❶ 什麼是量化交易,未來前景如何知道的講講。
量化交易,有時候也稱自動化交易,是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,避免在專市場極屬度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。
在股票市場上,量化交易早不是什麼新聞,在國外,七成的交易都是通過計算機決策的,在國內這個數字也接近五成。
過去的股票市場都是靠交易員手動敲鍵盤來操作的,難免一失手成千古恨,這種行為被戲稱為「胖手指」,相比之下,量化交易則如同點石成金的「仙人指」。量化里最美的童話就是「旱澇保收」,牛市也好,熊市也罷,都能大賺特賺。
量化交易的優勢:1. 嚴格的紀律性 2. 完備的系統性 3. 妥善運用套利的思想 4. 靠概率取勝
量化交易的風險性:首先是一二級市場「級差」風險,其次是交易員操作風險,最後是系統軟體的風險。
滿意請採納答案,有不明白的可以繼續提問。
❷ 股票量化交易有用嗎哪一家做的比較好
現在市面上的量化交易APP大多是分析軟體,真正能夠直接參與交易的很少。相版對於人性操作權來說,量化交易刨除人性,做計劃之內的事情。真正意義上實現價值投資,比純人為的追漲殺跌要好很多。
我用過的殼子量化這個軟體還是不錯的,他裡面有多個模型,可以自己選擇。針對新人,裡面支持模擬,可以先使用模擬盤體驗一下量化交易帶來的不同。
❸ 量化交易一定賺錢嗎
量化交易只是一種數據分析和操作的方式而已,不一定代表會賺錢會有收益,投資風險都是有的,很多時候要看市場趨勢,也要看個人的耐心。
❹ 量化投資好做嗎,這份工作有多難
比較專業,還需專業人士來做。
❺ 在Bitget做量化交易靠譜么
你好,我認為靠譜抄的方面主要從下面幾點來說吧:
1、Bitget合約種類齊全,幣種豐富,目前可支持正向合約、反向合約,擁有8個幣種,14個交易對。
2、Bitget深度非常好,據TokenInsight官網最新統計衍生品交易所流通性Bitget排名第四。目前Bitget BTC/USDT 合約穩定的成交量在 2 千萬張以上,交易深度使盤口價差持續穩定在0.5美元以內。非小號數據顯示,Bitget BTC/USDT交易量穩居前五。
3、專業的量化工具與多元的交易策略完美結合,才能產出更好的效益。就量化工具而言,Bitget早已接入了萬能API模塊庫CCXT等第三方平台。
4、手續費率優勢,量化交易通常是高頻交易。有手續費優勢對量化團隊非常重要。目前Bitget根據不同VIP登記開設了不極具市場優勢的手續費。
5、為了更好的鼓勵和扶持優秀的量化團隊,Bitget成立了500萬美元的量化母基金,專門投資優質的量化團隊。
❻ 在中國,做量化交易一天的工作是怎樣的
做量化交易一天的工作:
8:00~:00: 打開交易策略,設置一些運營參數
9:00~9:30: 觀察策略運轉,確保沒有問題
9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略,測試新想法
15:30~17:00: 分析交易記錄, 確定第二天的交易計劃
17:00~18:00: 運動
崗位職責:
分析金融市場(期貨、股票等)數據,尋找可利用的機會;開發與維護量化交易策略;提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持;
崗位要求:
1.熟練計算機編程能力,熟練掌握至少一門編程語言,python優先;
理工科背景,具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備,熟悉機器學習方法(分析科學問題和相應數據,建立模型和方法,驗證模型和方法,應用模型和方法並分析結果,改進模型和方法);
有處理分析大量數據的經驗,並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題;良好的自我學習和快速 學習能力,有工作激情,喜歡金融行業;兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先;
(6)量化交易好做嗎擴展閱讀
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。
❼ 量化交易靠譜嗎,收益穩定嗎
量化是指以數學統計和數學建模為基礎,利用計算機技術,從海量的歷史和當前數據中,發掘出能夠大概率帶來超額收益的交易方式,避免人工交易過程中由於投資者情緒波動帶來的非理性決策導致的負面影響。一個合格的量化交易模型,必須基於有明確的經濟含義的趨勢判斷或者套利原理,進行進一步的系統化和程序化抽象,呈現出來的形式是一套邏輯完備的可執行的交易指令流程和邏輯控制方案。
什麼是策略?
策略,字面意義是指可以實現目標的方案集合;簡單地講,就是一系列預設的行為模式,分別在不同的觸發條件會被啟用。
在證券交易中,策略是指當預先設定的事件或信號發生時,就採取相應的交易動作。
什麼是量化策略?
所謂量化,就是把行為模式中的事件或信號數字化,通過一套固定的邏輯來分析,而不是單憑人的感覺或直覺進行判斷和決策。
傳統的交易員通常是在看到某種圖形化的技術形態後,就執行一些特定的交易,如果能把圖形形態用一系列計算機程序能識別的數據來描述,讓程序自動判斷並決策是否要進行交易,並自動進行倉位的管理和風險控制動作,這樣也就變成了量化策略。
通常來講,一般所謂的量化策略是指整個交易過程完全實現為計算機程序,從數據接收、處理到交易執行都是由計算機程序自動完成。 為了開發這樣的量化策略,預先需要收集一定量的數據,並在其基礎上建立一套基於數字的處理決策模型,通常把這一過程叫做量化策略的研究;策略研究好後,就要實現它,讓它run起來。
用量化策略的方式來做投資到底靠譜嗎?
我們以一個量化平台的數據來看一下:
根據易寬量化平台發布的基於17年12月數字貨幣跑的一周策略(2017.12.11-17)回測數據來看:
「蓄勢待發」進場最早,然而過早的止盈導致之後反復開倉止損,對那一段行情不太適應,好在最後一段抓到略微挽回損失。
任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。而量化投資依靠計算機配置投資組合,克服了人性弱點,使投資決策更科學、更理性。
❽ 個人能做量化交易嗎
個人來必須要進行量化交易,而且源必須要這么做,
首先要明白量化交易不是自動交易,量化交易也不是技術分析。他只是利用計算機為工具大大提高工作效率的工具而已。
假如你投資股票,你按照技術分析操作,你的操作手法是MACD,那你知道MACD指標在歷史上回測成功率是多少,如果MACD和kdj結合成功率是提高還是下降,如何優化參數組合,等等這些都需要量化分析。你要按基本面分析,那你知道有多少上市公司連續盈利十年嗎。這個量化分析就能完成。
一下是我做的量化趨勢指標截圖
❾ 做量化交易一般用什麼軟體
需要懂一些數學模型,比如統計分析、人工智慧演算法之類的,他的本質是利用數學專模型分析數據屬潛在的規律尋找交易機會,並利用計算機程序來搜尋交易時機以及完成自動化交易。並沒有現成的軟體可以做這個,因為它需要一個搭建一個專業的平台,這不是一個人可以完成的。
國內有一些軟體,比如大智慧提供數量分析,還有一些軟體提供股票、期貨的程序化交易。但是實際上這並不是真正意義上的量化交易。事實上,做一款純粹的適合個人投資者的量化投資軟體,難度是非常大的,因為量化策略並不想傳統的基本面、技術面那樣存在已有既定的必然規律。他需要跨越多學科,多領域去挖掘數據的規律,然後利用得出的規律進行交易。但是不同時間、空間的數據的潛在規律並不一致,所以對量化過程進行標准化是一件很難完成的事情。
如果是計算機或者數學專業的人士,可以考慮使用C、C++、SQL等語言,其他的可以使用MATLAB/SAS 等軟體。不管是哪一種軟體,要實現量化交易,肯定是需要一定的建模基礎和編程基礎的,其中最重要的東西是數學能力。
❿ 做量化交易去私募還是券商好
先說結論,量化交易去私募更好一些。
量化交易是做成功率和盈虧比,很少是價值投資,券商大多是做價值投資,而且資金量一般也不是一個等級。