<p><strong>量化交易是通过构建因素和选择市场上的历史数据“超额收入”以赚钱为目标的交易策略。离不开最新数学和计算机理论的支持。</strong>若应用于股市,一般包括量化选股和量化选时两点
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  • 量化交易 入门|如何系统地学习量化交易?

      阅读量: 1545次 点赞:62次 收藏:197次 量化交易 入门

    一、 在股市中,量化交易是怎样的?

    量化交易是通过构建因素和选择市场上的历史数据“超额收入”以赚钱为目标的交易策略。离不开最新数学和计算机理论的支持。若应用于股市,一般包括量化选股和量化选时两点。股票选择模型主要包括:多因素模型、风格轮换模型、行业轮换模型、资本流动模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪模型和芯片股票选择模型。

    选择包括:趋势选择、市场情绪选择、夏普率模型、牛熊线模型、选择模型和异常指标等。定量投资的优势在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散的定量交易不仅有助于上涨,而且有助于下跌。例如,煤炭股选择一只股票作为风向标,当股票迅速下跌时,程序设置立即抛出其他煤炭股票。这样,当煤炭期货下跌或出现坏消息时,被选为目标的煤炭股的下跌将推动其他煤炭股的快速下跌。

    简而言之,它是将我们认为胜率相对较高的模式编制成程序,然后触发条件后,程序批量交易被称为定量交易定量交易对股票市场的影响真的不是那么大,但人们苦市场很长一段时间,找到一个讨论的出口。事实上,定量交易在国外很常见,而且很长一段时间,

    但它最终输给了人,输给了市场定量交易是程序订单,只要触发交易条件,就会疯狂地继续购买(或销售),导致单边趋势。一旦交易订单交易完成,股价日趋势基本突破,技术学校基本无助,只能看,没有办法!从长远来看,短期散户投资者基本上将被清理干净。因为它不能生存!因此,定量影响的是市场生态链:没有热钱,热钱不活跃,短期机会较少。短期机会较少,散户投资者不能生活,将逐渐退出股市。

    在股市中,对于量化交易一般主要是,通过相应的计算机去计算相关的交易买卖点,然后当股票达到相应的幅度,就会自动的买入或者卖出,是不受心理以及情绪影响的,相当于a的操作买卖,但要人为的设定一些参数。 它是以一种先进的数学模型代替人为的主观判断而进行的一种交易思维方式,利用先进的计算机技术,从巨大的历史数据中,选择出能够带来超额收益的多种大概率事件并且制定策略,这样能够大大减少投资者们的情绪波动,避免因为市场的悲观或乐观影响做出非理性的投资行为。 就是通过计算机去计算买卖的交易点,当股票达到指定的位置的时候,就可以自动的卖出或者是买入。
    在股市中,量化交易是怎样的?

    二、 量化交易是什么?

    追根溯源,其实量化就是指运用数学或者统计模型来模拟金融市场的未来走向,从而预估金融产品的潜在收益。“量化”在做的事情,即把投资策略通过数学模型和计算机代码数量化,让投资者可以基于数据分析和动态模拟而合理预测其投资行为的未来走势。

    量化的基础是精准定义,许多人以某形态为进场依据,那么精准定义就要求结合明确位置的基础上,以波动点为标准的精准定义。只要是熟悉交易的人都明白,只要成功率和盈亏比配搭合理,交易就等于一只脚踏进了稳定盈利的大门,可问题是如何确定盈亏比和成功率却也是有前提条件的!

    如果仅仅是依据自己的交易结果,按照自己的平均亏损和平均盈利得出的盈亏比和成功率,那一定是无效的,因为你没有一单是在同一个框架下的,就好比你拿小学3年级的期末考试成绩+大学毕业时的论文成绩+学日语的随堂测试成绩的平均成绩一样,有任何意义吗?

    那么,有效的成功率、盈亏比,就一定是在统一标准的量化统计下得出的,而统一标准就意味着无论是系统的基础标准、参数,还是系统构建完成后的统计标准都必须是一致的。甚至在通过统计结果对系统进行重大修正后的统计都必须是要归零,重新记录统计的。每个交易者都在讨论的成功率和盈亏比,在没有精确定义的量化交易系统情况下,是无法得出有效值的。当然如果你仅仅想知道自己交易一段时间的成果,那另当别论。

    投资不是赌博而是博弈,理性的投资者应该学会运用投资策略来实现自己的财富增值。

    量化交易是指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。 量化交易是指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。

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    量化交易是指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。

    量化交易是什么?

    三、 什么叫高频量化交易?

    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。
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    Gate.io区块链入门第十七期,带你了解什么是量化交易。

    量化交易是指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。 顾名思义,高频,反复频繁的交易。量化 应用程序制定每次交易的量。高频交易一般用在双向交易市场。如2015股灾时俄罗斯人利用高频量化程序在股指期货交易,频繁做多 做空,获取爆利。
    什么叫高频量化交易?

    四、 十大经典量化交易策略

    海龟交易策略
    阿尔法策略
    多因子选股
    双均线策略
    行业轮动
    跨品种套利
    指数增强
    网格交易
    跨期套利
    高频交易策略
    拓展资料
    海龟交易法是著名的公开交易系统,1983年著名的商品投机家理查德. 丹尼斯在一个交易员培训班上推广而闻名于世,它涵盖了交易系统的各个方面。其法则覆盖了交易的各个方面,并且不给交易员留下一点主观想象决策的余地。它具备一个完整的交易系统的所有成分。
    海龟交易法的内容
    一个完整的交易系统包含了成功的交易所需的每项决策:
    1、市场----买卖什么
    2、头寸规模----买卖多少
    3、入市----何时买卖
    4、止损----何时退出亏损的头寸
    5、离市----何时退出赢利的头寸
    6、策略----如何买卖
    市场——买卖什么
    第一项决策是买卖什么,或者本质上在何种市场进行交易。如果你只在很少的几个市场中进行交易,你就大大减少了赶上趋势的机会。同时,你不想在交易量太少或者趋势不明郎的市场中进行交易。
    头寸规模——买卖多少
    有关买卖多少的决策绝对是基本的,然而,通常又是被大多数交易员曲解或错误对待的。
    买卖多少既影响多样化,又影响资金管理。多样化就是努力在诸多投资工具上分散风险,并且通过增加抓住成功交易的机会而增加赢利的机会。正确的多样化要求在多种不同的投资工具上进行类似的(如果不是同样的话)下注。资金管理实际上是关于通过不下注过多以致于在良好的趋势到来之前就用完自己的资金来控制风险的。
    买卖多少是交易中最重要的一个方面。大多数交易新手在单项交易中冒太大的风险,即使他们拥有其他方面有效的交易风格,这也大大增加了他们破产的机会。
    入市——何时买卖
    何时买卖的决策通常称为入市决策。自动运行的系统产生入市信号,这些信号说明了进入市场买卖的明确的价位和市场条件。
    止损——何时退出亏损的头寸
    长期来看,不会止住亏损的交易员不会取得成功。关于止亏,最重要的是在建立头寸之前预先设定退出的点位。
    离市——何时退出赢利的头寸
    许多当作完整的交易系统出售的“交易系统”并没有明确说明赢利头寸的离市。但是,何时退出赢利头寸的问题对于系统的收益性是至关重要的。任何不说明赢利头寸的离市的交易系统都不是一个完整的交易系统。
    策略——如何买卖
    信号一旦产生,关于执行的机械化方面的策略考虑就变得重要起来。这对于规模较大的帐户尤其是个实际问题,因为其头寸的进退可能会导致显著的反向价格波动或市场影响。
    十大经典量化交易策略

    五、 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。
    什么是量化交易?个人如何做量化交易?

    六、 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。

    量化交易主要有哪些经典的策略?

    七、 什么是量化交易?与程序化交易有什么区别?

    量化交易指以先进的数学模型替代人为的主观判断。量化交易与程序化交易在性质、特点、发展趋势上有所不同。

    一、性质不同

    1、量化交易: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。

    2、程序化交易:把可量化的分析方法,用计算机编成交易策略进行自动下单交易,程序化交易是量化交易的一部分,或者是某些量化交易的进一步升级。

    二、特点不同

    1、量化交易:

    (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”。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;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;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。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;依靠组合资产取胜,而不是单个资产取胜。

    2、程序化交易:程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润,只求长期稳健的获利,于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作,年获利率可保持在一定水准之上。



    三、发展趋势不同

    1、量化交易:量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%,在公募证券基金占比不到1%,在私募证券基金占比5%左右,相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资,国内未来的增长空间巨大。

    2、程序化交易:国内市场的T+1交割制度使得大量日内交易策略不能得以实施,高频交易策略更是无从谈起。除此以外,股票市场不允许卖空、缺乏做市商制度、可供交易的产品简单、交易指令不够完善等,都不利于程序化交易策略的开展。

    以上内容参考:

    以上内容参考:

    什么是量化交易?与程序化交易有什么区别?

    八、 如何系统地学习量化交易?

    有TB和matlab就基本足够了,实现的话c++比较好。当然要看自身的知识背景和技术水平。
    我的理解其实做量化交易很难有一个所谓的系统学习的过程,量化只是手段,交易的逻辑是多元化的,你可以通过形态描述、追踪市场不合理价差等手段切入,也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中,你可以做的是K线结构上的策略,也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略。
    所有的一切目的就是为了获利,所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。
    你可以通过各种手段了解做量化时注意的细节,比如如何避免使用未来函数、如何理解每一条数据的意义、测试与实盘之间的差异、不同测试软件的优缺点等等。但你没法去“学习”量化交易,因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来,如何赚钱必须自己去挖掘
    首先从高频交易分类来说,您研究的期现套利只是其中一种,股指期货刚推出的时候和现货的期现套利收益率还不错,近两年低到有时甚至不到无风险收益率。国债期货和现货套利空间在推出后很快就消失了。以后推出了期权,可能会有一定机会,但应该风险很高。其实从国外来看,高频交易最大的用处是做市商交易,快进快出提供市场流动性,这种策略在中国订单驱动市场显然很难。然后就是后面答案中提到的趋势交易,利用KDJ,SAR,海龟法,割头皮法之类的策略判断市场方向进行交易,这也是国内期货公司和大部分量化私募的方向。不得不说,这种策略参数选择基于过去,可能会过度优化参数或者加入拍脑袋主观想法,有时候赚很多倍有时候很快赔光。一般的策略都回撤太高不适合投资。最后有一种,是目前我所了解的比较先进的方法, 隐含马尔可夫模型(HMM),这也是西蒙斯的文艺复兴在做的方法。具体策略我学识有限了解不深,这是一种随机过程的方法,《数学之美》里介绍过利用HMM来语音识别。因此,我建议题主如果真的有志于高频交易应该首先读一个数学或者计算物理的博士,编程能力并不是高频交易的核心竞争力,数学理论才是。当然,本人阅历能力有限,仅了解皮毛,随口一说,欢迎拍砖

    首先,我对这个问题是完全不知道怎么回答,为此,我专门去请教了我的老师。


    我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程,定量的只是手段,交易逻辑是多样的,你可以通过形态描述,追踪市场方法,如不合理的降价,也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中,你可以做的是K线结构上的策略,也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略。所有的一切目的就是为了获利,所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

    当你可以通过各种方法来理解定量的关注细节,比如如何避免未来的功能,如何理解每个数据的含义,测试,以及不同测试软件的优缺点,但你没法去“学习”量化交易,因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来,如何赚钱必须自己去挖掘等等。

    量化归根到底是什么不重要,重要的是你要利用自己的特点和优势,在你积累足够长的盘子以量化它为鸡肋之前,继续用单点深度挖掘坑,相信我,只要你有了长板(对,你应该首先把编程学牛了,达到准专业水平,这是最容易且可操作可衡量的点且受用一辈子),100个劝你去撸策略的人都挂了,你的职业生涯还好好的。

    一个strategist需要思考策略的思维框架,实现方式,而developer则是侧重了前后端接口,输入输出,界面设置,风控机制,平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。

    量化的两个方向(策略和开发)感觉题主似乎是要写策略的。那么建议不要花太大的力气在平台的搭建上。确定好自己的方向,我们再来谈在这个方向上的系统学习。
    1. 学一门编程语言。很多平台用python,也可以选择matlab/C++/Java自己搭系统后面几个不太熟悉,就不多讲。至于python的话,很多第三方库很好的支持做数据处理,简单好上手。
    2. 多看一些投资理论、量化交易和数据处理类的书籍。这部分知识是为了生产策略修炼内功用的。
    3. 找一个好的靠谱的平台,边练边学。用JQ顺手了也一直在上面做研究和回测,因为答主本身编程水平一般,社区里很多策略源码分享,可以边看边学,比自己捧本语法书从零学起要快很多。也算是一种速成的捷径吧。 我研究量化也有一年了,目前的期货账户正是实现了程序化。
    在我看来。研究量化,重点不在编程,而在思维。
    其实不管是博易、文华、tb、金字塔。他们的编程都是很简单的。很容易实现。重要的是那些期货交易的思维。
    如何系统地学习量化交易?

    九、 散户如何做量化交易

    定量投资是标准化投资环节的交易方式,主要包括选股、购买、销售三个环节.在量化交易过程中,散户可以这样做:1、根据个股的历史数据,进行多因子选股,比如,把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准,选出一些价值被低估,或者处于合理区域的个股。 2、顺势交易,即在上涨的趋势中买入,在下跌的趋势中卖出。
    一、散户是怎么量化交易的?
    1、根据股票的历史数据,进行多因子股票选择.例如,将股价收益率、股价收益率、市场收益率等作为股票选择基准,选择价值被低估或处于合理地区的股票.
    2、顺势交易,以上升趋势购买,以下降趋势销售.
    3、进行合理的仓库管理,即采用漏斗型仓库管理法、矩形仓库管理法、金字塔形仓库管理法等,应对股票后期风险.
    4、根据股票的历史趋势,寻找股票的支持位置和压力位置,以此为止损、止损点,在压力位置,获得收益时立即销售的支持位置,股票损失时立即销售股票,避免更大的损失.
    二、散户如何做量化交易
    确保管理公司所有的活动遵守法规规定,确保对付给基金管理公司的费用和付给投资者的收益计算符合法规和契约规定负责.同时,受托委员会负贵监督和核查托管人是否合法、合规、高效地进行基金资产净值核算、报酬的计提和支付、资金的划付,以及收益的分配等.委员会还应有权审查管理公司及托管机构高级人员个人账户及证券交易的详细内容.并定期对交易、资产净值、服务合同进行审查,定期向监管部门提交相关报告。
    三、量化交易系统的出现能够解决什么问题?
    1.减少客观因素(情绪化交易)带来的影响,从而达到稳定持续盈利目的。
    2.有严格风险控制机制,可杜绝过量交易、重仓交易、大幅亏损等问题。
    3 解放操盘时间,降低重复工作带来的时间消耗,从而达到提高效率目的。
    定量投资是标准化投资环节的交易方式,主要包括选股、购买、销售三个环节.散户是怎么量化交易的?
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    1、根据股票的历史数据,进行多因子股票选择.例如,将股价收益率、股价收益率、市场收益率等作为股票选择基准,选择价值被低估或处于合理地区的股票.
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    2、顺势交易,以上升趋势购买,以下降趋势销售.
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    3、进行合理的仓库管理,即采用漏斗型仓库管理法、矩形仓库管理法、金字塔形仓库管理法等,应对股票后期风险.
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    4、根据股票的历史趋势,寻找股票的支持位置和压力位置,以此为止损、止损点,在压力位置,获得收益时立即销售的支持位置,股票损失时立即销售股票,避免更大的损失.
    散户如何做量化交易



    参考文档

  • 下载:中国大宗商品现货交易所概况《外汇高胜算日内交易策略》《期权交易的理论价格》《程序化交易信号出现后怎么做》《期货实盘交易大赛的影响》《郑州交易所动力煤公告》下载:期货操盘高手更多关于《量化交易 入门》的文档...