1. 量化交易主要有哪些好的策略
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫mysql，asp網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版win7操作系統。
2. 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》
3. 量化交易都有哪些主要的策略模型
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。 量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
4. 期貨量化交易系統哪裡可以下載
期貨量化交易系統在
你開戶之後下載的軟體裡面，
比如大智慧軟體裡面
就會有顯示電話的交易。
5. 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。
6. 量化交易有哪些重要的模型
您好，
Alpha策略模型
Alpha策略包含不同類別：
按照研究內容來分，可分為基本面Alpha（或者叫財務Alpha）和量價Alpha。業內普遍不會將這兩種Alpha完全隔離開。但是不同團隊會按照其能力、擅長方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的團隊喜歡用數據挖掘的方式做量價因子，而有的團隊喜歡從基本面財務邏輯的角度出發，精細地篩選財務因子。
按照是否對沖可以分為兩類。全對沖的叫做Alpha策略，不對沖的在市面上常被稱作指數增強策略。二者所用模型一樣，但後者少了期貨的對沖。缺少對沖有壞處也有好處，壞處是這種策略的收益曲線是會有較大的回撤。但好處方面，在大漲的年份，這種策略的表現會特別好；從長期看, 公司可以賺取BETA分紅收益, 並且可以吸引看好指數的客戶。相比之下而對沖Alpha策略一般在大牛市中會遠遠跑輸指數；此外不對沖的好處是節約資金，對沖的Alpha策略至少要放20~30%的資金在期貨端用來做保證金。
2.CTA策略模型
關於CTA策略，
CTA策略的特點是收益風險比相對Alpha來說會較低。但是在行情較好的年份收益可能會很高，尤其是在早期。而且，無論是在編程還是策略上，CTA入門的難度相對來說都是最低的。
請採納
7. 量化交易該如何入門
5000萬差不多吧。沒5000萬不要談量化交易，手續費能不能賺回去都是問題
8. 量化交易平台的挑戰都有哪些
量化交易平台的功能一般包含三大塊：研究、模擬、實盤。轉化到技術層面為：數據、回測、實盤、安全等等。
基於國內市場，我們遇到的挑戰如下：
1：數據
數據包含兩類，一類是行情數據，一類是財務、基本面、輿情、研報等其他數據。行情數據：
目前市面上分鍾級的數據比較精準，可以用於中低頻的交易回測；歷史、實盤TICK級的Level-1、Level-2數據需要自己找渠道去獲得，較容易找到的渠道很容易出現漏數據、不精確等情況，需要工程師專門結合了多家數據源進行核對修復。
2：回測
回測最難的在於如何確定成交量，同時要考慮復權、停牌、ST*等問題，這裡面有很多細節
3：安全
安全在交易平台的開發中是重中之重，如何保證策略的安全性，不被外部、內部人員所竊取，分為2部分。
一部分是WEB安全，一部分是策略的編譯安全。
因為量化交易平台是用戶可編程的，我們京東量化選用的是PYTHON語言，因為有強大的科學計算庫和高性能，導致用戶可以調用很多系統級API，在這上面我們下了很大的功夫來保證用戶的策略安全，做到理論級的策略隔離。
只能大概講一下，這裡面每一個部分都可以延伸出來成為一個話題。