策略而已，如果策略出现了问题，交易越快亏损越大。
另外，当前国内的短线量化交易还很难做到非常全面的模拟股市交易高手的交易策略，既有技术方面的原因，也有策略团队综合能力的原因。 还有一点是，市场是不断进化的，如果量化交易策略不能及时跟上市场变化，也很难持续赚钱。 所以量化交易不是说写个程序然后就躺赢赚钱那么简单，否则大资金就天下无敌了，至于未来类似alpha狗战胜李昌镐的情况发生可能也预示着资本。
❼ 散户如何做量化交易
量化交易是指投资者将交易策略的逻辑与参数经过电脑程序运算后，将交易策略系统化，然后通过电脑自动下单来完成交易。
在量化交易过程中，散户可以这样做：
1、根据个股的历史数据，进行多因子选股，比如，把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准，选出一些价值被低估，或者处于合理区域的个股。
2、顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。
3、进行合理的仓位管理，即采取漏斗形仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等，好应对个股后期的风险。
4、再根据个股的历史走势，寻找个股的支撑位和压力位，把它们作为止损、止盈点，即在压力位置，且获得收益的时候及时卖出；在跌破支撑位时，且股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。
❽ 量化交易的那些事！
最近一段时间，很多人觉得股票越来越难做了，板块加速切换，市场走势极端，一些中线趋势良好的板块个股完全无视基本面突然连续大幅杀跌。
有人说，这是因为量化交易成为了我们的对手盘，助涨杀跌。有些票涨六七个点，突然就摸涨停了，有些票跌六七个点，突然就奔跌停去了。手速、资金都拼不过，甚至按照这样的趋势，我们这些靠交易为生的散户，有可能要被机器人干掉。事实果真如此吗？
今日笔者就来给大家分享一下量化基金的那些事。
量化交易到底是怎么交易的？
交易员A兄，19至20年在国内某量化基金做交易员，基金规模最大到70亿。最开始在量化交易部，后期在人工t0部。基本上交易部的东西都清楚，国内这几家量化基金的交易模式也大同小异。
量化交易是怎么交易的呢？大部分策略是量化对冲模型。
就是买入市场上的活跃股，然后开对应金额的期指空单对冲（IF，IC，IH都有），多头金额和空单金额（期指有杠杆，实际占用金额少）基本上在1：0.8到1：1区间浮动。
赚钱逻辑就是，不管大盘涨跌，因为有对冲，只要买入的票足够强，只要能跑赢对冲指数（if，ih，ic），基金就是永远赚钱的。
也有一些纯多头策略，就是不带对冲，全买股票的，但是少一些。
量化交易的买入卖出，都是一揽子交易。每天要买入的票少的时候200只，多的时候能到4、5百只。这些票根据权重划分金额，有的票买的多，大部分票只买一点点。一般前二十只票，买入金额占到总成交金额的4成左右了。
当天开盘前，策略部的算法就会把当天的买入卖出任务做好。交易员的工作就是把当天要买的票买完（不论价格），把当天要卖的票卖完（不论价格）。考核指标就是以当天开盘价作为基准，算出平均买入成本与开盘价偏离值，以收盘价作为基准计算卖出价格偏离值，用这两个数据算绩效。
这个模式就导致，股票早上买的时候很容易打高了，因为很多公司都是这个算法，互相一抢，股价就能推上去。但没办法，交易员一般10点之前就要买完票了，越往后风险越大，因为不知道谁就突然涨停了，导致买入成本暴增，是要被谈话的。
卖出是这样的，公司所有的票有一个7%止盈单，就是只要股价冲到7%，就会卖出。而且收盘统计的时候，涨幅超过7%的票是按7%的价格计算卖出成本的，假如卖早了那就卖亏了，假设我5个点卖了，冲到8个点，收盘砸绿，算收盘价的时候还是按7%算，这个对交易员很不友好。
“19年初那波行情我们当时规模不小了，有时候单票买入金额能占到股票总成交的10%甚至更多，这时候票就很难买了，因为一买就要把价格推上去，推上去买入成本巨高，我们业绩就会很差。但是没办法，任务一定要完成的。
印象很深刻的，19年2月1日，当时有个同事买入任务里要买 300615欣天科技800多万，大家可以看一下这票前一天成交额，成交额太小了800很难买进去，买了一点点就封板了，然后炸板，我同事一直想等回落了慢慢买结果一直不回落，最后他直接集合竞价把票顶到涨停板把剩下的买入任务买完了……”
量化策略模型：联创股份的推升
由于“交易员A”兄从事于交易部门，选股条件那是策略部的事情并不清楚，而且这些量化公司都号称自己有几百上千个选股因子，每天机房电脑都在跑程序，在第二天开盘前把票选好。
不过公司的几个模型结构是知道的。当时主要有7日模型，9日模型，13日模型，还有一个两日模型。
这个N日模型的N就代表持股周期，表示买入后持有N日后卖出。有时候连续几天都有同一只票的买入任务，那么这个票就会在持仓里躺小半个月。随着模型时间到了之后，慢慢卖完。
算法部都是清华高材生，学历在那放着呢。不过再牛的策略也是人定的，再牛的量化算法也是人选的。
模型的变化（持仓时间长短）、对冲指数风险敞口的调整，以及选股因子等，策略部一直在做优化。这些变化不是说某天突然发现不行了，然后就要改了、之前的都完全放弃了，而是说每天都有在回测市场分析账户表现，然后策略部们去做细微的调整。
“为什么说这个模型的事情，今年的联创股份这种，很明显就是被量化模型推上去的。因为这票根本没有什么基本面，纯垃圾股一个，pvdf那种故事听听就算了。”
实际上就是这票被很多家量化算法选中了，有长周期的有短周期的，但是在前期都主要是买入为主，所以我们可以看到这票被锁仓了，一直往上推，当然涨的好也就有散户信了他的故事（散户也锁仓），然后到卖出的时候，这票往下按接不起来，因为大家模型时间都差不多到了。
今年好多票涨的快，涨幅大，但是调整的非常狠，跟量化模型同质化有很大的原因。
各位兄很感兴趣的T+0
由于买入模型持仓7、9、13天不等，而且都是市场上比较活跃的票。那么这些票躺着不动其实就是一种浪费，这些票可以甩给t0团队去做t，用来搞额外收益。
“我之前的工作内容，说实话很无趣，自主操作的空间很少，更像是一个人形下单机器，所以在后期公司要开展t0交易的时候我果断转岗去了t0交易部。
当时国内几家大的量化私募都已经有自己的交易团队了，我司属于介入比较晚的，老板应该是去九坤这几家参观学过，也就动了搞t0团队的想法。在成立自己T0团队之前，公司的底仓是打包给国内几家专业的t0公司去做的。”
t+0这边很简单，底仓给交易员分好，然后交易员自己拿着底仓去做日内差价，这个差价就是交易员的业绩，然后公司按比例给交易员提成就是工资。
t0交易员是没有底薪的，没有底薪没有五险一金没有社保，全靠业绩活。而且这个东西淘汰率相当高，当时新组建团队，招来了四十多个新人，最后只留下来一个。最主要的是，现在基本没有t0团队要新人的了，没公司愿意培养新人。
关于t+0还有一个事情。
很多人做创业板新股喜欢看融券余额，觉得融券量大的票会容易涨，他们说的是要打爆空头，第二天融券方要回补还券。
其实不是这样的……创业板新股上市之前就已经把这些机构的券约出去了，这些券各大t0机构从券商手里借到，当成底仓给交易员做t0交易。因为新股波动大做t0收益高，当然券息也高。但是专业的t0团队是不可能裸空的，融券量大只是券商把券借给t0团队了，人家当天就已经买回了。
量化基金收益的潜规则
其实量化赛道也很拥挤，因为交易同质化很强，大家的策略大同小异，起重要因素的其实不是选股策略而是对冲盘的风险敞口。之前说了，多头和空头的比例是在1：0.8和1：1区间浮动的，那么这里面的可操作空间其实非常大。
而具体收益率，各个产品之间的差距其实很大……
“19年初那波创投工业大麻氢能源的行情大家应该都知道，到5月份我们的头部产品收益率都干到了60%了，但是当时竟然还有一些产品是不赚钱的，真不赚钱甚至还有略亏一点的。
这个差距大的原因应该是各个产品的买入时间有差异，因为买的越早其实别的资金就在给你抬轿子（这些是我猜的没法证实）。实际上在私募拍拍网上的明星产品收益率都还不错，年化跑个二三十没问题。但是，但是，但是！后面的产品根本不能看………头部产品其实就是个广告效应吸引投资人的…等你亏钱了，老板开始心理按摩就行了，反正大部分客户啥也不懂……
我们老板就不会交易，他工作的一个主要内容就是给客户心理按摩……
前东家规模最多到70亿，当时老板是有冲击百亿规模的想法的，扩招了很多人。实际上是这些规模一部分是公司本来赚上去的净值，还有一大半是场外的人看公司业绩漂亮高位跟投的…我知道的有一个大户一个人就在我司放了20亿，做量化对冲。
最后结果是行情没了之后，好多后期进场的人是亏钱的，这些人亏了之后就会选择赎回，撤资，然后规模也会迅速变小。很快的，从20亿规模到70亿只用了半年，从70亿回到不到20亿，用了不到半年……
不过老板怎么都是赚的，行情好的时候赚业绩提成，新入场资金赚管理费……基金亏了，客户就自己赎回好了，反正老板都是血赚。”
最后
其实所有人（包括私募，公募，量化），对于市场都是靠蒙的……
能不能涨，为什么涨，能涨多少，不是一个人说了算的，因为市场这么大，根本不是一个人能够决定的。（袖珍盘庄股除外，这种就真看老庄心情………）
行情都是一阵子一阵子的，年初白酒yyds，三月碳中和yyds，5月医美yyds，789月新能源赛道yyds，最后把锅全甩到量化头上去……其实还是自己学艺不精啊……
总的来说，市场的东西都交给市场去消化，市场有市场自己的规律。yyds白酒照样能跌，赛道股照样会大幅回撤。
老师们要认真观察市场，认真学，认真提高自己的交易水平，其实是可以盈利的。
做量化的这些程序员大部分连股票都没炒过，人家写的程序也就是发现了市场规律，然后用合理的仓位，策略去做交易。连这些人都能赚钱，其实我们需要做的是客服自己的贪婪和恐惧，做一个无情的交易机器就好了。