量化交易是什麼

Ⅰ 什麼是股票量化交易

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

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Ⅱ 量化交易是什麼意思適合散戶嗎

近些日子，一則“量化交易是什麼意思？適合散戶嗎？ ”的問題，成為了一個熱門的話題，我來說下我的看法。首先，來了解一下量化交易是什麼意思。量化交易呢，就是通過計算機去進行統計一些高勝率的模型，通過這個交易模型去進行自動化的交易，實現盈利，這就是量化交易。量化交易適合散戶嗎？我認為是不適合的，量化交易需要你懂得怎麼編程，懂股市，然後才能夠去做出這么一個系統，做出這么一個穩定的模型。散戶怎麼做更好呢？散戶如果買股票，那麼就去買入龍頭股持有就行，或者是直接去購買一些基金，讓他們幫你理財操作。那麼具體的情況是什麼呢？我來給大家分享一下我的看法。

量化交易呢，就是通過計算機去進行統計一些高勝率的模型，通過這個交易模型去進行自動化的交易，實現盈利，這就是量化交易。量化交易是一些專業的投資公司會去使用的一些方法，甚至現在還出現了自動打板的席位，非常厲害的。

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Ⅲ 量化交易是什麼

追根溯源，其實量化就是指運用數學或者統計模型來模擬金融市場的未來走向，從而預估金融產品的潛在收益。「量化」在做的事情，即把投資策略通過數學模型和計算機代碼數量化，讓投資者可以基於數據分析和動態模擬而合理預測其投資行為的未來走勢。

量化的基礎是精準定義，許多人以某形態為進場依據，那麼精準定義就要求結合明確位置的基礎上，以波動點為標準的精準定義。只要是熟悉交易的人都明白，只要成功率和盈虧比配搭合理，交易就等於一隻腳踏進了穩定盈利的大門，可問題是如何確定盈虧比和成功率卻也是有前提條件的！

如果僅僅是依據自己的交易結果，按照自己的平均虧損和平均盈利得出的盈虧比和成功率，那一定是無效的，因為你沒有一單是在同一個框架下的，就好比你拿小學3年級的期末考試成績+大學畢業時的論文成績+學日語的隨堂測試成績的平均成績一樣，有任何意義嗎？

那麼，有效的成功率、盈虧比，就一定是在統一標準的量化統計下得出的，而統一標准就意味著無論是系統的基礎標准、參數，還是系統構建完成後的統計標准都必須是一致的。甚至在通過統計結果對系統進行重大修正後的統計都必須是要歸零，重新記錄統計的。每個交易者都在討論的成功率和盈虧比，在沒有精確定義的量化交易系統情況下，是無法得出有效值的。當然如果你僅僅想知道自己交易一段時間的成果，那另當別論。

投資不是賭博而是博弈，理性的投資者應該學會運用投資策略來實現自己的財富增值。

Ⅳ 量化交易是什麼

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量化交易，有時候也稱自動化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷。
極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。
量化交易有很多種，包括跨平台搬磚、趨勢交易、對沖等。跨平台搬磚是指，當不同目標平台價差達到一定金額，在價高的平台賣出，在價低的平台買入。
趨勢交易會更加復雜一些，它根據趨勢的指標來發出賣出和買入的信號。對沖是指同時進行兩筆與行情相關、買賣方向相反、數量相當、盈虧相抵的交易，以達到對沖風險的效果。量化交易是成熟交易市場的標志。

Ⅳ 什麼是量化交易與程序化交易有什麼區別

量化交易指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷。量化交易與程序化交易在性質、特點、發展趨勢上有所不同。

一、性質不同

1、量化交易：利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

2、程序化交易：把可量化的分析方法，用計算機編成交易策略進行自動下單交易，程序化交易是量化交易的一部分，或者是某些量化交易的進一步升級。

二、特點不同

1、量化交易：

（1）紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。

（2）系統性。具體表現為「三多」。多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；多數據，即對海量數據的處理。

（3）套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。

（4）概率取勝。定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。

2、程序化交易：程序化交易的操作方式不求績效第一、不求賺取誇張利潤，只求長期穩健的獲利，於市場中成長並達到財富累積的復利效果。經過長時期操作，年獲利率可保持在一定水準之上。

三、發展趨勢不同

1、量化交易：量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%，在公募證券基金佔比不到1%，在私募證券基金佔比5%左右，相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資，國內未來的增長空間巨大。

2、程序化交易：國內市場的T+1交割制度使得大量日內交易策略不能得以實施，高頻交易策略更是無從談起。除此以外，股票市場不允許賣空、缺乏做市商制度、可供交易的產品簡單、交易指令不夠完善等，都不利於程序化交易策略的開展。

以上內容參考：網路-量化交易

以上內容參考：網路-程序化交易

Ⅵ 什麼是量化交易

Ⅶ 什麼是量化交易

一、什麼是量化交易
量化交易即使用現代統計學和數學工具，藉助計算機建立數量模型，制定策略，嚴格按照既定策略交易。具體又可分為高頻交易和非高頻交易，其中非高頻交易適合一般個人投資者和中小機構。

量化交易是以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額預期年化預期收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

二、量化交易的優點
1、投資業績穩定。
因為量化交易業績所依靠的通常是由很多次的大概率事件產生的利潤積累起來的，達到它的要求才能夠進場。經過多個步驟，層層把關，從而極大地提高成功率。盡管它並不能保證你每一次都能夠賺錢，但它能夠它靠概率取勝。

這主要表現在兩個方面：
量化交易從歷史數據中不斷地挖掘有望在未來重復的規律並進行利用。

依靠一組股票來獲勝，而不是一個或者幾個股票獲勝。從投資組合理念來看就是捕捉大概率獲勝的股票，而不是押到單個股票上。

2、能夠理性投資。
在容易失去理性的情況之下幫助你保持理性，因而在市場反應過度、喪失理性的時候能夠及時把握住時機。

3、信息的處理能力強。
個人交易證券市場，對市場各種信息必然會感到十分茫然，而量化交易對信息的處理能力更強。當我們而對證券市場時，感覺它就如同大海似的，在茫茫的大海之中，要想持續地獲取回報，就需要一個指引。而這個指引就是我們的交易模型，就像是茫茫證券市場航行時的羅盤。

Ⅷ 什麼是量化交易,最簡單的理解

通俗來講，量化交易就是讓計算理智地幫你做出交易方法，你只需要照著執行交易。
量化交易有什麼好處？
定量投資和傳統的定性投資本質上來說是相同的，二者都是基於市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區別在於定量投資管理是"定性思想的量化應用"，更加強調數據。量化交易具有以下幾個方面的特點:
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為"三多"。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型;二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度;三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性地掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用;二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
拓展資料:量化交易的風險
量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括:
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是目前量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有:保證歷史數據的完整性;在線調整模型參數;在線選擇模型類型;風險在線監測和規避等。

Ⅸ 股市中的量化交易是什麼意思呢

量化交易（quantitative Trading）是利用數學、統計、計算機的模型和方法來指導在金融市場的交易，可以自動下單業可以半自動下單，這個不是核心，核心在於是不是系統化交易（systematic trading）。

比如主觀交易會看K線交易，量化交易業會，但區別在於量化交易可以在歷史數據上回測各種交易規則，找到表現好的，然後才用來交易。這或許會有過度擬合的風險，但也有一些方法克服。

量化交易雖然有很多優點，但是真的能戰勝市場，並且保證勝率，我覺得很難說。