1. 量化交易主要有哪些好的策略
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库mysql，asp网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版win7操作系统。
2. 量化交易是什么
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回数据中甄选能为企业答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。
本条内容来源于：中国法律出版社《法律生活常识全知道系列丛书》
3. 量化交易都有哪些主要的策略模型
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。 量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。
4. 期货量化交易系统哪里可以下载
期货量化交易系统在
你开户之后下载的软件里面，
比如大智慧软件里面
就会有显示电话的交易。
5. 量化交易是什么意思
量化交易就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组版合。简单的讲可权以分为策略构思、建立模型、数据回测、调优再回测、交易跟随这5个步骤。
股票量化投资模型主要分为两大块：风险模型和多因子选股模型，分别用于控制风险和提高收益。风险模型中纳入了行业、市值和风格因子，行业不偏不倚，市值不偏大小，风格兼顾长短期。多因子模型建立在风险模型之上，涵盖七大类筛选因子，覆盖情绪、动量、质量、估值等多类型因子以及大数据投资因子。
的确，要自己做出一个量化策略，肯定需要对一些基本的指标（因子）有清晰的理解，拿你说的基本面来说，比如市盈率（PE）这个因子，PE越高说明股票的估值越高，买入后风险就高；PE越低说明股票估值越被低估，买入后上涨的机会就越大。所以，我们就可以简单的得出一个低PE的量化策略，当然这种单因子策略存在着很大的局限性，真正在做策略的时候我们还需求结合其他的因子，这样做出来的策略的回测结果会更加的理想，实盘的赢率也就更大了。
如果你只是个普通的散户，想在未来的交易中采用量化交易体系，那还是很有必要系统性的学习一下的。
6. 量化交易有哪些重要的模型
您好，
Alpha策略模型
Alpha策略包含不同类别：
按照研究内容来分，可分为基本面Alpha（或者叫财务Alpha）和量价Alpha。业内普遍不会将这两种Alpha完全隔离开。但是不同团队会按照其能力、擅长方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的团队喜欢用数据挖掘的方式做量价因子，而有的团队喜欢从基本面财务逻辑的角度出发，精细地筛选财务因子。
按照是否对冲可以分为两类。全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好；从长期看, 公司可以赚取BETA分红收益, 并且可以吸引看好指数的客户。相比之下而对冲Alpha策略一般在大牛市中会远远跑输指数；此外不对冲的好处是节约资金，对冲的Alpha策略至少要放20~30%的资金在期货端用来做保证金。
2.CTA策略模型
关于CTA策略，
CTA策略的特点是收益风险比相对Alpha来说会较低。但是在行情较好的年份收益可能会很高，尤其是在早期。而且，无论是在编程还是策略上，CTA入门的难度相对来说都是最低的。
请采纳
7. 量化交易该如何入门
5000万差不多吧。没5000万不要谈量化交易，手续费能不能赚回去都是问题
8. 量化交易平台的挑战都有哪些
量化交易平台的功能一般包含三大块：研究、模拟、实盘。转化到技术层面为：数据、回测、实盘、安全等等。
基于国内市场，我们遇到的挑战如下：
1：数据
数据包含两类，一类是行情数据，一类是财务、基本面、舆情、研报等其他数据。行情数据：
目前市面上分钟级的数据比较精准，可以用于中低频的交易回测；历史、实盘TICK级的Level-1、Level-2数据需要自己找渠道去获得，较容易找到的渠道很容易出现漏数据、不精确等情况，需要工程师专门结合了多家数据源进行核对修复。
2：回测
回测最难的在于如何确定成交量，同时要考虑复权、停牌、ST*等问题，这里面有很多细节
3：安全
安全在交易平台的开发中是重中之重，如何保证策略的安全性，不被外部、内部人员所窃取，分为2部分。
一部分是WEB安全，一部分是策略的编译安全。
因为量化交易平台是用户可编程的，我们京东量化选用的是PYTHON语言，因为有强大的科学计算库和高性能，导致用户可以调用很多系统级API，在这上面我们下了很大的功夫来保证用户的策略安全，做到理论级的策略隔离。
只能大概讲一下，这里面每一个部分都可以延伸出来成为一个话题。