什么是量化交易？个人如何做量化交易？

1. 什么是量化交易？个人如何做量化交易？

      一、何谓量化交易      量化交易(Quantitative Trading)，即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。      量化交易是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预期年化预期收益的多种“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。二、量化交易的发展      对多数普通投资者而言，量化交易仍是一个较为陌生的概念，但该模式已在国内流行了数十年。2010年，国内股指期货上市，成交量在两年内增加了倍，为量化交易提供了极佳的交易标的，国内量化交易便快速发展。      据华联期货介绍，2012年上半年，量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右，但占股指期货交易量的比例已达20%左右。绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易，部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。      事实上，3年多来，在股市连续下跌的大环境中，传统投资策略纷纷失效，而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的，以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式，却在国内投资市场崭露头角，并实现了较为稳定的预期年化预期收益。      “传统投资策略依靠人的主观感觉来投资；而量化投资是根据数学统计模型，由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出，量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。      据华联期货介绍，量化投资主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等，主流平台包括文华财经、交易开拓者、金字塔，此外Multicharts、龙软、高手、金钱豹、Yesterday等平台在业内的使用也较为广泛。三、量化交易的特点      “量化产品的特点就是任何行情阶段都能盈利。”国信证券东莞营业部投资顾问蔡恩侠告诉，量化产品一般都是多空对冲，因此无论牛熊市均能盈利，不过其也有弱点，即牛市跑不赢一般的股票类投资产品，“2007年大牛市，也就30%左右的预期年化预期收益，但2008年大熊市也有15%左右的预期年化预期收益。”      “资金不会一直朝一个方向直线形地前进，资金增值是一个艰难的曲折前进过程。”莞香资本CEO江国栋则提醒道，回撤即是资金增长行进中的停顿，也可看做是期货交易的机会成本。“因此，必须正确看待策略参数优化结果，不刻意追求最高预期年化预期收益，不过度拟合行情；同时，坚持正确的交易理念和交易方法，严格执行和坚持不懈是持续盈利的前提。”      量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。

2. 个人做量化交易需要注意些什么？

一说到量化投资，一下子蹦出来一堆厉害的语汇，例如：FPGA，微波加热，高频率，纳秒等级延迟时间这些。这种全是高频交易中的语汇，高频交易的确是基金管理公司做起来较为适合，平常人搞起来门槛较为高。

可是，必须确立一点量化投资不相当于高频交易。买卖假如依据频率来区划的话，可分成：高频率：ticke纳秒等级的1s等级中低频：1s~2h等级超低频：1d~2w等长线投资高频交易对延迟时间，特性和可靠性规定十分高，必须很多的硬件配置的成本费和人力成本。

可是中低频买卖对硬件配置规定便会低许多。本人与基金管理公司差别关键反映在优化算法上，普通程序也是有工作能力捕捉到这一频率的买卖数据信号。老头子废话不多说，就一个字，立即干！假如要想剖析A股，或是BTC，就必须自身构建一套自然环境。

一般构建一个量化平台必须这种流程：设立账户〉开发工具构建〉数据信息提前准备〉量化交易策略开发设计〉回归测试〉模拟交易〉实盘买卖一、设立账户（这里忽略）

一、开发工具构建现阶段流行的两种服务平台是，python和R语言。这两个语言表达有给予回测架构，时间序列分析剖析，数据分析的库，（C+和java还可以，但是门槛相对性较为高）。
Python：现阶段应该是最广泛的本人量化分析技术性优选 语言表达，由于有关的开源框架非常丰富多彩。R：高级优化算法较为便捷，小区较为活跃性。我选择的是Python，常见的回测架构用的是ZipLine和BackTrader。

二、数据信息提前准备中国的股票数据，有一些服务提供商给予，例如通联数据、tushare；海外证券数据信息能够从得这种数据信息后就可以导到数据库查询去。有关数据库查询的挑选，一般应用Mysql，假如信息量较为大（>100G）能够应用mogodb，一般本人不容易这么大信息量。

三、量化交易策略开发设计说到买卖优化算法，通常会想到深度学习、马尔可夫实体模型、数据分析、深度神经网络、神经元网络等这种厉害的AI语汇，可是，一般游戏玩家基本上用不上。

针对一般投资者能够采用简易高效率的优化算法：
1、将自身实际操作和念头程序化交易，例如：三连阳，买低价股票或是你听闻过什么神奇的实际操作技巧全是用编码完成，随后应用历史记录开展回测。
2.传统式的指标值买卖：移动平均线，MACD，布林线指标等，蜡烛图基础理论，RSI，江恩理论。这种纯技术指标分析指标值必须在特殊的情景才可以有功效，大家都听闻过海龟交易法，很有可能都觉得挺有些道理的。但具体情况怎样，用A股或是外汇数据测试一下，便会发觉长期性回报率并不是特别好。

3.多因子选股票：每一个投资者都是有自身的选股票基础理论，例如有些人会看市净率，股票换手率，市净率，领域状况，交易量。这种挑选要素非常简单，但要是以好几千个股里去挑选，通常必须很多活力。程序流程就能特别好处理这种难题。如果你是高级玩家还可以试着一下高级优化算法。

例如深度学习，数据分析等。互联网大数据在金融投资行业运用或是处在逐渐环节。从现阶段信息内容看来，互联网大数据基金收益率的算是非常好，例如百度搜索和广发证券协作的百发指数型基金，腾讯官方和嘉实协作的互联网大数据股票基金。

四、回归测试假如回测实际效果非常好，回报率，最大回撤率，Sharp值，等指标值，都是在可接纳的范畴内容，你毫无疑问便会激动，急着要上真正买卖，乃至逐渐方案创立私募投资基金，可是，别着急，最好是模拟交易一下。

五、模拟交易但在实盘买卖前，还必须做一两个月模拟交易。许多回测实际效果非常好的对策不一定在模拟交易情况下就主要表现得好。历史记录是固定不动，回测的情况下能够根据持续调节主要参数，让各类指标值趋向极致，有时会造成优化算法过度拟合，由于销售市场一直千姿百态，太过于呆板的优化算法是没法融入销售市场转变。

模拟交易最后实际效果一般在于你的程序流程是不是灵便，是不是优良的风险性和资金分配优化算法。
总结：对于说本人做量化投资是不是可靠，上边的步骤早已表明了实际可策划方案，可靠性显而易见。对于能否赚到钱，就看本人的修为了更好地。

3. 个人做量化交易需要注意的几点问题

近期，量化交易非常火爆，不少投资者开始尝试利用量化交易为自己赚钱。现在甚至有一个结论，那就是量化交易是万能的，认为只要使用量化交易，你就可以一直赚钱。这种想法太理想化了。事实上，在量化交易的过程中，需要解决三大问题。
  
 
  
                                          
 问题 1：过度拟合
  
 量化交易最大的特点之一就是可以优化之前的数据。即使你什么都不懂，选取相应数据，设置几个参数，就可以跑出完美的曲线。但关键是，完美的曲线并不意味着你就能赚钱。许多人没有意识到过拟合的风险，这导致许多系统看似完美实操却出现许多问题。盈收AI核心团队由一大批人工智能开发专业人士和证券行业自动交易资深研发专业人士组成。产品内置的每一个交易策略都经过长时间的推演和验证，可以回测出超高的历史年化收益率。
  
 
  
                                          
 问题2：品种单一
  
 很多投资者都知道量化交易的好处，但问题的关键在于使用的时候，太多的交易策略需要验证太麻烦了。因此，许多投资者都在使用单一交易品种进行交易。单一的交易品种有很大的弊端。最大的问题是回撤非常大。盈首AI产品包含180个半成品人工智能模型，分为牛市、熊市和震荡市场三大板块，用户可根据市场行情自定义添加交易参数，组合出符合自己操作思路和盈利模式的交易策略，同时平台独有的去风险因素，可以实时监测主力资金流向，大大提高策略的年化收益率，降低回测风险。
  
 
  
                                          
 问题 3：执行
  
 量化交易实际上是自动化交易，由机器本身严格的按照指令执行策略。但人不是机器，交易的时候一定会带有自己的主观思维，人工干预程序化交易，自动交易变成半自动交易。造成交易结果差异的很大一部分原因出在执行这方面。

4. 量化交易一定赚钱吗

5. 个人投资者如何量化交易

量化投资是运用机器学习、模式识别、数据挖掘等方法建立数学模型，形成投资策略并做成计算机程序，进行自动化交易的一种投资方式。如果从大类上划分，它又可分为“量化策略”和“算法交易”。简单来说，前者是利用量化的方式，对金融市场进行分析、判断从而交易的策略。当我们研究策略时，可以在历史数据上回测，对过去指定时间段进行模拟交易，从而得到的收益以及净值变情况，并通过实时数据进行策略仿真，模拟策略的实时交易进行结果的预判。而算法交易是一种程序化交易方式，利用特定算法决定交易下单的时机、价格乃至最终下单的数量等，可以减少交易摩擦成本。量化投资的方式可以帮助我们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。于是，越来越多的投资者开始参与其中。【拓展资料】一、何谓量化交易量化交易（Quantitative Trading），即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。量化交易是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。二、量化交易的发展对多数普通投资者而言，量化交易仍是一个较为陌生的概念，但该模式已在国内流行了数十年。2010年，国内股指期货上市，成交量在两年内增加了1.4倍，为量化交易提供了极佳的交易标的，国内量化交易便快速发展。据华联期货介绍，2012年上半年，量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右，但占股指期货交易量的比例已达20%左右。目前，绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易，部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。事实上，3年多来，在股市连续下跌的大环境中，传统投资策略纷纷失效，而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的，以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式，却在国内投资市场崭露头角，并实现了较为稳定的收益。“传统投资策略依靠人的主观感觉来投资；而量化投资是根据数学统计模型，由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出，量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。

6. 量化交易靠谱吗？

整体来说是靠谱的。对于量化而言，我们一再强调，这是一个在投资实践过程中祛魅的手段。选择了量化，投资人便诉诸了自身的理性，他将摆脱感性与玄学的束缚，他的投资行为便具有了可复制性——如果时间倒退，在同样的时间点他会做出相同的选择。这是知行合一的基础。

从某种意义上讲，只要认为对各类投资标的进行分析的行为仍然有价值，那量化一定就有用。除非依赖内幕消息这种手段进行交易，无论是主观选股、宏观对冲亦或者是其他方法，都能找到数据与模型在其中活跃的影子，区别只在于投资人将自身投资理念抽象并进行分析与研究的能力有高低之分而已。

对于交易而言，量化作为一种范式，可以说具有压倒性的优势。尤其对于体量较大的投资者而言，如果交易量足够大，那会对市场造成更大的冲击成本。这一成本会蚕食相当一部分的利润。因此对于体量较大的投资人来说，基于量化研究出来的各类执行算法几乎可以说是必须的。以金纳科技的实证经验来看，选择使用量化交易算法，会显著地降低交易带来的冲击成本。对于券商自营和公募来讲，毫无疑问算得上是必须之物。

当然，有人会说，那就不用机器学习，用技术指标就好。可是事实上，那些指标本质上也是一些基于原始特征挖掘出来的特征，几乎全部都是基于量价时间序列在上世纪的美股市场挖掘出来的特征，也许这些特征在那个时候有一定市场意义，而现在是2020年的A股市场，我几乎能肯定的是这些特征的成功率会随时间增长收敛于1/2。数据信噪比低，数据涵盖的信息少，导致A股量化对投资者的要求极高，必须得要用他们的投资经验去弥补交易数据有效信息不足的短板。这也是我建议手动交易经验足够的前提下，才去做量化的原因。

7. 量化交易靠谱吗？

近些日子，一则“量化交易靠谱吗？”的问题，成为了一个热门的话题，我来说下我的看法。量化交易是什么意思呢？量化交易主要就是指通过电脑程序的计算，统计出来的一些高胜率的模型，然后在通过这些模型去进行交易，实现稳定的盈利。量化交易靠谱吗？我认为量化交易一般的情况下应该都是靠谱的。一般的情况都是他了解过 ，自然不容易出错，但是特殊情况他也会出问题，导致严重亏损。不仅仅有普通的量化交易，现在还有一些游资做出了一些自动打板的操作，也是朝着自动化交易继续迈进了。那么具体的情况是什么呢？我来给大家分享一下我的看法。
一.量化交易量化交易主要就是指通过电脑程序的计算，统计出来的一些高胜率的模型，然后在通过这些模型去进行交易，实现稳定的盈利。量化交易也是很多这样的基金的，实力都是还不错的。
二.量化交易靠谱吗我认为量化交易一般的情况下应该都是靠谱的。一般的情况都是他了解过 ，自然不容易出错，但是特殊情况他也会出问题，导致严重亏损。比如熊市之类的，一些突发的暴跌，会让一些不好的量化交易持续的加仓，最后导致爆亏的情况发生。
三.自动打板不仅仅有普通的量化交易，现在还有一些游资做出了一些自动打板的操作，也是朝着自动化交易继续迈进了。比如华鑫证券上海分公司这个席位，就是自动化的打板席位，每天都会有非常多的票上榜，每天都买入十几只的票，非常牛。                         

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8. 个人能做量化交易吗？

 个人是可以做量化交易的。
   个人做量化交易需要一定的投资策略和算法来作为支撑。
   1、投资者的纪律性要比较强，应该严格根据模型的运行结果来进行决策，不可以主观随性。
   2、要进行严格的仓位管理，投资者可以采取漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法。
   3、应该严格的设立止损止盈的位置。在股票亏损比较多的情况下，要及时的抛出，从而避免过多的损失。
   4、要根据趋势量化择时、市场情绪择时、有效资金量择时、SVM量化择时等方式来判断买入以及卖出点。
   5、要进行资产的组合操作，分散风险性。
     
   量化交易指的是依据先进的数学模型替代人为的主观判断，利用先进的计算机技术从庞大的历史数据中筛选出能带来超额收益的多种“大概率”事件，然后制定策略，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的非理性的投资决策。
   量化交易虽然经过海量的数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并且依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，但还是存在一定的风险性。
   1、历史数据是否完整。
   2、模型设计中没有考虑到仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能会导致资金、仓位和模型的不匹配，从而发生爆仓现象。
   3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
   4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
   5、单一投资品种导致的不可预测风险。