金融建模量化交易

⑴ 量化交易是什麼意思

量化交易就是利用數學、統計學、信息技術的量化投資方法來管理投資組版合。簡單的講可權以分為策略構思、建立模型、數據回測、調優再回測、交易跟隨這5個步驟。

股票量化投資模型主要分為兩大塊：風險模型和多因子選股模型，分別用於控制風險和提高收益。風險模型中納入了行業、市值和風格因子，行業不偏不倚，市值不偏大小，風格兼顧長短期。多因子模型建立在風險模型之上，涵蓋七大類篩選因子，覆蓋情緒、動量、質量、估值等多類型因子以及大數據投資因子。

的確，要自己做出一個量化策略，肯定需要對一些基本的指標（因子）有清晰的理解，拿你說的基本面來說，比如市盈率（PE）這個因子，PE越高說明股票的估值越高，買入後風險就高；PE越低說明股票估值越被低估，買入後上漲的機會就越大。所以，我們就可以簡單的得出一個低PE的量化策略，當然這種單因子策略存在著很大的局限性，真正在做策略的時候我們還需求結合其他的因子，這樣做出來的策略的回測結果會更加的理想，實盤的贏率也就更大了。

如果你只是個普通的散戶，想在未來的交易中採用量化交易體系，那還是很有必要系統性的學習一下的。

⑵ 高頻交易和量化交易有何不同

高頻交易和量化交易有3點不同：

一、兩者的概述不同：

1、高頻交易的概述：指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。

2、量化交易的概述：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。

二、兩者的作用不同：

1、高頻交易的作用：這種交易的速度如此之快，以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方，以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。

2、量化交易的作用：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。

三、兩者的特點不同：

1、高頻交易的特點：

（1）高頻交易都是由計算機自動完成的程序化交易；

（2）高頻交易的交易量巨大；

（3）高頻交易的持倉時間很短，日內交易次數很多；

（4）高頻交易每筆收益率很低，但是總體收益穩定。

2、量化交易的特點：

（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。

⑶ 量化交易可以實現高頻嗎

你好
量化交易和高頻交易有什麼區別？

很多人對於量化交易和高頻交易分不清，經常混淆，簡單地介紹他們的區別。
量化交易是指投資者利用計算機技術、金融工程建模等手段將自己的金融操作方式，用很明確的方式去定義和描述，用以協助投資者進行投資決策，並且嚴格的按照所設定的規則去執行交易策略（買、賣）的交易方式。簡而言之，量化交易是以定量化方法進行投資的各種技術綜合。而在現實的應用中，量化交易往往與基本面投資、技術分析有機結合，幫助投資者制定決策、減少執行成本、進行套利、風險對沖和幫助做市商實現報價的功能。按照數學模型的理念和對計算機技術的利用方式，量化交易方式可以進一步細分為自動化交易（Automatic Trading）、數量化投資（Quantitative Investment）、程序化交易（Program Trading）、演算法交易（Algorithm Trading）、以及高頻交易（High Frequency Trading）。這五種量化交易方式側重點各有不同，是量化交易技術發展到不同程度的產物。但是在實際應用中，五種量化交易方式的名詞經常被交叉使用。
自動化交易自動化交易，是指將技術分析投資方式固化成計算機可以理解的模型、技術指標，計算機程序根據市場變化自動生成投資決策並付諸執行的交易方式。簡而言之，自動化交易是技術分析投資方式的自動化。自動化交易可以避免投資人的心理變化和情緒波動，嚴格執行既定策略，是最基本的量化交易方式，在外匯交易和期貨交易領域應用很廣。數量化投資數量化投資，是指利用計算機分析宏觀經濟、行業、以及公司的基本面數據，選擇投資組合的資產配置，並通過數學模型預測組合未來變化的數量化交易方式。簡而言之，數量化投資是基本面分析投資的自動化。數量化投資可以幫助投資人在越來越多的信息中選擇實質性關鍵信息，並轉化成投資決策，在股票投資領域應用廣泛。量子復利的框架體系內的不同風格的量化策略，便屬於數量化投資這個范疇，即平時常說的量化投資（Quantitative Investment）。演算法交易演算法交易，是指把一個指定交易量的買入或者賣出指令輸入到計算機模型，由計算機模型根據特定目標自動產生執行指令的時機和方式。訂單執行的目標基於價格、時間或者某個基準。為降低沖擊成本，避免驚動市場，演算法交易採用一些計算機模型，將一個大額交易拆分成若干個小額交易，以此來減少對市場價格造成沖擊。演算法交易有時被稱為黑箱交易。演算法交易的概念是交易執行精細化發展的結果，演算法交易側重於投資策略的執行，而自動化交易和數量化投資的概念著重於投資決策。因此演算法交易可以與自動化交易和數量化投資配合使用。近年來，除了信息技術是的交易速度不斷加快之外，交易平台日趨多元化也使得高頻交易成為可能。與高頻交易相伴隨的是閃電交易（Flash Trading），閃電交易是美國市場上交易所為高頻交易商提供的一種特殊服務，是指股票交易傳達到公眾的約三十毫秒前，先顯示給訂用有關服務的交易員。三十毫秒的時間，對於手動交易者而言相差不大，但是對於高頻交易而言，三十毫秒的時間足以完成一筆交易行為。2009年9月，美國證監會因為閃電交易明顯有失公平，停止了所有交易所的閃電交易服務。

⑷ 博士去搞量化投資，金融建模怎麼樣

很有前途，這個領域需要博士的水平

⑸ 2.什麼是量化交易

量化交易有專門的量化交易系統，是全自動化的交易。
簡單的說，是把相關投資模型、投資策略，以計算機程序的形式，放在量化交易系統中，當股市觸發了相關條件後，電腦系統會按照預先設定好的策略進行自動買賣。
優點是：1、不存在人性的弱點，紀律性大幅提高。2、人靠眼睛盯盤精力有限，量化策略設定好後，系統可以全方位自動盯盤，可以發現一些人為難以發現的機會，進行無風險或低風險套利操作，交易效率大幅提高。3、可以通過概率取勝。手工統計大數據工作量太大，而通過量化系統則可以很容易實現，系統可以在歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用，以概率取勝。
缺點是：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。2、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。3、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。4、針對專業投資者，有些風險完全可以利用以往操作經驗以及盤感進行提前規避，而量化交易則無法辦到。

⑹ 量化交易是什麼

量化交易指使用數學模型取代人為的主觀性判斷，利用計算機技術從龐大的歷史回數據中甄選能為企業答帶來超額收益的大概率事件以制定有利於企業發展的策略。
從18世紀開始，金融投資的先驅已經開始探索各種不同的投資方法，經過多年的進化，已經嘗試了從價值分析、風險套利到日間交易等不同的方向。那麼，在目前不斷變化的中國資本市場，什麼投資方向迫切需要我們深入探索。筆者認為，量化投資作為中國市場的新興投資方法，正在引來越來越多的關注。
中國投資者對數量化投資，雖不陌生，卻仍懵懂。量化投資理論是藉助現代統計學和數學的方法，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，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續的、穩定且高於平均的超額回報。
本條內容來源於：中國法律出版社《法律生活常識全知道系列叢書》

⑺ 3分鍾了解深度學習跟量化交易是什麼關系

機器學習怎樣應用於量化交易（一）
曾有朋友問過，國內現在量化領域機器學習應用的少，是否因為效果不如簡單的策略。其實，把機器學習應用在量化交易上始終面臨著兩難，卻並不是無解的兩難。很多時候並不是機器學習不work，而是真正懂如何用正確科學的統計思維使用Machine Learning的人才太少。機器學習涉及到特徵選擇、特徵工程、模型選擇、數據預處理、結果的驗證和分析等一整套建模流程，廣義角度來說就不單單是模型選擇的問題。所以，如果認為「用支持向量機成功預測股票漲跌」 這樣的研究，就是把機器學習應用於量化交易，這種狹義的認識無疑是買櫝還珠，對機器學習領域散落遍地的珍珠視而不見。如果把機器學習的崛起放在歷史進程中考量，無非就是趨勢的延續：現在，可通過系統的數據分析證實過去模糊不定的經驗，機器學習演算法將未曾被察覺的規律得以浮現紙面。在我看來，未來的發展概有兩個方向：1.針對量化交易的統計學習演算法被提出，使其適合於雜訊大，分布不穩定的金融數據分析；2.對於機器學習的熱情回歸理性，從工具為導向回歸到問題為導向。針對如何以問題為導向，在機器學習演算法中挑選合適的工具，分享一些思路。1.多因子模型的因子權重計算當我們在構建多因子模型且已經選定了一系列因子之後，要如何根據不同的市場情況調整各個因子的權重呢？在以往的研究中發現，與其它演算法相比較，隨機森林演算法對於存在非線性、噪音和自變數共線性的訓練集的分析結果更出色。所以，目前在多因子模型的權重上，採用當期收益率對上期因子進行隨機森林回歸分析，以確定下一期多因子模型的因子權重。2.缺失值處理處理缺失值在金融的量化分析中是個無可避免的問題。選取合理的缺失值處理方法，依賴於數據本身的特點、數據缺失的情況、其對應的經濟學意義，以及我們需要使用數據進行何種計算。在嘗試構建多因子模型時，我們選擇了兩種缺失值替換方法：（1）採用期望最大化演算法 來用同一變數的已知數據對缺失值進行極大似然估計。（2）把模型中包含的所有因子作為特徵變數，並賦予其相同的權重，再採用機器學習中的K-近鄰演算法來尋找最相似的標的，保證缺失值替換後，不會強化一部分因子的影響力。其實在量化領域，機器學習解決著線性模型天生的缺陷或弊端，所以還是有著很深的介入的。除去凸優化、降維(提取市場特徵)等領域的應用，目前「非動態性」和「非線性」是兩個重要的弊端。金融關系之間並非靜態，很多時候也不是線性的。統計學習的優勢此時就會體現出來，它們能夠迅速地適應市場，或者用一種更「准確的」方式來描述市場。在國內，機器學習在量化內應用跟領域有很大的關系，跟頻率也有很大的關系。比如，CTA的運用可能就要多於股票，它處理數據的維度要遠小於股票，獲取市場的長度和動態又強於股票。股票市場的momentum要弱於期貨市場的momentum，它的趨勢與股票相比更明顯和低雜訊。這些特徵對於機器學習發揮作用都更加有利。很可能國內一些交易執行演算法的設計上就借鑒了機器學習。我們可以通過學習訂單薄特徵，對下一期盤口變化做一些概率上的預測，經過一定樣本的訓練之後，可以顯著地提升演算法表現。而我仍謹慎看好深度學習等機器學習方法的原因在於，在認識市場上，現行的大部分方法與這些方法並不在一個維度上，這個優勢讓它們與其他方法相比，捕捉到更多的收益。也就是說，一個新的認識市場的角度才能帶來alpha。

⑻ 股票量化交易是什麼

量化交易個以前的股票交易本質沒有區別，只是提高了工作效率，
量化交版易分為量化分析和權程序化自動交易
量化分析，如果你是普通散戶我現在問幾個問題，第一MACD指標默認參數下，在三千多隻股票日k上近兩年那隻收益最好，那隻虧損最大。這要人工多大的工作量，如果會寫程序代碼，幾行代碼就解決了。在繼續如果調換MACD參數能否增加收益用那幾個參數是最優組合，這要是人工基本無法完成，計算量太大了，但計算機就很快完成了參數優化。
而且量化分析不是技術分析，例如你問一個價值投資者，三千多家上市公司，你知道有多少家連續10年都沒虧損過嗎，同樣幾行代碼就知道。
假如你聽了一個老師的講課，說他的牛x戰法，普散戶聽了你只能價單試試，但量化分析我可以在不同市場不同時間周期，不同品種，進行回測嚴重，優化。這些就是量化分析。
程序化自動交易。
就是利用計算機技術自動交易，這對於散戶比較難實現，簡單的用第三方然間寫幾個交易策略可以實現自動交易。
但當你交易上你就會發現，滑點問題，你的速度不夠快，需要專線網路，需要底層語言的交易系統，高速的硬體設備。
但散戶還是必須要進行量化學習因為這樣才能更好的幫助你分析。
下圖就是最簡單的趨勢指標

⑼ 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內史數據中海選能帶來超額收益的多容種「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。

⑽ 金融工程，量化投資學什麼軟體好Python還是Matlab

這真的非常難說。。總的來看美 國大部分用python，國 內可能用matlab的比較多（因為盜內版什麼容的問題呵呵）。我個人是覺得python有更好的靈活性，比如可以和C鏈接等等，很多美國的hedge fund等公司都在從matlab轉到python。matlab的好處是：收錢的東西質量有保證。所以matlab在optimization等方面的toolbox寫得非常棒！總的來說就是簡單好用。問題就是它的syntax非常惡心（這點和R類似。。）。另外速度比較慢（當然R更慢）。。我個人是比較喜歡python多一點，但是很多時候搞量化分析偷懶就會用matlab和R，因為很多東西都是現成的。。