什么叫量化交易深圳..私募量化交易是什么意思？

量化交易，有时候也称自动化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判
断。
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做出
非理性的投资决策。
量化交易有很多种，包括跨平台搬砖、趋势交易 、对冲等。跨平台搬砖是指，当
不同目标平台价差达到一定金额，在价高的平台卖出，在价低的平台买入。
趋势交易会更加复杂一些，它根据趋势的指标来发出卖出和买入的信号。对冲是
指同时进行两笔与行情相关、买卖方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易，以达
到对冲风险的效果。量化交易是成熟交易市场的标志。

量化交易的量化，便是指利用大量数据资料，拟定出几种能够带来超额收益的大方向，以此为交易基准，运用数量模型验证并固化这些规律，采用分析、系统化、模型化的方式，且经过历史资料验证，能够得出有效的回测绩效，才是具备价值。Cactus Option（凯特司）这间使用量化交易的公司，便是利用其14年来私募基金的交易数据，打造出QEX量化交易模型。

量化交易个以前的股票交易本质没有区别，只是提高了工作效率，
量化交易分为量化分析和程序化自动交易
量化分析，如果你是普通散户我现在问几个问题，第一MACD指标默认参数下，在三千多只股票日k上近两年那只收益最好，那只亏损最大。这要人工多大的工作量，如果会写程序代码，几行代码就解决了。在继续如果调换MACD参数能否增加收益用那几个参数是最优组合，这要是人工基本无法完成，计算量太大了，但计算机就很快完成了参数优化。
而且量化分析不是技术分析，例如你问一个价值投资者，三千多家上市公司，你知道有多少家连续10年都没亏损过吗，同样几行代码就知道。
假如你听了一个老师的讲课，说他的牛x战法，普散户听了你只能价单试试，但量化分析我可以在不同市场不同时间周期，不同品种，进行回测严重，优化。这些就是量化分析。
程序化自动交易。
就是利用计算机技术自动交易，这对于散户比较难实现，简单的用第三方然间写几个交易策略可以实现自动交易。
但当你交易上你就会发现，滑点问题，你的速度不够快，需要专线网络，需要底层语言的交易系统，高速的硬件设备。
但散户还是必须要进行量化学习因为这样才能更好的帮助你分析。
下图就是最简单的趋势指标

量化交易，是通过编写软件程序，实时监测市场交易情况，并且设定一些条件，一旦当市场交易情况满足这些条件时就自动执行一些操作，比如买入、卖出等。

优点：量化交易是根据历史数据进行分析，总结出合适的买入卖出策略，然后利用计算机去进行操作，它肯定比人工买卖效率要高很多，而且能够克服一些人性的弱点，严格按照事先订好的规则执行，不会像人一样害怕割肉损失，也不会太贪舍不得卖出。

但是，量化交易虽然看上去很好，但是也存在着很大的风险。

首先，量化交易因为是计算机自动执行，所以相关的软件程序必须经过严格、细致、完全的测试才能正式使用，否则一旦软件出现问题，就很可能给使用者带来意想不到的损失。

其次，量化交易把金融市场当作一个稳态结构，然后从历史数据中挖掘规律，利用高杠杆赚取利润。但是金融市场归根到底是人的市场，而人性是不可预测的，黑天鹅事件是有可能发生的。

股票量化交易是一个有信号指标的股票软件，有买入与卖出信号
1、指标是我们看盘的一个帮手，是辅助我们看盘的工具。
2、大部分人，用指标失败，最主要的还是因为没有学会那个指标的使用方法。
3、指标的信号是需要优化的，要自己去过滤掉一些无效信号。——比如一些显示金叉、死叉的指标，金叉下跌、死叉上涨的情况不在少数，为什么会这样。就是因为有一些金叉与死叉是无效信号！我们要学会过滤掉这些无效信号。具体怎么过滤，每一个指标有每一个指标的不同方法，建议大家去看看我的18罗汉指标的讲解用法，里面就详细的讲过如何使用正确的信号！

量化交易是指以数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从历史数据中海选能带来收益的多种"大概率"事件以制定策略，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。

量化交易就是量化投资，而量化投资时依据数理模型，严格遵守只要严格遵守，可以有效防范市场变化、个人经验、主观感觉、人性弱点（贪婪、恐惧、侥幸.....）带来的风险，使投资决策更为理性、有效，从而带来稳健、持续的盈利。

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。
私募，即私募投资基金，是指以非公开发行方式向合格投资者募集的，投资于股票、股权、债券、期货、期权、基金份额及投资合同约定的其他投资标的（如艺术品、红酒等）的投资基金，简称私募基金。
合在一起就好理解了，私募投资基金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。

量化投资是通过数量化的方式，让计算机自动发出买卖的指令，实现计算机自动化。量化投资的优势在于：理性、克服人性投资的贪婪与恐惧，优柔寡断等心理。

因此量化私募的意思就是将私募基金的资产，进行量化策略投资。系统会经过专业的数据统计，及时地止盈止损。

量化私募基金的好处是：

纪律严明：不会受到基金经理的决策，心理影响，而是计算机自动化的买卖；

反应迅速：当市场有重大事件发生的时候，计算机系统会及时跟踪，伺机卖出；

私募基金是指在中华人民共和国境内，以非公开方式向两个以上投资者募集资金，私募基金购买至少需要100万，不包含手续费。

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。量化交易特点
量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。
量化交易具有以下几个方面的特点：
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。 量化交易其实不是什么新鲜事物，这东西在国内已经存在好几年了，主要策略就三种股票对冲，指数增强，以及CTA，所谓股票对冲就是跟股指期货一起使用，做多的同时开空仓，把市场的波动对冲掉，只赚股息收入和增长收入。指数增强，就是在指数中找一些高波动因子的股票，然后加大他的持仓比重，这两种量化策略基本上是不会放大成交量的。唯一对成交量有影响的是CTA策略，也就是商品交易策略，一开始是用于商品上的，后来也放到了股市投资上。
说的简单点，大部分CTA策略都在做趋势交易，用一套程序去跑交易，有触发买入的条件，也有触发卖出的条件。在股市上，量价CTA是一个主流产品，其实跟散户们做的技术分析没什么太大区别，只是程序都写好了，让计算机去执行。通过大的概率去赚钱。这就摒弃了人性的干扰。今年以来，行情特别的极致，特别是周期行情，几乎就是单边上扬，所以这些量化策略，开始大行其道，表现十分出色。特别是指增产品和CTA策略，被很多投资者所追捧，也都赚了不少钱。 量化投资是通过数量化的方式，让计算机自动发出买卖的指令，实现计算机自动化。量化投资的优势在于：理性、克服人性投资的贪婪与恐惧，优柔寡断等心理。
因此量化私募的意思就是将私募基金的资产，进行量化策略投资。系统会经过专业的数据统计，及时地止盈止损。
量化私募基金的好处是：
纪律严明：不会受到基金经理的决策，心理影响，而是计算机自动化的买卖；
反应迅速：当市场有重大事件发生的时候，计算机系统会及时跟踪，伺机卖出；
私募基金是指在中华人民共和国境内，以非公开方式向两个以上投资者募集资金，私募基金购买至少需要100万，不包含手续费。

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。
量化交易背后的逻辑是：一切因素都是可以数据化、量化、规则化的。这在一定程度是拥有足够依据的。数字货币区块链网络数据、技术指标自不必说，通过接入搜索引擎、社交媒体、公开社群，学习并判断市场的非理性因素，市场的绝大部分“元材料”可以被来者不拒地吸收。从外部来看，用户通过量化交易软件API接入自己的交易所账户资产，通过上述过程输出买入或者卖出（0或1）。
量化宽松作为一种金融救市手段，在国际舞台上愈发彰显其存在感。简而言之，量化宽松的形态就是“中央支援地方”，具体做法就是敲低利率、大购债券，向市场注入大量流动资金。对受困于突发性金融危机的企业和地方银行来说，央行此时的形象无异于站在楼顶给各位撒钱，还撒得合理合法有理有据姿势优美（谁让它是印钱的呢）。
如果说量化宽松中的量化指的是央行在短时间内提高货币供应，从而降低市场利率以及为地方银行提供流动性，那么量化交易中的量化更强调通过一套被检验过的算法将投资操作变得“AI化”，让你的买入、卖出操作不再受市场情绪影响，同时还能解放你的双眼、双手和双脚（如果用的到的话），让心灵放个假。终极目标就是做到“躺着也能赚钱”。

量化交易（quantitative Trading）是利用数学、统计、计算机的模型和方法来指导在金融市场的交易，可以自动下单业可以半自动下单，这个不是核心，核心在于是不是系统化交易（systematic trading）。

比如主观交易会看K线交易，量化交易业会，但区别在于量化交易可以在历史数据上回测各种交易规则，找到表现好的，然后才用来交易。这或许会有过度拟合的风险，但也有一些方法克服。

如果交易规则太多，量化交易会想办法组合起来，比如把它们浓缩成因子，然后用线性模型、非线性模型等组合起来，然后再进行交易。

如果创造因子的工作太困难，那么量化交易可以借助遗传规模、决策树、神经网络等自动生成大量因子，节省了人工生成因子的工作量，效率更高。

在克服过度拟合方便，传统机器学习和统计学也提供了很多方法，比如交叉验证、正则化、稀疏性、缓慢学习、滚动优化等等，一般都能比较好的克服。

我不看好量化交易的前景。

虽然量化交易是不掺杂人类情绪的交易模型，但是它要面对的是一个情绪波动的巨大市场。这样的市场的最大特点就是不确定性，任何模型的建立都是基于完整的历史交易数据。但是，市场瞬息万变，随时都会有不确定的情况发生，比如当年的光大“一阳指”事件，如果模型无法正常判断，那么交易的结果就不好说了，可能会带来很多连锁反应。

其次，历史虽然会重演，但绝对不会是简单机械的重复。有时候结果虽然会一样，但是时间周期肯定是不一样的，大的时间周期下含有无数个小的时间周期，每个周期下又会有无数的变化，不知道交易模型能否涵盖这些变化并能作出准确的判断。

最后，我觉得任何交易模型都会有BUG，都需要随时更新。而且，面对同样的交易模型的交易中，这样的量化交易是不是会有风险？量化交易是不是会因为网络问题产生反映滞后的问题。如果没有解决这些问题，量化交易的结果就很难说了。

量化交易虽然有很多优点，但是真的能战胜市场，并且保证胜率，我觉得很难说。

通过一些比较先进的数学模型来判断数据，给投资者带来超额收益的回报。量化交易是有规律的，而且也是非常系统的，概率也是非常高的，是非常不错的一个交易方式。 量化交易意思就是利用统计学，数学和信息技术进行量化投资，从而降低投资的风险，帮助提高收益。 是用一些数学的模型去代替人的一些判断，是用数学的方式去分析一些数据，这样能获得更大的概率。

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。
首先，从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，2018年全球排名前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。
其次，全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行，其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。在国外招聘网站搜索金融工程师(包括量化、数据科学等关键词)会出现超过33万个相关岗位。
第三，从高校的培养方向来看，已有超过450所美国大学设置了金融工程专业，每年相关专业毕业生达到1.5万人，市场需求与毕业生数量的差距显著，因此数据科学、计算机科学、会计以及相关STEM（基础科学）学生毕业后进入金融行业从事量化分析和应用开发的相关工作。
目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，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。

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数据中甄选能为企业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》