㈠ 什么是股票量化交易
什么是量化投资？
简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去践行投资理念、实现投资策略的过程。
传统的投资方法主要有基本面分析法和技术分析法两种，与它们不同的是，量化投资主要依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。
主要有哪些量化投资策略呢？
第一，也是最重要的一类策略：量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某家公司是否值得买入的行为。根据某种方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池；如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。
公司估值法通过比较公司估值法得出的公司理论股票价格与市场价格的差异，判断股票的市场价格是否被高估或者低估，从而寻找出价值被低估或被高估的股票。这种就是基本面量化。
趋势法就是根据市场表现，如强势、弱势、盘整等不同的形态，做出对应的投资行为的方法。可以追随趋势，也可以进行反转操作等。这种就是技术面量化。
资金法的本质思想是追随市场主力资金的方向，如果资金流入，则应该伴随着价格上涨；如果资金流出，则应该伴随着价格下跌。资金法本质上是一种跟风策略，追随主流热点，从而期望在短时间内获得超额收益。这种是交易行为量化。
通过量化方法选出来的股票，通过不断的轮换，就可以获得超额收益。
第二类策略是：量化择时
传统的有效市场假认为金融市场是不可预测的，价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，对金融产品价格的预测将毫无意义。
但是随着计算机技术、混沌、分形理论的发展，众多研究发现，股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因而存在可预测成分。例如利用一种叫 Hurst 指数的工具，可以在较大的时间刻度上判断出大盘的高点和低点。
根据量化择时的策略判断，可以进行大盘的高抛低吸，例如熊市底部抄底，牛市顶部抛顶。
第三类策略是：对冲套利
对冲套利就是利用两个相关性比较高的品种，同时进行做多和做空的操作的一种交易策略，当两个品种的价差偏差超过了合理区间，存在较大的概率回归，这是对冲套利策略的理论逻辑。
举个例子，工商银行和建设银行的股价往往同涨通跌，因此如果当工商银行涨的时候，可以卖出工商银行，买入建设银行。当两者价差回复正常的时候，卖出建设银行，再买入工商银行。这样来回的操作，可以获得一个超越牛熊的收益。
目前国内资本市场可以进行的对冲套利策略包括：期现套利、跨期套利、跨品种套利、跨市场套利、ETF 套利、分级基金套利等。
例如 2018 年 10 月，因为在 2015 年在股灾中，大量进行 ETF 交易的几个私募基金，给证监会重罚，其中东海恒信给罚款 2 亿多，他们就是利用 EFT 套利的策略，在 2013 到 2015 年期间，盈利超过 10 亿。
有了对冲套利策略，无论是熊市还是牛市，都可以获得比较稳健的收益。
第四类策略是：期权套利
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货，但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。
期权套利的交易策略和方式多种多样，有多种相关期权交易的组合。特别是期权的高杠杆特征，使得在 2018 年的熊市中，有不少优秀的交易员依然可以获得超过 50% 的收益率。
第五类策略是：资产配置
学术界有一个公认的结论，投资中真正赚钱的关键是资产配置，而不是具体的交易。通过对主要的大基金的绩效归因可以得出结论，90% 的收益来自于正确的资产配置，也就说，选择市场比交易更加重要。
量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。
㈡ 量化交易是什么意思适合散户吗
近些日子，一则“量化交易是什么意思？适合散户吗？ ”的问题，成为了一个热门的话题，我来说下我的看法。首先，来了解一下量化交易是什么意思。量化交易呢，就是通过计算机去进行统计一些高胜率的模型，通过这个交易模型去进行自动化的交易，实现盈利，这就是量化交易。量化交易适合散户吗？我认为是不适合的，量化交易需要你懂得怎么编程，懂股市，然后才能够去做出这么一个系统，做出这么一个稳定的模型。散户怎么做更好呢？散户如果买股票，那么就去买入龙头股持有就行，或者是直接去购买一些基金，让他们帮你理财操作。那么具体的情况是什么呢？我来给大家分享一下我的看法。
一.量化交易是什么意思量化交易呢，就是通过计算机去进行统计一些高胜率的模型，通过这个交易模型去进行自动化的交易，实现盈利，这就是量化交易。量化交易是一些专业的投资公司会去使用的一些方法，甚至现在还出现了自动打板的席位，非常厉害的。
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㈢ 量化交易一定赚钱吗
我从另个方面理解你的这个问题，如果有什么认识错误的我们在沟通。
1、量化交易能赚钱吗？
能。从量化交易其中的三个特点谈一谈。系统性、套利思想、和概率取胜。目前A股有3000多支股票，必然是存在错误定价、错误估值。如果单纯通过人力来索搜这个机会，当然也是能找出的，但其中的人力代价必然是高昂。相反，通过量化交易就能发现这个机会。问题就回到了套利可以赚钱吗？不一定每一笔都能，但长期来看必然是能的（获得超额收益）
2、量化交易相对其他方式能有什么优势？
纪律性。
目前，国内量化交易平台公司已经都发展不错了，给人耳目一新的便是Ricequant,从编程体验、数据、API来说，都能满足用户的研究、投资需求。现Ricequant量化已加入实时模拟 ( Paper Trading ) ，并在不久的将来加入实盘交易。国内的有一家平台，它的像素级的拷贝，圈内人也是人尽皆知的，不提也罢。
㈣ A股的巨额成交量都是由谁贡献的量化交易为什么会火
一则关于“A股的巨额成交量都是由谁贡献的？量化交易为什么会火”成为了一个热门的问题？接下来我来说一下我的看法。 在股市中，A股的巨额成交量都是由谁贡献的？量化交易为什么会火？其实，在股市中，A股的巨额成交量都是由大部分的机构和散户所一起造成的，比如说有一只股票当天的成交量为五个亿，那么可能机构买了一两个亿，另外的三个亿或四个亿都是有许许多多的散户一起购买所造成的成交量，最终结合起来，就会有巨额成交量。量化交易为什么会火？其实，量化交易的其根本原因就是因为一个股票有许多的成交量，说明这个股票比较活跃，买的人多，卖的人也多，所以振幅会比较大一点，才能够让人赚到钱，如果一只股票的成交量很少，那么他一天的振幅可能才只有1%，这种政府少的股票一般都是赚不到什么钱的。
㈤ 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。
㈥ 量化交易是骗局吗
量化只是一个工具，欺骗的是人性。厚道的人自然不会去做忽悠的事情，为了金钱厚颜无耻之人，欺骗存在与方方面面。
用量化交易赚钱基本也需要具备以下4个要素。
心态是老生常谈的问题。做量化也需要坚韧的意志，比如遇到不好的行情，权益连续一个月没有出新高，半途而废的注定是要亏损。市场就是市场，在你满怀期待时给你当头棒喝，在你意志消沉时继续施压，破灭你的信心和希望，只有能扛过这时的压力，才会让你看到希望，才有机会再在辉煌。
心胸也是重要的一环。人类的弱点之一就是听不进去他人的建议，缺乏信任。小到夫妻间的琐事，大到国家决策。战国事情的秦孝公举国托于商鞅，再造了一个大秦。今天我们要来信任一个程序，这何尝不也需要一定的心胸和胆量。
逻辑推理的能力。策略的优劣靠的是认知，而不是无限制的优化。对于无限制优化出来的策略就是马后炮，加入了未来函数，增加了作弊装置，一但实盘运行起来就完全是两回事。目前最行之有效策略，应该非趋势跟踪莫属。毕竟这是多少代人验证过的东西了。
资金管理计划。好马仍需配好鞍，好的策略也需要一个好的资金管理计划。要知道在什么情况下，终止交易，什么情况下减仓交易，什么时候加仓交易。当然这些需要根据投入的资金总体规划。好的资金管理计划可以保证你长期停留在这个市场上，当运气降临在你身上的时候，能让你迅速的崛起。
㈦ 国内散户如何玩量化投资具体是什么步骤呢
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，即采取漏斗型仓位管理法、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。
量化投资的最终目标
是让投资者做到知行合一，克制人性的贪念，让自己成为理性的投资者。优柔寡断，是投资者面临损失最常见的问题。量化投资的模型，将所有的数据模型化，不再给出多个方案选择，只给自己定下唯一的参考标准。
量化投资的问题在于，当模型被市场打破后，在没有找出根本的原因，是否能够做到静观其变。即使错过了机遇，也不为此而叹息，以原则坚守为主。简单的理解，将炒股的各种参数量化，像机器人一样简单，消除各种幻觉。不以亏损而恐慌，不以赚钱而自大，盈亏有道。
如果想在股市中长期生存，请给自己设置一个模型！
㈧ 在股市中，量化交易是怎样的
量化交易是通过构建因素和选择市场上的历史数据“超额收入”以赚钱为目标的交易策略。离不开最新数学和计算机理论的支持。若应用于股市，一般包括量化选股和量化选时两点。股票选择模型主要包括：多因素模型、风格轮换模型、行业轮换模型、资本流动模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪模型和芯片股票选择模型。
但它最终输给了人，输给了市场定量交易是程序订单，只要触发交易条件，就会疯狂地继续购买（或销售），导致单边趋势。一旦交易订单交易完成，股价日趋势基本突破，技术学校基本无助，只能看，没有办法！从长远来看，短期散户投资者基本上将被清理干净。因为它不能生存！因此，定量影响的是市场生态链：没有热钱，热钱不活跃，短期机会较少。短期机会较少，散户投资者不能生活，将逐渐退出股市。
㈨ 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！
㈩ 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。