量化交易標准買賣點

㈠ 個人做量化交易需要注意些什麼

一說到量化投資，一下子蹦出來一堆厲害的語匯，例如：FPGA，微波加熱，高頻率，納秒等級延遲時間這些。這種全是高頻交易中的語匯，高頻交易的確是基金管理公司做起來較為適合，平常人搞起來門檻較為高。

模擬交易最後實際效果一般在於你的程序流程是不是靈便，是不是優良的風險性和資金分配優化演算法。

總結：對於說本人做量化投資是不是可靠，上邊的步驟早已表明了實際可策劃方案，可靠性顯而易見。對於能否賺到錢，就看本人的修為了更好地。

㈡ 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》

㈢ 量化交易是如何把握買賣點的

量化交易就是把你自己的自主交易系統寫成電腦程序，在電腦上自動運行自動交易。
你自己自主交易，怎麼把握買賣點量化的系統就怎麼買賣。

㈣ 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。

㈤ 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

㈥ 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。

㈦ 量化交易員是策略研發要求高還是交易要求高

在整個量化交易策略的研發流程當中，買和賣是最為基本的量化交易策略組成部分，而這個部分的設定主要與收益情況相關。這里所說的相關，具體分為兩種不同的情形，一種是總體的關聯性，即基於買點、賣點的選擇，買賣策略應該得到一個正的整體收益。另一種則來自於對交易資產未來收益的判斷、或者說預測，即判斷交易資產的未來收益為正時，就買入資產；判斷交易資產的未來收益為負時，則賣出或賣空資產。實際操作中，這兩種關聯關系的情況可能更為復雜一些。有的時候，買和賣的具體操作也可能受到風險方面設置的影響，例如為了限制單次交易的最大損失而採取止損之類的操作時，用於清倉的買賣設置就會相應的變動，這也是作者將風險和買賣用虛線相連的原因。不過在大部分情況下，買賣這一最為基本的組成部分還是與收益的關系最大，研究者也應該在研發這一個組成部分時，著重考慮收益情況的具體影響。
對量化交易策略風險的控制可能會影響到量化交易策略中的買賣設置，但是在更普遍的情況下，風險這一因素主要影響的是交易倉位的設置。當然，前提條件還是需要買賣策略的總體收益為正，在這樣的條件下再結合倉位的設置，才能夠在合適的風險水平下取得達到要求的收益。通過對交易資產具體倉位的調整，交易者可以比較直接的控制單次交易以及整個交易策略的風險水平。例如在滿倉交易的情況下，定量的判斷了當前交易的風險之後，覺得風險過大無法承受，那麼最為直接的處理方法就是在滿倉的基礎上相應的降低倉位的大小。在倉位降低之後，對於整體資金而言風險也就隨之降低了。由於倉位本身具有量化、直觀的特性，因此當交易者希望將風險處理到一個特定的水平時，調整倉位是一個比較方便的手段。
需要說明的是，前面已經提到了買和賣是量化交易策略最為基本的組成部分，實際上倉位的設定是根據買賣決策和風險兩個因素共同形成的，不建立在買賣之上的倉位選擇是空洞沒有意義的。此外還有一個更為極端的情況，倉位的正確設定有助於進一步優化策略的整體收益，之後要介紹的凱利公式的意義正在於此。在圖1中由買賣到倉位的箭頭，實際上可以看作是收益、買賣這一個整體部分指向倉位的箭頭。不過在實際使用中，凱利公式所導出的倉位設定往往過於偏激，超過正常風險控制下的最高倉位值，因此倉位仍然與風險的關系更為緊密。
在圖1這個較為鬆散的量化交易策略研發流程中，交易成本是和買賣以及倉位具有同等地位的組成部分。在實際操作中，就是首先基於對收益和風險的判斷得出合適的買賣和倉位選擇，然後在買賣和倉位共同組成的量化交易策略當中考慮交易成本，也就是在建立倉位和退出倉位等操作中扣除所需要承擔的交易成本。隨後再次判斷該量化交易策略所代表的收益和風險情況，只有這兩個因素仍然在接受范圍之內，才能確認這是一個可行的量化交易策略。雖然最後用來執行的組成部分只有買賣和倉位，但是交易成本作為對量化交易策略的一個實際化修正，也是策略研發流程中一個不可或缺的組成部分。
上面提到的對量化交易策略收益和風險情況的判斷，實際上是一個綜合性的評價問題。一個最為重要的參考依據應該是策略在整個交易過程中的凈值走勢，通過對策略凈值走勢的分析，就可以建立起該量化交易策略運行情況的全面判斷。但是凈值走勢本身由於細節過多，因此無法簡單的用來進行策略之間的橫向對比。這時就需要精煉凈值走勢中所包含的信息，選取合適的部分形成量化的評價指標，從而進行量化交易策略的進一步判定。就作者看來，評判一個策略的標准中最重要的仍然是策略在整個交易過程下的收益情況，一個負收益的量化交易策略根本無需考慮其風險即可排除。而當收益為正時，再結合風險的度量進行具體的取捨，就可以直觀的給出量化交易策略是否合格的評判標准了。作者心目中最重要的風險指標是策略凈值的回撤水平，在後面的案例分析中也會重點查看回撤的結果。
於此同時，一些量化交易策略在進行收益和風險情況的判斷時，僅僅針對策略自身的凈值走勢進行研究是不夠的，給出一個合理的基準來進行對比往往是更為有效的判別方法。例如後面的案例中會涉及到的量化選股策略，當交易選擇僅限為對具體的股票進行持倉，而不考慮空倉或者賣空時，選取一個特定的基準進行對比就會是一個更為有效的判別方法。這主要是由於量化選股策略的倉位始終為多頭，因此不論如何配置，策略所持倉位都含有資本資產定價模型中所提到的市場成分。而選股策略本身的意義在於選擇更好的股票、不在於獲取市場收益，因此將市場走勢作為對比、或者在策略收益中剔除掉市場成分就是一個更合理的做法。
上述所有的操作，都需要建立在對歷史數據的分析之上，在量化交易領域當中一般稱之為回溯測試，或者簡稱回測。所謂回溯，也就是將交易的過程在歷史數據上復現一遍，這裡麵包含了一個假設，即歷史數據在量化交易策略中展現出的樣本特徵在未來的交易中依然存在，否則回溯測試就失去了意義。關於這一假設的分析其實在諸多技術分析著作中均有涉及，一般被稱為「歷史會重演」，這里不再繼續展開。不同於傳統技術分析的是，量化交易策略的研發過程更加深入具體，在涉及到策略的參數設定、模型設置等具體問題時，需要採用數量化的方法、也就是最優化等技術手段進行解決。例如如何設置買點和賣點可以使得相應的總體收益最大等等，都是很典型的最優化數學問題，那麼找到合適的最優化技術和演算法並加以應用，就能夠確定量化交易策略的最終形式，用以進行實際交易。
圖1中所展示的是一個較為鬆散的一般性框架，用來總領性的說明量化交易策略的基本研發流程。在具體的策略研發過程中，這個框架經常會因為具體研發設置和策略設置的不同而產生變化。例如當量化交易策略的主要作用不是在時間軸上選擇具體的買賣時點，而是在同一個時間點上對多個資產進行選擇和配置時，圖1中的一些說明就顯得有些含混不清。量化選股策略就是這一類策略中最為常見的形式，因此這里在整體框架不變動的情況下，針對圖1進行了文字上的調整，用以說明量化選股策略的運行框架與研發流程。當然，使用選股策略的框架體系來處理多個資產甚至多個策略的挑選、配置也是可以的，在不復雜的情況下只需要稍作聯想即可。

買賣和倉位雖然是更為通用的說法，但是更適合於描述擇時策略，放在選股策略的研發框架中會顯得比較突兀，因此圖2將買賣換成了選股，倉位則換成了配比，這樣更容易讓讀者領會該研發流程的含義。實際上，對於每一期的選股而言，如果選擇了原先沒有倉位的股票，那麼對應的操作就是買入該股票，如果已經建倉的股票沒有被選入這一期的股票池，那麼對應的操作就是賣出該股票。而配比則是在買賣的基礎上，通過倉位大小的變化來實現具體配置。因此，選股和配比實際上可以算作是買賣和倉位選擇的特殊情況，只是這種說法更為貼合量化選股策略本身。
略有不同的，是風險在量化選股策略研發流程中的具體含義。由於選股策略的倉位操作涉及到多個股票之間的配比問題，因此這里的風險不僅包括單支股票的風險，也涉及到多支股票之間的風險程度，後一種風險一般採用股票收益之間的相關性來進行描述。例如在一般性的最優投資組合理論當中，經常使用協方差矩陣來刻畫整個資產組合的風險水平。雖然從實際情況來看，相關性這一度量方式與風險的直觀感受之間有一定的差距，但是在多資產環境下，一般都將資產間的相關性視為風險的來源之一，這是一個偏學術的、約定俗成的做法。
上面的例子是針對選股策略進行的文字上的變動，實際上量化交易策略研發流程的變化更多來自於各個研發組成部分不同的結合方式。而不同的結合方式，對應的是策略研發過程中不同的目標和需求。例如圖1所介紹的鬆散的研發流程，是在確定好買賣行為和倉位設定之後，再針對實際交易中所產生的交易成本進行二次測試。這樣的做法雖然簡便易行，但是忽視了交易成本本身對於收益的影響，以及更進一步對於買點和賣點的影響。因此，在確定買賣設置的步驟中就考慮交易成本的影響，應該是一個更貼近於實際的研究框架。圖3給出了相應的流程刻畫，如圖所示，在判斷收益因素時，同時考慮交易成本對於收益的影響，從而優化出更為實際的買賣設置。再根據相應的風險控制，結合買賣點的選擇，得出最後的倉位設置。在確定了買賣和倉位這兩個部分之後，就獲得了一個完整的量化交易策略。

圖4給出了一個更緊湊、更貼合實際操作的量化交易策略研發流程。在該流程中，買賣和倉位的設置是同時作為參數進行優化的，優化的目標函數也進行了唯一化，即量化交易策略的風險調整後收益。而在確定需要優化的目標函數時，交易成本也如同上一個研發流程一樣同時被考慮進去，從而保證買賣和倉位優化結果的准確性。毫無疑問，相較於上面所涉及到的研發流程、特別是圖1中較為鬆散的研發流程，該量化交易策略研發流程的各個組成部分更為緊密，因此在優化過程中所產生的與實際操作的偏離也就越小，買賣和倉位設置的准確度也就更高。但是在實際工作中，如果想參照這一流程進行研發，那麼就需要比較強的計算能力，數據量的大小也要達到一定要求，同時優化方法和目標函數的設定要能夠同時覆蓋買賣和倉位的所有參數，因此往往也只有極為簡單的策略思路可以採用這樣的流程框架進行研發。

在實際的量化交易策略相關工作中，研發只是整個工作流程的一部分，還有兩個組成部分需要著重強調。基於此，圖5在圖1所示的研發流程的基礎上給出了一個更為完整的工作流程。如圖所示，需要增加的部分包括處於研發過程之前的數據准備工作以及處於研發過程之後的策略執行工作。這兩項工作與前面所論述的研發流程具有很強的邏輯關聯性與內在依賴性，三者結合起來形成的一個整體，基本上可以涵蓋量化交易策略具體工作的絕大部分內容。

首先論述數據准備的工作，循著圖5中的箭頭可以看到，在量化交易策略的整體工作中，既要為研發過程准備相應的研究數據，也要為策略執行准備相應的實時數據。在研究數據方面，由於尋找合適的量化交易策略需要不斷重復研發流程，因此對於數據的要求更偏重於准確性和覆蓋能力。同時，對數據的清洗和轉換也是一項重點工作，在大部分的數據科學研究、包括量化交易策略的研發當中，數據特徵的合理抽取對於整體效果提升的重要性有時甚至要高於精巧的模型，當然很多時候數據的轉換和模型的構造是相互融合的，針對具體情況應當採取具體的分析和處理。而在策略執行數據方面，則更應該關注於數據獲取的及時性。至於數據的清洗和變換，只需要完全復制研發得到的量化交易策略下的數據准備工作即可。另外，為了保證數據的及時性，最終進行的數據清洗工作對時間消耗存在一定的要求。
然後討論策略執行的工作。策略執行，是在量化交易策略研發完成之後，最終產出實際效能的組成部分。執行時應該遵循盡量貼近研發完成的量化交易策略的原則，與量化交易策略所確定的買賣、倉位等設置盡可能的保持一致，這樣才能最真實的反映出前面量化交易策略的研發結果。同時，策略執行的結果也可以用來反向支持具體的研發流程，通過對策略執行所得到的收益、風險情況的判斷，實時的重新進行研發，對量化交易策略進行修改，從而使得策略能夠及時的得到現實的反饋，增強自身的穩健程度。值得一提的是，後面將要介紹的推進分析是一種模擬策略執行的回溯測試技術，讀者可以在運行推進分析時有限度的了解到量化交易策略實際執行時的種種狀態。

㈧ 國內A股個人能做量化交易嗎

量化交易說白了，就是把人工的交易策略寫成程序，讓計算機去分析大大提高了分析效內率，個人容當然可以參與了，如果你自己會寫程序那基本不需要什麼費用，如果你自己不會寫程序，那你想找一個又會編程又懂炒股的人，這筆費用可真不少，這樣的人你得給人家多少年薪啊。

㈨ 量化交易是什麼意思

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。