什么是量化交易

1. 什么是量化交易

一、什么是量化交易量化交易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、量化交易的优点1、投资业绩稳定。因为量化交易业绩所依靠的通常是由很多次的大概率事件产生的利润积累起来的，达到它的要求才能够进场。经过多个步骤，层层把关，从而极大地提高成功率。尽管它并不能保证你每一次都能够赚钱，但它能够它靠概率取胜。这主要表现在两个方面：量化交易从历史数据中不断地挖掘有望在未来重复的规律并进行利用。依靠一组股票来获胜，而不是一个或者几个股票获胜。从投资组合理念来看就是捕捉大概率获胜的股票，而不是押到单个股票上。2、能够理性投资。在容易失去理性的情况之下帮助你保持理性，因而在市场反应过度、丧失理性的时候能够及时把握住时机。3、信息的处理能力强。个人交易证券市场，对市场各种信息必然会感到十分茫然，而量化交易对信息的处理能力更强。当我们而对证券市场时，感觉它就如同大海似的，在茫茫的大海之中，要想持续地获取回报，就需要一个指引。而这个指引就是我们的交易模型，就像是茫茫证券市场航行时的罗盘。

2. 什么是量化交易

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式，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。一、证券，是多种经济权益凭证的统称，也指专门的种类产品，是用来证明券票持有人享有的某种特定权益的法律凭证。证券主要包括资本证券、货币证券和商品证券等。狭义上的证券主要指的是证券市场中的证券产品，其中包括产权市场产品如股票，债权市场产品如债券，衍生市场产品如股票期货、期权、利率期货等。证券的风险性，表现为由于证券市场的变化或发行人的原因，使投资者不能获得预期收入，甚至发生损失的可能性。证券投资的风险和收益是相联系的。在实际的市场中，任何证券投资活动都存在着风险，完全回避风险的投资是不存在的。二、量化交易具有以下特点：1、纪律性根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2、系统性具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。3、套利思想定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。4、概率取胜一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

3. 量化交易策略有哪些？

一、交易策略
一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。
按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。
 
二、主观策略
主观策略主要依靠投资者的主观判断。
期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。
类似的，股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。
另外，无论是股票市场还是期货市场，大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。

三、量化策略
量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。
投资者将初步的交易逻辑输入计算机，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、扬弃，以形成可接受的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件就已经确定，实盘中按照既定的程序执行。
对比而言，部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势，可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策，可以处理大量的数据，因此在广度上有优势。另外，量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响，因而执行更为严格和精确。
 
四、常见策略
常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略，趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。
常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等，著名的网格交易法更多的是一种交易方法，可以用在不同类型的策略中。
下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍，想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。
(1)    双均线策略
双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。
(2)    布林带策略
布林带由三条线构成，其中的中线是一根移动平均线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。
(3)    海归交易法
海归交易法由商品投机家理查德·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场，资金和仓位管理的各各方面，是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚，详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书，特别是后面的附录。
(4)    多因子选股
多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子，在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程，最后是根据因子选择要交易的股票，确定出入场时机。
(5)    统计套利
统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质，在价差或价比偏离均衡位置时进场，在价差或价比回到均衡位置时出场。
(6)    Alpha对冲策略
Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时，持有股指期货空头，该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7)    网格交易法
网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明，目前螺纹价格3000，我们建立初始仓位，比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴，50点是网格宽度。该策略的收益波动很大

4. 量化交易是什么？量化交易有哪些优缺点？

近些日子，一则“量化交易是什么？”的问题，引发了广大网友们的热议，在网上闹的沸沸扬扬。那么，量化交易是什么呢？量化交易也可以叫自动化交易，就是使用数学模型来自动交易，摒弃了认为主观的判断。量化交易的优点是什么？量化交易的优点就是去除了认为的操作，不会受到情绪的影响，都是拿概率说话。量化交易的缺点是什么？量化交易的缺点是不懂得炒作热点，不会分析时事。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.量化交易是什么量化交易，也叫自动化交易。就是指利用数学的模型，制作出一套能够稳定盈利的方法，然后让计算机自动的进行买如何卖出的操作。量化交易模型越好，那么交易的盈利能力，以及稳定性则是越强。
二.量化交易的优点量化交易的优点，是在于量化交易没有感情，是计算机纯粹的执行命令。这样就能够避免人为的操作，人受到市场情绪的影响。
三.量化交易的缺点量化交易的缺点，主要是一般量化交易盈利能力一般。量化交易不懂得像人一样去判断一些时事热点对于股市的影响，这样就会错失很多的机会。量化交易基本上就是纯粹的技术性交易系统，除非认为去干预它的运行，那才可以跟着热点走。这也是导致了量化交易的盈利一般偏弱。                              
以上就是我对于这个问题所发表的看法，纯属个人观点，仅供参考。大家有什么不同的看法都可以在评论区留言，大家一起讨论一下。大家看完，记得点赞，加关注哦。

5. 量化交易主要有哪些经典的策略？

交易策略，量化策略，主观策略，常见策略。
交易策略：一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。
主观策略：主观策略主要依靠投资者的主观判断，期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。类似股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。

量化交易注意事项
在量化交易中，交易规则、参数和回测都要依靠历史数据计算获得。我们无法判断这些从历史数据中获得的规律能否在未来的市场中持续有效，所构建的交易模型也无法判断能否应用。
简单的量化因子和策略更容易让人理解和接受，但越是简单的策略越容易被人们知悉，量化交易所获得的超额收益也越低。

6. 请教一下，量化交易策略思想是怎样形成的?

没有人天生就是交易者，更别提成功的交易者了。交易策略和交易思想，都是后天实战和训练，逐步培养起来的。《海龟交易法则》一书中就写到，交易员是可以后天培养的。确实，那些“海龟”通过丹尼斯教导的交易方法，获得了惊人的收益。

“海龟”直接得到了高人的指点，少走了很多的弯路。我们呢？要如何形成自己的交易策略和交易思想。只有大量的练习，别无他法。
成功就是简单的事情重复做。刚开始我们交易是凭感觉的，看着要涨就去买，看见要跌了就去空。那时候，我们的交易策略就是顺势交易策略。只不过这个顺势，你没有一个清晰的标准。慢慢的，你可能已经形成了一个简单的交易框架，但又不确定，他是否可以很好的运行。
这时候，你就需要大量的练习。用模拟盘来验证，你的交易策略。用历史回测效果并不好。在无风险的环境中，不考虑心态等其他因素，单从价格走势来验证自己的交易策略能不能带来收益。

如果可以，再上实盘。只有经过实战的磨砺，你才能真切的认识到自己的认知到了什么程度。交易逻辑是你交易的核心，而策略只是一个载体。比如你认为顺势交易才符合你，那么趋势就是你交易的核心逻辑，策略就是当出现趋势时，你如何去做。这个策略可以是什么价格入场，什么价格出场，也可以是行情是什么形态下入场，什么形态下出场。也可以是库存降低入场，库存升高出场。
准确的说交易思想即交易逻辑才是引领交易方向的舵手，策略只是具体的操作方案罢了。这个过程可快、可慢，要看个人的悟性。还要看，在没有形成之前，资金能否支持你走到这一步。

所以，什么交易策略、交易思想都是后话，前提是保证自己的账户里还有足够的钱，别让账户死掉。

7. 量化交易策略研发的三个层次

最近调研了一些投资公司，发现一些人说自己做的是量化交易，却搞不清楚到底什么是量化交易。
  
 我是个很爱学习的人，为了弄清楚什么事量化交易，特意查百度逛知乎，我是从这个问题开始的：
  
 程序化交易是量化交易吗？
                                          
 这里我先把几个概念总结一下：
  
  程序化交易 
  
 或者自动化交易，是将策略交由计算机执行的交易模式。量化交易中，不少交易是通过计算机自动执行的，但两者不能划等号。
  
  对冲交易 
  
 更多说的是一种交易理念，而非具体的策略。
  
  量化交易 
  
 更多是基于数据和历史统计基础，制定的一些交易策略。哪怕不用计算机执行，但基于交易因素的数量变化引发的交易，都可以叫做量化交易。
  
 而后，我在知乎上扒到一段文字，介绍了量化交易的策略研发方法，可以比较好的解答不同概念之间的关系，以及量化策略的进阶。作者将量化策略研发分成三个层次：
  
  第一类：传统策略量化 
  
 很久以前，交易员们就开始做趋势策略、反转策略、剥头皮策略、做市策略等各种不同风格的策略，只不过那时是手工操作，或者半自动化。随着市场发展技术成熟，量化交易把这些策略的研发和执行自动化了，从而提高了研发效率和水平、降低了交易成本，较大程度的排除了人的不稳定因素。
  
 这类交易，可以说是利用技术来提高原有策略的研发和执行，并且交易频率和规模也有了变化，但本质上并不算崭新的策略类别，以前赚钱的策略也许能赚的多一些，亏钱的策略，量化也不能把他变成赚钱，这就是 【思路错了量化也救不了你】 。
  
 目前国内多数量化交易都属于此类。
  
  第二类：科学技术驱动策略 
  
 纯粹或很大程度上基于技术(technologies)差别的策略。这个类别也有一定历史，但真正变成一个庞大且引人注目的策略类别，则是在近10年计算机技术的飞速发展过程中产生的。常见的情形是，某机构因为采用的算法效率更高，计算机硬件更强大（超级计算机），产生了细微的速度和计算优势，从而在交易上抢得先机，并运用自动化交易频繁交易大量产品，用巨大的交易量产生稳定的收益。这类策略中IT技术和科学模型起了很关键的作用。这就是【 技术就是你的思路】 。
                                          
  举个例子： 
  
 较早开始高频交易的Tradebot就是这类策略的典型运用者，在2002年就达到了每天一亿个订单，差不多在那个时候很多传统做市商被Tradebot和Getco这样的新型电子做市商挤出市场，后来Tradebot和Getco同样一路用技术碾压其它电子做市商竞争对手。
  
 在2005年, Tradebot 剥离了BATS Global Markets，也就是现在美国第三大股票市场BATS。而1999年Tradebot刚成立时，工作室地点是美国农村Kansas City的一间小地下室，里面阴暗潮湿，只有5个交易员坐在电脑屏幕前监控交易，那时每台电脑上都配备了一套叫着“Tradebot”的软件。而Getco 对策略的运用更广，野心更大。2012年，也是老牌做市商的 Knight 因技术故障，向纽交所发送大量错误order，导致公司巨亏4.4亿美元，股价两个交易日暴跌七成，被Getco以18亿美元价格收购。
  
 人们常对西蒙斯文艺复兴的大奖章基金长期持续的高回报印象深刻，而实际上不太为媒体所知的是 Tradebot 常年保持每天（而不是每月或每年）盈利，not even one single losing day，原因是文艺复兴有很多新基金要向外部投资者融资（赚钱的大奖章很早停止了外部融资，而实际新基金表现比大奖章差很多），需要做一定程度的IR，而Tradebot不对外部投资者开放，自己低调赚钱，这也是HFT很普遍的特点。如果不是市场几次出现大动荡，HFT被揪出来当替罪羊，媒体口诛笔伐，基本是没有多少人知道这个低调类别的存在。
  
 这一类，国内已经有一小批类似的交易者进入，他们深入研究交易规则和市场结构，制定相应的高频策略，配合高效软件硬件，争取积少成多的盈利。
  
  第三类：新型量化策略 
  
 这类策略则是得益于计算机技术的发展，而慢慢发展起来的策略类别。它不完全是基于执行的技术优势，更多是利用技术研发出新策略。例如统计套利，需要较多计算机计算资源进行数据挖掘、模式识别，这在以前仅仅靠人力是难以胜任的。IT技术的发展和成本的降低使得这些策略的研发得以可行。这就是 【技术产生新策略】 。
  
 这一类目前国内还处于萌芽期。
  
 【感谢知乎作者   Leon   】
  
 拓展： 如何设计量化交易策略？

8. 量化策略有哪些

具体如下：1. alpha对冲(股票+期货)、集合竞价选股(股票)、多因子选股(股票)、网格交易(期货)、指数增强(股票)、跨品种套利(期货)、跨期套利(期货)、日内回转交易(股票)、做市商交易(期货)、海龟交易法(期货)、行业轮动(股票)、机器学习(股票)。拓展资料：1.较易于实现量化的形态突破，有分形、窄幅横盘突破、各种K线组合、双底双顶、缠论三买三卖；较难于实现量化的形态突破，有趋势线、圆弧顶底、旗形、菱形、三角形等各种经典技术分析形态，趋势之后是盘整，盘整之后是趋势。横盘突破的交易策略，充分体现了波动性循环的价格波动规律。我们需要做的事情就是，合理量化盘整的定义，比如周期跨度、波动的幅度。2.昨天高点、昨天低点、昨日收盘价、今天开盘价，可并称为菲阿里四价。它由日本期货冠军菲阿里实盘采用的主要突破交易参照系。此外，因菲阿里主观心智交易的模式，决定了其在实际交易中还大量结合并运用了“阻溢线”的方式，即阻力线、支撑线。3.作为外汇市场上广为流行的一种突破交易策略，HANS123以其简洁的开盘后N根K线的高低点突破，作为交易信号触发的评判标准。这也是一种入场较早的交易模式，配合价格包络带、时间确认、波动幅度等过滤技术，或可提高其胜算。4. ORB突破交易最早于1988年由美国基金经理托比提出。他通过衡量开盘价与最高价、最低价距离的较小者，为失败突破幅度，后市一旦超过这个幅度，便认为是真正的突破。在实际应用中，早盘的突破、窄幅波动后的突破，可作为有效的过滤条件。