量化投资容量

① 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~:00： 打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划

17:00~18:00: 运动

岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

(1)量化投资容量扩展阅读

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，

极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

② 零基础想学金融投资,量化交易编程,该怎么学有哪些方法

我想问你学习的方法以编程是通过设定来完成的

③ 量化交易中。D-Alpha 是什么意思希望说的详细点

D-Alpha对冲交易系统
在D-Alpha系统中，一个有效的策略从开始到最后实际交易，需要经过四个步骤：历史数据统计后验、历史高频数据后验、实时高频数据模拟交易和实盘交易，具体流程见图18-2。
历史数据统计后验
历史数据统计一般以收盘价或者日均价作为买入卖出的交易价格，交易成本的考虑一般是事先设定一个固定的数值，比如千分之三。然后根据设定的交易价格计算出在某一段时间内的收益率、超额收益、夏普率等结果。
历史数据统计后验的优势是效率高、简单方便，一般十年左右的数据后验，几十分钟就可以程序跑完。缺点是不够精确，尤其不能考虑资金量对市场的影响。因为有的策略和市场容量之间有很大的关系，例如高频交易策略，在资金量大的情况下，很多有效的策略就会失效，因为其冲击成本会吃掉所有的收益率。
因此历史数据统计后验只能作为筛选策略的初步方法，更加精细的方法需要历史高频数据后验实现
历史高频交易数据后验
历史高频交易数据后验的核心在于根据历史高交易频数据进行模拟撮合，撮合算法主要是判断在某个时段的成交量的成交比例。例如某个股票在历史上5.0-5.1价位之间成交了10000股，其中的挂单量为50000股。那么在后验的时候，可以设定成交股的A%和挂单量的B%中最小值，为模拟撮合的成交量。
如果想严格一些，将A和B的值设的小一些即可，如果宽松一些，将A和B的值设大一些。在本量化投资系统中，A和B的值一般取为10%和30%。
高频数据实时模拟
策略后验可以解决一个策略在样本内的效果问题，但是无法检验其在样本外的效果。解决这个问题的方法是进行高频数据的实时模拟交易。
实时模拟交易也有全自动化和手工两种方式，全自动化是将策略写成一个DLL，放在模拟平台上自动运行，手工就是利用机会监控的消息提示，进行人工交易。
高频数据实时模拟和实盘交易已经非常接近，对冲击成本的考虑，市场容量的考虑基本上和实盘已经一致，唯一不能解决的就是对市场的影响，因为模拟交易不能影响市场价格，这个就只有在实盘交易中实现。
实盘实时交易
前面三个步骤的目的都是为了最后进行实盘交易，实盘交易对市场的影响会体现出来，只有通过了实盘实时交易，一个策略才能被证明是有效的。

④ 私募基金规模大小怎么看

这位网友问的应该是私募公司的规模吧！关于这点，很多人可能都会存在一个比较大的误解，就是认为私募公司规模大的话，基金产品规模也大。但每支基金产品在国内只会接受200个账户，所以每支产品的规模大小参考意义并不很大。每个私募公司都会有自己不同的基金产品，不同产品背后有不同的管理团队，管理能力也会各有不同。因此很多时候考量基金公司的时候，还是要从产品策略，操作理念，选股方法等多方面考量，你也可以参考金斧子上对各类私募基金的说明。最近我比较关注的是一家叫亚洲价值资本的投资公司，新浪财经在巴菲特股东会期间举办的投资人酒会，有这家私募管理人的特别报道，感觉他们对价投理解蛮深的。他们专注做价值投资，其中很多选股策略是可复制的，产品有一定关联性和可比性，而且产品信息的透明度相对也较高

⑤ 什么是量化投资交易策略

一文看懂量化投资策略

闲话基

量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。

跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。

由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。

⑥ 目标市场和市场容量的问题

站在国家的标准（法律和需求）去看待一个行业，站在行业的标准去看待一个企业，所以你的目标市场容量分析是对的，当不能量化数据的时候，就相信你自己的直觉。

那你目标市场分析之前必须要考虑的是两个问题
1：你为什么说自己的环保筷子就那么有市场竞争力（表现出你的成本和差异化）
2：要做到全国第一，你必须有投资团，那么你如何把你的产品做到最具性/价比有能平均股东收益，以及代理和分销商的收益，包括你自己的收益。

比起你的问题，我想你更应该思考下面的两个问题！

⑦ 私募量化空间是什么

一、私募蓝海启航
2013年6月1日，修订后的《中华人民共和国证券投资基金法》（“新《基金法》”）正式施行，私募基金得以正名。在旧《基金法》中，私募基金并无相关规定，导致私募基金长期游走在政策法规的边缘。新《基金法》特设“第十章：非公开募集资金”，对私募基金的合格投资者数量、基金管理人登记、基金合同等方面做了框架性的规定。
自2014年2月7日起，《私募投资基金管理人登记和基金备案办法（试行）》开始实行。私募证券投资基金、私募股权投资基金、创业投资基金等管理人应向基金业协会履行登记手续，并在私募基金募集完毕之日后20个工作日内，通过私募基金登记备案系统进行基金备案。试行办法规定：“经备案的私募基金可以申请开立证券相关账户”。这就意味着私募基金发行产品的法律主体地位得以确认，无须再借助信托、券商资管、基金专户等通道。根据试行办法，私募产品发行手续也较为便捷，只需事后备案。
私募“转正”以后，系列政策红利涌现。5月9日，国务院发布《国务院关于进一步促进资本市场健康发展的若干意见》（新“国九条”）。新“国九条”提出公募和私募要协调发展，并专设一节“培育私募市场”，包括建立健全私募发行制度、发展私募投资基金，同时还计划推出私募基金监管等行政法规。
为贯彻落实新“国九条”，证监会在券商创新大会前夕的5月15日发布了《关于进一步推进证券经营机构创新发展的意见》，将“支持自主创设私募产品”作为“支持业务产品创新”的重要举措，并提出了促进私募配套发展的计划，如“鼓励证券经营机构为私募产品等各种金融产品开展做市等交易服务”、“推进统一证券账户平台建设，建立与私募市场、互联网证券等业务相适应的账户体系”、“加快建设机构间私募产品报价与服务系统，为机构投资者提供私募业务项目对接、在线转让等各项服务”。
券商创新大会以后，证监会研究部署学习贯彻《国务院关于进一步促进资本市场健康发展的若干意见》的相关工作，再次提出要“培育私募市场”，包括建立健全私募投资基金监管法规规则体系、出台私募投资基金监管暂行办法以及合格投资者标准等规则、构建私募基金监管体系、建立统一监测系统。
系列政策之下，私募行业运行逐步走上规范化道路。截至2014年5月25日，共有1299家机构登记为私募基金管理人。未来，私募基金管理人的规模将进一步扩大。

中国私募基金行业尽管长期游走在政策边缘，但盈利驱动的特质决定了其在金融工具运用和投资策略上的灵活多样性。从策略运作和投资理念看，中国私募证券投资基金与海外对冲基金有诸多相似之处。但是，由于中国金融市场长期缺乏做空工具，中国私募证券投资基金在投资策略和投资收益上较真正的对冲基金存在巨大差距。
值得庆幸的是，自2010年股指期货推出以来，中国金融衍生品市场加速发展，多空类金融工具不断丰富。从股指期货、国债期货、融资融券到筹备中的个股期权、股指期权、蓝筹股“T+0”，多层次、多品种的金融市场为国内私募证券投资基金的发展提供了更加丰富的组合工具和更加广阔的空间。
根据对冲基金研究公司（HFR）发布的对冲基金指数（表2），全球对冲基金在过去5年中的平均年化收益率为7.11%，其中事件驱动型、相对价值型、股票对冲型等对冲基金的平均年化收益率均在8%以上。
随着中国多空金融工具的日益丰富和投资理念的日益成熟，中国私募证券投资基金有望向海外对冲基金看齐，有望在基金类型和投资策略上实现纵向和横向的双拓展。

在私募基金投资理念和投资工具日趋成熟的背景下，量化投资作为重要的投资方法，近年来关注度得以提升。传统的投资方法主要是基本面分析和技术分析，量化投资则是将投资理念寓于数学模型中，并采用计算机技术实现投资理念和策略的过程。有别于传统的投资方法，量化投资可以：（1）克服投资者情绪，使投资具有纪律性；（2）依托大量模型，使投资具有系统性、层次性；（3）程序化发掘市场机会，使投资具有及时性；（4）指令化控制损失下限，使投资具有风险可控性。
在计算机技术和从业人员素质同步提升的背景下，国内私募证券投资基金行业越来越多地将量化投资纳入投资过程。从最初的量化选股、量化择时到各类套利策略，私募证券投资基金正逐步挖掘量化投资给投资带来的便捷性、准确性和收益性。尤其是在股市长期低迷的环境中，量化投资为投资者提供了一种额外的收益风险选择。
对海外量化共同基金和非量化共同基金的统计结果显示，量化基金通常平均收益率更高，且平均标准差较低。在下降的市场行情中，量化基金的平均收益为-3.84%，优于非量化基金的-6.2%，这种优势主要来自股票市场中性策略的表现。由此，在金融危机时期（2007~2009年），量化基金的表现优于非量化基金。

⑧ 高频交易和量化交易到底有什么区别

从历史上看，很多高频交易公司的创始人都是交易员出身，原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展，交易的自动化程度和频率也逐渐提高，这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然，这个过程也出现了一些分化，有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位，并且始终未放弃人工交易，最终形成了人机结合的半自动交易；而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些，往往采取全自动的交易模式。事实上，也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越，到目前为止，也只能说是各有利弊。
人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远，在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上，全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间，不过自动化交易往往因为程序过于复杂，加上很多公司人员流动较大，在程序的维护上会出现一些失误，最终程序出错酿成大祸，比如著名的骑士资本。
至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件，那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。
量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先，美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的，比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身，DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身，AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身，而高频交易公司则更多是传统交易员创办的；其次，量化投资一般依赖于复杂的模型，而高频交易一般依赖于运行高效的代码。
量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期，要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大，模型也因此更为复杂，对程序的运行速度反而没那么敏感；高频交易处理信息的时间极短（微秒或毫秒级），不可能分析很多的信息，因此模型也趋于简单，竞争优势更多依靠代码运行的效率，很多人甚至直接在硬件上写程序；而最后，量化投资的资金容量可达几百亿美元，而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元，但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定，如Virtu Financial交易1238天只亏1天，因此一般都是自营交易，而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。

⑨ 如何识别优秀的量化交易策略

最快的方式就是用模拟账号去模拟
看一下收益就知道策略好或者不好