贏時勝與量化交易的關系

A. 量化交易是什麼

書面的話就不說了，

簡單說一下意思，量化就是數量化，
交易的時間不再憑自己的主觀臆斷，而是要有明確的信號和策略，
還有倉位的問，等等吧，很多

B. 什麼是量化交易,最簡單的理解

1.
量化交易,主要是基於計算機技術,通過大數據分析為交易提供決策支持。
2.
具有嚴格的紀律性,根據數據的指導進行決策和操作,才是量化交易。
3.
量化交易應經能盡可能的搜集、獲取和分析多方面多層次的數據為決策提供支持。
4.
量化交易的核心指導思想是套利,也就是通過數據分析出低買高賣的機會。

C. 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。

D. 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。

E. 關於量化交易，這些入門知識你需要了解

這篇文章將向你介紹量化交易系統的一些基本概念。本文主要面向兩類讀者，第一類是正在努力尋找一份量化交易員工作的求職者，第二類是期望嘗試開啟自己量化交易事業的個人投資者。關於量化交易，這些入門知識你需要了解。
量化交易是數量金融學一個極其艱深復雜的領域。若要通過面試或構造你自己的交易策略，就需要你投入時間學習一些必備知識。
量化交易系統包括四個主要部分：
策略識別：搜索策略、挖掘優勢、確定交易頻率。
回溯測試：獲取數據、分析策略性能、剔除偏差。
交割系統：連接經紀商、使交易自動化、使交易成本最小化。
風險管理：最優資本配置、最優賭注或凱利准則、交易心理學。
我們首先來談談如何識別一個交易策略。
策略識別
所有量化交易流程都肇始於一個初期研究。這個研究流程包括搜索一個策略、檢驗它是否適合你可能正在運作的策略組合、獲取任何測試策略時所需數據、努力優化策略使其預期年化預期收益更高且(或)風險更低。如果你是一個「散戶」交易員，一定要清楚自己的資金是否充足，以及交易成本對策略的影響。
通過各種公開數據搜索可盈利的策略實際上十分簡單，並沒有大家想的那麼難。研究學者會定期發表理論交易結果(雖然大多為交易成本總額)。一些數量金融學主題博文也會詳細討論策略。交易期刊還會簡報一下基金管理公司使用的一些策略。
你可能會問，個人與公司怎麼可能願談他們的可盈利策略，特別是當他們知道，如果其他人「復制相同的策略」，長期而言它終將失效。
原因就在於，他們通常不會透露具體的參數以及他們所使用的調參方法，而這些優化技能才是把一個表現平庸的策略調成一個回報豐厚的策略所需的關鍵技術。實際上，若要創建你自己的、獨一無二的策略，一個最好的法子就是尋找相似的方法，爾後執行你自己的優化程序。
你所看到的很多策略都可歸入均值回歸交易策略、趨勢跟隨或動量交易策略兩類。
均值回歸策略試圖利用這么一個事實：「價格序列」(如兩個關聯資產的價差)存在一個長期均值，價格對均值的短期偏離終將回歸。
動量交易策略則試圖「搭上市場趨勢的順風車」，利用投資心理和大基金結構信息在一個方向積聚動量，跟隨趨勢直至回歸。
定量交易還有一個重要方面，即交易策略的頻率。低頻交易(Low Frequency Trading， LFT)通常指持有資產超過一個交易日的策略。相應地，高頻交易(High Frequency Trading， HFT)通常指持有資產一個交易日的策略。
超高頻交易(Ultra-High Frequency Trading， UHFT)指持有資產的時常達秒級與毫秒級的策略。雖然散戶可以進行HFT與UHFT交易，但也只是在你掌握了交易「技術棧」與訂單簿動力學的詳細知識後才有可能。本篇入門文章，我們不會對這些問題做任何深入探討。
策略或策略集合一旦確定，現在就需要在歷史數據上測試其盈利能力，這就進入了回溯測試的工作范圍。
回溯測試
回溯測試的目標是提供證據，佐以證明通過以上流程所確定的策略，無論是應用於歷史(訓練)數據還是測試數據均可盈利。它可以反映該策略未來在「真實世界」中的預期表現。
由於種種原因，回溯測試不能保證一定成功。這或許就是量化交易最為微妙之處，由於它包含了大量的偏差，我們必須盡盡力仔細審查並剔除它們。
我們將討論幾種常見類型的偏差，包括先窺偏差、倖存者偏差與優化偏差(亦稱「數據窺視偏差」)。回溯測試中其他幾個重要方面，包括歷史數據的可用性與清潔度、真實交易成本及可靠回測平台上的決定。我們會在後續「交割系統」一節深入討論交易成本。
策略一旦確定，我們就需要獲取歷史數據，並藉此展開測試，如有可能還可改進策略。現在賣數據的很多，所有資產類型的數據都有。通常，數據的質量、深度、時間間隔不同，其價格也不同。
剛入門的量化交易員(至少零售等級)最初使用雅虎金融板塊(Yahoo Finance)的免費數據就行。對於數據供應商，這里不再贅言。我想重點談一談處理歷史數據時，時常遇到的問題。
對於歷史數據，人們主要關心的問題，包括數據精度或清潔度、倖存者偏差、應對如分發紅利、拆分股票等公司行為的調整。
精度與數據整體質量有關，無論數據是否包含錯誤。有時錯誤容易識別，比如使用一個窄帶濾波器，就可以找出時間序列數據中的「窄帶」並更正它們。其他時候，錯誤又很難甄別，經常需要根據多個數據供應商提供的數據進行對比檢查。
倖存者偏差通常是免費數據集或廉價數據集的一個」特徵「。對於一個帶有倖存者偏差的數據集，它不包含已經不再交易的資產數據。不再交易的證券，則表示已經退市或破產公司的股票。如果數據集中含有此類偏差，策略在此數據集上的測試表現可能比在」真實世界「里表現的更好，畢竟歷史」贏家「已經被預先篩選出來，作為訓練數據使用。
公司行為即公司開展的常引發原始價格階梯形變化的」邏輯「活動，它不應該計入價格預期年化預期收益。公司分發紅利和拆分股票行為是引發調整的兩個常見行為，二者無論發生哪一種，都需要進行一個」回調「的流程。我們一定要留心，不要把股票拆分和真實預期年化預期收益調整混為一談。許多交易員在處理公司行為時都碰過壁！
為了開展回溯測試，我們必須使用一個軟體平台。你可以選擇一個專門的回測軟體如MultiCharts，一個數值平台如Excel或MATLAB，或者一個用Python或C++完全自主實現的平台。對於MultiCharts(或類似平台)，個人是比較介紹，對於編程的要求比較低。
在做系統回測時，一定要量化表示系統性能。定量策略的「業界標准」度量為最大資金回挫與夏普比率。最大資金回挫表示一段時間(通常一年)內賬戶資金曲線從波峰至波谷的最大跌幅，常使用百分比表示。
由於大量的統計因素，LFT策略比HFT策略的資金回挫更高。歷史回測會顯示過去的最大資金回挫，它能夠較為貼切地反映策略的未來資金回挫情況。第二個度量指標是夏普比率，它被啟發式地定義為「超額預期年化預期收益均值與超額預期年化預期收益標准差的比值」。
這里，超額預期年化預期收益表示策略預期年化預期收益超出某個預定基準，如標普500或三月期短期國債(預期年化預期收益)的額度。注意人們通常不使用歷史預期年化預期收益指標，因為它忽略了策略波動性的影響，而夏普比率卻考慮到了這一點。
如果經過回測，策略的夏普比率很高且其最大資金回挫已經最小化，則可以認為它趨於無偏，下一步就是要搭建一個交割系統。
交割系統
交割系統是一個方法集合，由它來控制交易策略生成的交易列表的發送和經紀商的交割行為。事實上，交易可以半自動、甚至全自動生成，而執行機制可以手動、半自動(即「點擊一次交割一項」)或者全自動。
盡管如此，對於LFT策略，手動和半自動技術卻比較常見；對於HFT策略，則必須創建一個全自動交割機制，由於策略和技術彼此依賴，還要經常與交易指令生成器緊密相接。
在搭建交割系統時，我們需要考慮幾個關鍵因素：連接經紀商的介面、交易成本(包括傭金、滑動價差與價差)最小化、實時系統與回測時系統性能的差異。
聯系經紀人的方法有很多，你可以直接電話聯系他，也可以通過一個全自動高性能的應用程序介面(API)實現。理想情況，就是希望交割交易的自動化程度盡可能高。這樣一來，你不僅可以脫開身集中精力進行深入研究，還能運行多個策略、甚至HFT策略(實際上，如果沒有自動化交割，HFT根本不可能)。
前面說過的幾種常用回溯測試軟體如MATLAB、Excel和MultiCharts，對於LFT策略或簡單策略都是不錯的選擇。但是，如果要做真正的HFT，你就必須要構造一個用高性能語言(如C++)編寫的內部交割系統。
說個我的親身經歷，以前受聘於一家基金管理公司，我們有一個十分鍾的「交易周期」，每隔十分鍾下載一次新的市場數據，然後根據這十分鍾的信息進行交割。這里用的是一個優化的Python腳本。對於任何處理分鍾級或秒級頻率數據的工作，我相信C/C++更理想。
在一家大型的基金管理公司，交割系統的優化通常不在量化交易員的工作范圍。但是，在小點的公司或高頻交易公司，交易員就是交割人，所以技術面越廣越好。你要想進一家基金管理公司，一定要記住這一點。你的編程能力不說比你的統計學和計量經濟學稟賦更重要，至少也同樣重要！
另外一個屬於交割系統的重要問題是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分構成：傭金(或稅收)、損耗與價差。傭金是向經紀商、交易所和證券交易委員會(或類似政府監管機構)支付的費用；滑動價差是你的預期交割價位與真實交割價位的差值；價差則是待交易證券的賣出價與買入價之差。注意價差不是常數，它依賴於市場當前流動性(即買單和賣單數量)。
交易成本是決定一個策略是高夏普比率且盈利豐厚，還是低夏普比率且極不盈利的關鍵。根據回溯測試正確預測未來的交易成本很具有挑戰性，你需要根據策略頻率，及時獲取帶有賣出價與買入價信息的歷史交易數據。
為此，大型基金管理公司量化交易的整個團隊都專注於交割優化。當基金管理公司需要拋售大量交易時(原因五花八門)，如果向市場「傾瀉」大批股票，會迅速壓低價格，可能都來不及以最優價格交割。
因此，縱使遭受損耗風險，基金管理公式也會選擇使用演算法交易，通過「打點滴」的方式向市場出單。此外，其他策略如若「捕到」這些必要性條件，也能利用市場失效(獲利)。這是基金結構性套利的內容。
交割系統最後一個主要問題關繫到策略的實時性能與回測性能的差異。這種差異由多種因素造成，比如我們在「回溯測試」一節已經深入討論過的前窺偏差與最優化偏差。
然而，對於有些策略，在部署之前不易測得這些偏差。這種情況對於HFT最為常見。交割系統和交易策略本身均可能存在程序錯誤，回溯測試時沒有顯現卻在實時交易時出來搗亂。市場可能受到繼交易策略部署後的一場政變的影響，而新的監管環境、投資者情緒與宏觀經濟形勢的變化也均可能導致現實市場表現與回溯測試表現的差異，從而造成策略盈利性上的分歧。
風險管理
量化交易迷宮的最後一塊是風險管理程序。風險包含我們之前談論的所有偏差。它包括技術風險，比如所有在交易所的伺服器突然發生硬碟故障。它還包括經紀風險，如經紀商破產(此說並非危言聳聽，引發恐慌的明富環球就是一個例子)。
總而言之，它覆蓋了幾乎所有可能幹擾到交易實現的因素，而其來源各不相同。已經有成套的書籍介紹量化交易策略的風險管理，本人也就不再對所有可能的風險來源做詳細說明。
風險管理還包括投資組合理論的一個分支，即所謂的「最優資本配置」，涉及到如何將資本分配給一組策略、如何將資本分配給策略內不同交易的方法。這是一個復雜的領域，依賴於一些高級數學知識。
最優資本配置與投資策略杠桿通過一個名為凱利准則的業界標准建立聯系。本文是一篇入門文章，我在此不詳談其計算。凱利准則對策略預期年化預期收益的統計性質做過一些假設，但是它們在金融市場中並不一定成立，交易員因此在實現時通常會有所保留。
風險管理的另外一個關鍵成分涉及到交易員自身心理因素的處理。盡管大家都承認，演算法交易若無人為干涉，不太容易出現問題。交易員在交易時，稍不留神仍然可能會摻入許多認知偏差。
一個常見的偏差是厭惡規避，當人發現損失已成定局，其所帶來的痛苦，可能會麻痹人的行為，不能做到及時拋盤止損。類似地，由於太過憂心已經到手的預期年化預期收益可能賠掉，人們可能也會過早拋盤收利。
另外一個常見的偏差是所謂的偏好偏差：交易員太看重事件而非長遠地看問題。此外，當然不能落下「恐懼與貪婪」這對經典的情緒偏差。這兩種偏差常導致杠桿不足或杠桿過度，造成爆倉(賬戶資產凈值近乎為零或更糟)或盈利縮水的局面。
總結
由此觀之，量化交易是數量金融學中一個雖趣味十足但極其復雜的領域。我對這個話題的討論淺嘗輒止，文章就已經這么長了！我在文中三言兩句帶過的問題，已經有大量的相關書籍和論文出版。
因此，在你申請量化基金交易職位前，務必要進行大量的基礎調研，至少應當具有統計學和計量經濟學的廣泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序語言實現的豐富經驗。如果應對的是更加復雜的高頻端策略，你的技能組合可能還要包含Linux內核修改、C/C++、匯編編程和網路延遲優化。

F. 量化交易和程序化交易有什麼聯系和區別呢

量化交易大多用在股票交易上，量化是指將某隻股票或者摸個行業的數據進行專量化，在更具各家機構自屬己的量化公式進行選擇，量化交易只是選擇，並不涉及交易，程序化交易也是一種量化交易，但是是更具已有的數據進行，比如各種行情指標，MACD KDJ等，無法像量化交易那樣把能涉及到的所有數據進行量化，程序化交易更側重交易的自動進行，沒有認為干預，且模型編寫簡單，個人用戶也可以進行

G. 量化交易一定會賺錢嗎量化交易怎麼賺錢的

很多人在投資前特別關注的是會不會賺錢這個話題，那麼量化交易一定會賺錢嗎？量化交易怎麼賺錢的？為大家准備了相關內容，感興趣的小夥伴快來看看吧！

量化交易是可以賺錢的，但並不是一定會賺錢，也是會有虧錢的可能性，因為理財、投資都是有風險的，沒有百分百的賺錢，除非是銀行的定期存款利息，那才有可能百分百的賺錢。
影響量化交易賺錢的因素是有很多的，主要是有三個，分別是：策略模型的適應性、交易員的能力高低、風險的控制。
策略模型的適應性：策略針對的是某一類行情，適應性有限，能否賺錢，和賺錢多少和市場行情關系巨大。
交易員的能力高低：一位優秀的交易員是不會依賴於量化策略，知道量化只是一個工具，會仔細的分析和了解量化交易，比如說：分析策略適合的行情，找出策略不適合的行情、分析不可控因素的正常回撤是多少以及分析市場行情、什麼時候下手敢於，添加止盈止損，什麼時候下提前手動平倉。
風險的控制：每一個量化交易都是會有正常的回撤，這就要求交易員要考慮到突發事件對策略的影響以及要合理分配資金和倉位，設定停止交易的紅線等等。
總結：量化交易是可以賺錢的，但並不是一定會賺錢，也是會有虧錢的可能性，量化交易賺錢影響的因素主要有策略模型的適應性、交易員的能力高低、風險的控制這三個，因此想量化交易賺錢，那麼就要注意從這三個方面去考慮。

H. 量化交易和程序化交易有什麼聯系和區別

量化抄交易大多用在股票交易襲上，量化是指將某隻股票或者摸個行業的數據進行量化，在更具各家機構自己的量化公式進行選擇，量化交易只是選擇，並不涉及交易，程序化交易也是一種量化交易，但是是更具已有的數據進行，比如各種行情指標，MACD
KDJ等，無法像量化交易那樣把能涉及到的所有數據進行量化，程序化交易更側重交易的自動進行，沒有認為干預，且模型編寫簡單，個人用戶也可以進行

I. 什麼是量化交易

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。

拓展資料：

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。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。

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。

量化投資技術包括多種具體方法，在投資品種選擇、投資時機選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利和演算法交易等領域得到廣泛應用。在此，以統計套利和演算法交易為例進行闡述。

1、統計套利

統計套利是利用資產價格的歷史統計規律進行的套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。

統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種，再找出每一對投資品種的長期均衡關系(協整關系)，當某一對品種的價差(協整方程的殘差)偏離到一定程度時開始建倉，買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等價差回歸均衡後獲利了結。

股指期貨對沖是統計套利較常採用的一種操作策略，即利用不同國家、地區或行業的指數相關性，同時買入、賣出一對指數期貨進行交易。在經濟全球化條件下，各個國家、地區和行業股票指數的關聯性越來越強，從而容易導致股指系統性風險的產生，因此，對指數間的統計套利進行對沖是一種低風險、高收益的交易方式。

2、演算法交易

演算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機器交易，是指通過設計演算法，利用計算機程序發出交易指令的方法。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至包括最後需要成交的資產數量。