什么是量化交易(高频交易与量化交易到底有什么区别)

高频交易与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、janestreet、sig、virtufinancial等是半自动交易，towerresearch、hudsonrivertrading、jumptrading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，deshaw的创始人davidshaw是计算机教授出身，aqr的创始人cliffasness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virtufinancial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。

什么是量化交易？量化交易主要策略模型

量化交易是通过计算机去计算出交易买卖点，当某一个股票达到指定的位置的时候自动卖出或买入，不受人的情绪和心理影响，等于AI操作买卖，但事先要通过人为去设定参数，包括股票、期货、外汇等，都有很多大机构使用量化交易的操作方式。本文给大家介绍下量化交易的优势和量化交易主要策略模型。

1.可复制性。量化交易是将感觉和经验通过数学模型进行定量，系统通过大数据的扫描符合模型设定条件的就会自动执行交易，所以具备可复制性;

2.纪律性。量化交易是通过计算机计算交易的买卖点，主要在模型的基础上进行决策，替代了人们根据感觉选股的操作，具有一定纪律性。

3.范围广，效率高。量化交易通过计算机技术对所有交易范围内的证券进行全面不间断扫描，扫描到符合模型条件立即执行自动买卖。效率是人工操作的无数倍，更容易抓住转瞬即逝的机会。

1.CTA策略

被称作管理期货策略，CAT的交易对象通常是商品期货和金融期货。CTA策略根据不同的划分方式分为很多种。根据管理人的交易方式，CTA策略可以被分为主观CTA及量化CTA;依据交易标的的不同，CTA策略可以分为商品CTA、股指CTA以及复合CTA三类;CTA策略产品不会把资金全部用于期货交易，而用较少的资金来实现与产品规模相等的交易;剩下的钱投入到像货币基金这样的稳健产品或者留存在期货公司，获取收益。

Alpha策略是指通过对市场中面临的系统性风险进行度量并分离，从而获取超额收益的策略组合。alpha是和某个投资收益相对于无风险收益进行的比较。alpha>0,表示获取超额收益;alpha=0,表示收益和无风险收益相同，alpha<0,表示收益比无风险收益低。追求最大alpha就是所谓的最求最大超额收益。

beta指的是相关度。指某一投资和整个市场(或参考指标)的比例。beta=1，则指的是完全相关。所谓的beta投资，体现在头寸控制上，如果一个基金的股票上限是60%，它将低于整个市场指数的beta，因为其他40%的投资与现金、债券和股票市场的相关性很低。

在量化交易中，最重要的一种选择模型就是多因子选股，因为多因子模型比较稳定。基本的原理是以一系列的因子作为选股条件，买入满足这些因子的股票，不满足的股票卖出。无论是价值投资者、短线交易者、还是投机者，市场上的投资者都会在一些因子的基础上判断股票的涨跌。

以上就是小编给大家介绍什么是量化交易?量化交易的优势和量化交易主要策略模型，希望能给的大家带来帮助。

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什么是量化交易,最简单的理解？

是指根据历史数据，设计一套固定的交易模式对股票或者商品等一系列金融产品进行交易，最终实现稳定盈利，这就是量化交易。

量化交易是什么意思？量化交易的优势与不足 - 巴中在线

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。

量化交易的优势：

1.速度和准确性

速度和准确性对交易结果起着决定性的作用。在快节奏的波动市场中，几秒钟的差异会对结果产生深远的影响。手动交易的操作速度有限，而量化交易是一旦系统检测到满足交易标准，它就会自动下单。基于预先编写的代码和算法，它们以任何人都难以匹敌的速度和准确性执行一组指令，包括利润目标和止损。指令会立即执行，没有延迟，如果手动执行，可能会增加损失。量化交易有各种指标通过算法实时定量分析，以确保交易者获得最好的结果。

得意忘形和失魂落魄是大多数交易者都经历过的心路历程。量化交易通过计算机程序和编写好的算法来保证特定的交易结果，并且该过程是自动化的。它不受人为情绪和人为错误影响。基于量化模型的交易可以控制情绪和防止过度交易，从而可以规避交易者的常见风险。

回溯测试是建立量化交易模型的基本步骤。它使用历史市场和交易数据来定制量化交易模型，其性能分析有助于确定量化交易模型在当前市场中的表现。它可能无法提供100%的准确度，但它可以不断迭代算法以实现最大盈利能力。

有一种原因会让交易者遭受频繁和重大损失，那就是缺乏纪律。没有纪律可能是由于害怕损失或想增加利润造成的。量化交易能够帮助交易者在波动的市场中坚持执行既定的交易计划。它还可以避免人为的操作错误，当想进行100股交易时，不会错误的写成1000股。

通过量化交易模型，可以采用多种交易策略来通过多个账户分散风险。手动执行此操作可能耗时、乏味、不准确且风险很大。量化交易策略为交易者提供了多种交易工具分散交易的能力，同时为亏损头寸创建对冲。它帮助交易者在他们的交易头寸中实现稳定。与手动管理交易相比，量化交易还有助于以更低的成本处理更广泛的投资组合。量化交易策略可以随着市场的变化而改变，以最大限度地降低风险和提高盈利能力。

当然凡事都有两面性，适当条件下优点本身也是缺点，比如量化交易就有以下缺点：

1、量化交易的专业性过强，普通的投资者难以轻易的理解，因为量化交易的策略种类繁多，并且需要使用到大量的统计和最优化知识，至少也得熟练编程，普通投资者难以参与。

2、量化投资容易陷入历史数据陷阱，因为量化投资会通过历史数据来寻找统计的规律，这就会出现数据的过度拟合，导致策略模拟时明明收益很好，但放到实盘收益就很不理想，这是因为历史不会简单重复。

3、量化交易一旦出现代码运行错误，其后果将是灾难性的。

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什么是量化交易？

量化交易，也有自动化交易，程序化交易，EA，高频交易，算法交易等等，大致意思差不多，不同的领域可以叫法不一样，譬如外汇市场大多叫EA。主要是把自己的交易系统通过计算机语言（Python，matlab等等，很多）程序编写实现出来，把这个程序和数据信息（量价信息，基本面，金融政策信息等等）接口接上，通过在计算机或服务器（现在大部分都是租一个云服务器）上运行，实时执行各种分析，选股，择时，买，卖，加仓，减仓，止损止盈等等。这样可以省去一些人力成本（人力分析慢，3000只股票得需要很对人天天），省去不必要的盯盘时间，一定程度规避情绪心理因素影响。一个完整的量化交易包括很多东西：1、资金管理或投资组合管理；2，选股，基于数据面的技术分析（均线，macd等等，太多了），基于基本面的分析（市盈率，财务报表等），基于经济面的分析（财政及货币政策，经济周期，行业周期轮动等），基于情绪面的分析；3，择时也即建仓的时机，止损止盈，加仓减仓平仓等；4，交易记录总结改进。当然还有别的很多内容。也有办自动化的，譬如只采用分析做选股。这个东西老美搞了30多年了，国内搞了十几年。可以了解一下大神西蒙斯和文艺复兴基金。国内这几年也出现很多平台，还不是特别成熟，入聚宽，掘金量化等等，也有几十个，可以关注一下。数量金融也与金融工程领域叠。后者侧于应用和建模，通常借助于随机资产模型，而前者除了分析外，还侧于构建模型的实施工具。总的来说，有两个独立的金融分支需要先进的定量技术：一方面是衍生品定价，另一方面是风险和投资组合管理。如果应用于股票市场的话，一般包括量化选股和量化择时两点。选股模型主要包括：多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪模型和筹码选股模型。择时包括：趋势择时、市场情绪择时、时变夏普率模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时等等。量化投资的优点在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。

什么是量化交易？

在过去的30年中，量化投资这项技术的确在投资市场产生过不少的奇迹，熟悉华尔街历史的同学们一定都知道量化投资的3个神级公司，长期资本管理公司(LTCM)，文艺复兴和D.E.Shawn，这三家公司的创始人都是数学家和计算机科学家。

长期资本管理公司(LTCM)，由两位诺贝尔经济学奖获得者于1994年创建，量化投资的开山鼻祖，在1994--1997年间，LTCM业绩辉煌骄人。成立之初，资产净值为12.5亿美元，到1997年末，上升为48亿美元，净增长2.84倍。每年的投资回报率分别为：1994年28.5%、1995年42.8%、1996年40.8%、1997年17%。（当然，1998年LTCM破产了，这个事儿一会再说） 

文艺复兴，有史以来最成功的对冲基金，自1988成立以来，文艺复兴科技公司的旗舰基金——大奖章基金取得平均每年34%的回报。收益远超巴菲特、索罗斯等同侪。而其创始人、现年78岁高寿的詹姆斯·西蒙斯（JamesSimons）也被誉为“量化投资之王”，成为传奇人物。詹姆斯·西蒙斯是一位数学家，他曾任教于麻省理工学院、哈佛大学和纽约州立大学石溪分校，和陈省身共同创立了著名的Chem-Simons理论，获得过5年颁发一次的全美数学最高奖维布伦奖（VeblenPrize）。

D.E.Shawn，黑科技大神，斯坦福大学计算机专博士,哥伦比亚大学教授，因为缺少科研经费，就跑到华尔街去搞了个量化基金，到2015年，他的个人净值已经41亿美元（DavidShaw-Forbes），杀入全球财富榜前500，挣到钱后，他居然又跑回去搞科研了，去研究一个特别特别冷僻的学科，计算化学，研发了一个专门用于计算化学的超级计算机Aton，计算化学的最大黑科技：它比一般的超级计算机快约10000倍。比最好的超算也快1000倍，科学家的人生就是这么屌……

传统的基于基本面的投资方法主要看财务指标及估值指标。研究方法主要是研究上市公司财务报表、实地调研、行业比较并结合宏观分析。通常的方法是自上而下或自下而上的选股。至于择时，则更多地依靠宏观、上市公司基本面、市场情绪，以及基金公司自身的排名等因素的考量。基于量化的交易，选股和择时的指标完全不同。以最有名的两类策略——动量和反转为例。动量策略是说前一段时间强的股票会继续强；反转是指前一段时间表现弱的股票会在一段时间后走强。

主要的套利策略有十几种。大概包括：

1)市场中性：即多空投资，净头寸为零。最纯正的市场中性，同时会力求多因子的净头寸为零。例如，行业净头寸为零，风格因子为零等等。

2)多空对冲：这是传统的对冲基金。多空投资，净头寸没有一个固定比率投资股票市场。不过现实中，这类投资风格，大多以净多头方式投资。净多头比率多数在10%到20%之间。

3)期权策略：以期权为主要投资驱动，捕捉波动率错估而造成的期权价格错位，进行交易。

4)统计套利：简单地说，就是以量化统计方法对市场中的交易产品进行研究，发现市场特性，设计算法，进行交易。

5)可转债套利：利用可转债的价格错位，特别是对内涵期权的估值不准时，进行套利交易。交易基本上是买入可转债，根据动态对冲的方法做空股票。如果需要市场动态中性，则要进行动态对冲。

6)信用套利：买入信用评级改善的债券，同时卖出信用评级恶化的债券。利用多空来对冲利率风险和债券市场风险。由于重要企业事件对信用评级的重大影响，信用套利的策略很多时候会和事件驱动策略和收购合并风险套利策略重叠。

7)事件驱动：在发生重要企业事件时，或预测将发生重要企业事件时，对企业的各类金融资产进行投资，包括股票、债券及其衍生物。

8)管理期货：投资期货市场，以求获得绝对收益。由于全球期货流动性好，品种多，市场容积大，使得这类对冲基金可以做到非常大的规模，例如元富Winton、曼氏Man和BlueCrest。另外，这类基金透明度高，容易被投资者理解。

9)坏账处理：买入折扣很大，市场不待见，流动性相对较差的资产。利用高风险折扣率造成的价格错位，进行投资配置，以获得高收益。

10)只做多：以只做多的单边方式，投资股票市场。最早期的投资公司，以及国内大多数私募，归属此类。

11)偏空策略：多空投资，但是以净空头的方式，投资股票市场。这类公司主要是满足机构投资者完善投资组合的需要。

12)混合策略：以公司为单位，结合公司内部的各种策略而推出的策略。相对于FoF(fundoffund，基金中的基金)，这种策略有FoF的一些特点，同时相对来说投资者成本要低。

13)固定收益：以固定收益的债券和利率产品为交易产品，追求绝对收益。包括固定收益方向性交易和固定收益套利。

算法交易又称程序化交易，是指通过程序发出的指令进行交易的方法。算法交易的产生和交易者将订单拆成若干小单以减少冲击成本、提高盈利率。同时，算法交易可以达到交易者隐蔽交易、避免把交易目标、交易量暴露给竞争者的目的。国际上常用的算法交易包括以成交量加权平均价格进行成交，简称VWAP(VolumeWeightedAveragePrice)，以及时间加权平均成交，简称TWAP(TimeWeightedAveragePrice)。前者主要是指交易者的交易量提交比例要与市场成交比例尽可能吻合，在最小化对市场冲击的同时，获得市场成交均价的价格。后者则是根据特定的时间间隔，在每个时间点上平均下单的算法。在国际资本市场中，一般是大型投行的大宗经纪部门(PrimaryBrokerage)对基金公司以及投行内部的自营等部门提供算法交易的服务，并根据交易量进行收费。这也是大型投行最主要的盈利方式之一。

举一个简单易懂的例子，在中国外汇市场上，600人民币换100美元，620块人民币换10000日元，而在日本外汇市场上，100美元换10000日元，你赶紧在中国拿600人民币换100美元，然后在日本把这100美元换成10000日元，再在中国把10000日元换成620块人民币，一圈下来，净挣20。当然这只是量化的一种形式。

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量化交易主要有哪些经典的策略

量化选股之多因子选股模型量化择时--双均线（MA）、DMA、TRIX、MACD择时量化择时--PE择时还有趋势型，网格型，剥头皮，概率法则，高频交易，神经网络，基因算法

一分钟带你认识什么是量化交易？

市场震荡，行情最明显的特征就是行业轮动较快。

如果我们无法及时跟上节奏，或者是经常买在高位，不妨来了解一下量化交易。

1

我们可以看一下简单的买入卖出策略：

量化交易通常使用编程语言编写，如Python、R等，并使用专业的量化交易平台进行回测和实盘交易。回测是通过历史数据模拟交易，检验交易策略的盈利能力和稳定性，实盘交易则是将交易策略运用到真实市场中进行交易。

2

量化投资依靠计算机程序，避免了人为主观因素的影响。这种无情的执行方式，可以帮助投资者消除决策的偏见和情绪，从而更加客观和理性地进行交易。

普通交易更容易受到投资者的情绪和心态影响，导致决策偏差。

第②，从操作上来看:

量化投资可以捕捉到微小的价格变动，快速做出交易决策。

普通交易则需要投资者手动分析市场、价格走势，需要更多的时间和经验。

第③，从风险控制上看：

免责声明：本栏目刊载的信息不构成任何投资建议，以上内容仅是基于行业以及公司基本面的静态分析，非动态买卖指导。股市有风险，入市需谨慎，操作请风险自担。需要注意的是，量化投资也存在一些缺点和挑战。例如，计算机程序需要不断更新和优化，以适应市场的变化和新的交易策略。此外，量化投资对投资者的技术和数学水平要求较高，对于普通投资者来说，可能需要更多的学习和培训。因此如果依靠大型机构的量化策略，可能会更加顺利。

什么是量来自化交易？

量化交易，也有自动化交易，程序化交易，EA，高频槐清尘交易，算法交易等等，大致意思差不多，不同的领域可以叫法不一样，譬如外汇市场大多叫EA。主要是把自己的交易系统通过计算机语言（Python，matlab等等，很多）程序编写实现出来，把这个程序和数据信息（量价信息，基本面，金融政策信息等等）接口接上，通过在计算机或服务器（现在大部分都是租一个云服务器）上运行，实时执行各种分析，选铅禅股，择时，买，卖，加仓，减仓，止损止盈等等。这样可以省去一些人力成本（人力分析慢，3000只股票得需要很对人天天），省去不必要的盯盘时间，一定程度规避情绪心理因素影响。一个完整的量化交易包括很多东西：1、资金管理或投资组合管理；2，选股，基于数据面的技术分析（均线，macd等等，太多了），基于基本面的分析（市盈率，财务报等），基于经济面的分析（财政及货币政策，经济周期，行业周期轮动等），基于情绪面的分析；3，择时也即建仓的时机，止损止盈，加仓减仓平仓等；4，交易记录总结改进。当然还有别的很多内容。也有办自动化的，譬如只采用分析做选股。这个东西老美搞了30多年了，国内搞了十几年。可以了解一下大神西蒙斯和文艺复兴基金。国内这几年也出现很多平台，还不是特别成熟，入聚宽，掘金量化等等，也有几十个，可以关注一下。数量金融也与金融工程领域重叠。后者侧重于应用和建模，通常借助于随机资产模型，而前者除了分析外，还侧重于构建模型的实施工具。总的来说，有两个独立的金融分支需要先进的定量技术：一方面是衍生品定价，另一方面是风险和投资组合管理。如果应用于股票市场的话，一般包括量化选股和量化择时两点。选股模型主要包括：多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一正陪致预期模型、趋势跟踪模型和筹码选股模型。择时包括：趋势择时、市场情绪择时、时变夏普率模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时等等。量化投资的优点在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。