量化投资国内外

❶ 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

量化交易，有时候也称自动化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，避免在专市场极属度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，在国外，七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。
过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。
量化交易的优势：1. 严格的纪律性 2. 完备的系统性 3. 妥善运用套利的思想 4. 靠概率取胜
量化交易的风险性：首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。
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❷ 国内的量化投资与国外有些什么差别

1、认识上，国外历史悠久，业绩比较稳定，得到了众多的投资机构的认同。国内差一些，当然专以长信量化先锋属的产品也是很好的。
2、数据。国外有更多的数据可以使用，也有更多的衍生品来构建模型。
3、政策规定。我们上层建筑有些人畏量化如虎。
4、氛围。国外有quantopian等量化平台活跃了整体的气氛，让更多人可以参与量化交易，我国发展差些，当然也有Ricequant量化交易平台这样的杰出代表。

❸ 量化投资方面，国内外都有哪些好的论坛或者网站

徐小明做了一个量投网，WIND咨询金融终端里量投模块也较好了。但比之国外还有相当差距回，交易员答、策略师、程序员没有形成好的闭环吧。古语有云：有道无术，术尚可求也；有术无道止于术。窃以为运用指标做量投不是交易的核心，核心是在于看懂市场环境，针对特定环境选取适当的量投策略。在交易系统未能判断大势的情形下，好的量投仍旧需要依靠人的主观判断。

❹ 量化交易是什么时候推出来的

量化投资的产生(60年代) 1969年，爱德华·索普利用他发明的“科学股票市场系统”（实际上是一种股票权证定价模型），成立了第一个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖。
量化投资的兴起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯也因此被称为"量化对冲之王"。
量化交易的繁荣(90年代) 1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略等，开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合
拓展资料：
量化交易是怎么产生的？第一个采用量化交易的人是谁？为什么量化交易可以传得这么快？量化交易未来的路在哪里？ 产生生命的基础条件是有机物和水。产生量化交易的基础条件则是20世纪80年代以来，计算机的普及和算力的提升。
第一个采用量化交易的人是谁，他是赚是亏？我们都无从得知，但量化交易的概念流传了出来。达尔文的《物种起源》已经是今天的经典书籍，主要阐述了物竞天择，适者生存的思想。一种事物的兴起，往往是它适应了环境，而交易员群体正是一个特殊的群落，竞争激烈。量化策略在这个环境当中表现出了种种优势，从而迅速传播，并迅速蔓延。
用量化方式在构建构建交易系统时基于数据进行精准统计，因此具备较高的可信度。借助计算机的算力，在进行构建交易模型时，可以节约大量的统计时间。计算机的超快算力，也可以将决策结果在几毫秒委托到交易所。用计算替代人工下单后，可以解放交易员的盯盘时间，避免精神劳累，获得更大的自由。
基于这些优点，以及交易员对自由的追求，量化的风气或将欣欣向荣。 计算的算力再强，但没有智力，没有经验。编程即理解，只有理解通透，才能让计算机的超强算力为你服务。量化交易已经在交易员群落的竞争中显现出优势，未来没有编程能力的交易员，除非能在认知上达到极致，否则将更难取胜。

❺ 量化投资方面，国内外都有哪些好的论坛或者网站

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❻ 什么是量化投资有哪些常见的量化投资策略

量化投资是在投资过程中运用数学、统计学、信息技术等知识。投资者会收集股票的数据，然后依靠计算机系统强大的信息处理能力，用先进的数学模型代替人工的主观判断，从而在控制风险的前提下实现最大回报。

量化投资流行的原因，甚至带有主观的投资趋势，这必然具有量化投资的优势。总而言之，有以下几点：它基于数理统计，更接近一门科学，让未来更容易预测和感知，可以全年实时监控所有市场和交易，而人类不能。它避免了人的情感，完全由机器自动化，严格执行纪律。过程和风险更加可控。这些优势逐渐将量化投资带入我们的视野，并被越来越多的投资者所接受。

❼ 中国现在量化投资靠谱吗

我本身做美来国股市的，对国内源市场只能是比较了解。美国那边确实有华人在做中国国内市场的量化投资。这些人都比较低调，比如在经贸大厦租个办公室什么的，但是并不谈论自己在做什么。我也认识几位在广州做了四五年的朋友。

单纯的量化投资是可行的，都是看期望和概率，影响因子很多。主要在CTA用，当然模型会复杂些，工具也多些（比如说考察两个index的spread，跨区等等）。这种相对低频的量化投资可以移植到中国二级市场上。很多人误以为大量的内幕交易和市场操纵会阻碍量化投资，其实不然。量化投资最大的敌人是市场有效，最怕完全效率市场。只要交易所披露信息及时，而市场总有人在交易，有人性在，那么量化投资就是可以做的。另外，基于量化指标的回测统计方法在中国远没有得到广泛使用，大多数投资者采用跟风投资或K线图形的策略。也正因为很少有人用这种方法买卖股票，这种方法在中国显得真正非常高效，做到了高收益低风险。据我所知，国内京东金融在今年也开始做了，另外实盈机构、爱猫爪APP的量化策略也非常领先。

最后，我认为风靡英美的高频交易在中国目前还不大行，因为手续费太高。

❽ 量化交易是什么意思

量化交易是一种投资方法。

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。量化交易指使用数学模型取代人为的主观性判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中甄选能为企业带来超额收益的大概率事件以制定有利于企业发展的策略。

从18世纪开始，金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法，经过多年的进化，已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。那么，在目前不断变化的中国资本市场，什么投资方向迫切需要我们深入探索。笔者认为，量化投资作为中国市场的新兴投资方法，正在引来越来越多的关注。
中国投资者对数量化投资，虽不陌生，却仍懵懂。量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，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，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。量化交易主要运用数学公式来构建模型，经过大量数据来判断将来价格走势，并且由程序进行择机选股的一种方式。它的选股而十分广泛，覆盖面达到上百只甚至上千只股票，并且能够排除迫涨杀跌等人为因素，纪律性很强。
“量化交易”有着两层含义：一是从狭义上来讲，是指量化交易的内容，将交易条件转变成为程序，自动下单；二是从广义上来讲，是指系统交易方法，就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件，智能化辅助决策体系，将丰富的从业经验与交易条件相结合，在交易过程管理好风险控制。

量化交易至少应该包括五个方面的要素：
(1)买入和卖出的信号系统。
(2)牛市还是熊市的方向指引，比如用200天移动平均线分辨熊市中系统风险的规避。
(3)头寸管理以及资金管理。
(4)风险控制，运用信号源来确定止损位置，利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。
(5)投资组合，不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数，有快有慢)以及不相同时间周期组合，现分散组合，让交易账户波动更加稳定。

❾ 量化交易的特点和前景

量化交易 是将传统交易理念规则化、变量化、系列化、模型化，利用计算机的数据处理能力，对宏观周期内投资产品的市场结构、估值成长、盈利质量、市场情绪等多个角度进行分析，藉以制定新型投资策略，形成一整套操作系统，在实盘中使用电脑自动执行。

以人工智替代投资者在某些环节中做决策，能极大地减少了情绪波动的影响，增强投资的一毁正致性，可以大幅提升投资的稳定。相较主观交易者经常会应用“盘感”、“经验”、“第六感”作为其下单的策略，量化交易强调数据的重要性，一套策略一定是清晰明了的，首先得能说得清，道的明，策略是一套完整的闭环，无论开仓、平仓、止盈、止损，都有明确的条件，否则计算机也无法识别。

这样的好处也很明显，会让我们的交易变得清晰、成体系。我们能在此基础上，改良、精进，可以设立投资组合，交易不同的标的，使用不同的策略，而又相互不影响，能通过策略、资金管唤此理、执行成体系的交易，而非停留在构建虚无缥缈且无法验证的策略这个阶段。交易系统扮演着“宪法”的角色，并不是具体的法令，剩余的细节则由操盘手借助自身经验来微调量化交易中的参数处理。量化交易也可以理解为是人工智能、数据分析在金融领域的一种应用。

量化交易与普通交易的区别类似于西医和中医，普通交易是中医，一番望、闻、问、切之后，依据个人经验和主观感觉开出药方；量化交易是西医，要化验、拍片，取得大量客观数据后开出药方。虽然都治病，但依据截然不同。量化交易运作之前，会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。

采取股票量化交易的目的就是以明确的指标和规则指导交易，量化策略在实际使用的过程中可以脱离人为判断，执行速度更快，运作效率得到了提高。不论是否采用程序化的执行手段，量化交易策略都能够在实际交易中减少人的负担，也就减少了许多重复性的劳动。早先的时候，投资市场都是交易员自己盯盘，根据市场动向来进行买卖。但是人的精力毕竟有限，随着金融市场的发展，股票越来越多，交易员很难再靠自己去分析和盯盘。后来，投行家们就想到了利用计算机大数据分析来进行金融操和余迅作，只要设定好相应的规则，编写好相应的程序，依靠计算机强大的数据处理能力，就可以轻松地进行市场操作了。

在科学不断进步的今天，越来越多的先进技术被创造出来并应用到各种情境之下。通过结合多个不同学科的知识和相应的数学模型，量化交易策略更有可能发现一些隐藏较深的复杂数据规律，而这些规律往往不太容易被主观交易者察觉得到。随着大数据、人工智能等技术的飞速进展，金融投资正在逐步由人主导转向由科技引领，人与技术在投资过程中如何更好地结合，成为未来投资的关键。在此背景下，量化投资日益得到国内大量基金公司的重视，特别是在监管逐步趋严、市场有效性逐步提升的过程中，量化交易具有广阔的成长空间。

                                                                                                                                                                 作者: 公众号 量化交易小课堂