期貨主觀和量化交易哪個賺錢

『壹』 量化交易一定賺錢嗎 簡單給大家聊一聊

想必很多的投資者對於量化交易這個詞都是不陌生的，或多或少的都聽說過，那麼量化交易真的能穩賺不賠么？這篇文章就跟大家聊聊。

首先就是到底什麼是量化交易，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。

目前國內量化投資規模大概是3500到4000億人民幣，其中公募基金1200億，其餘為私募量化基金，數量達300多家，佔比3%(私募管理人共9000多家)，金額在2000億左右。中國證券基金的整體規模超過16萬億，其中公募14萬億，私募2.4萬億，樂觀估計，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。

量化交易有一個最大的特點，就是能夠將之前的數據進行優化，就算你什麼都不懂，拿一個數據進去，設置幾個參數，都能夠跑出來很完美的曲線。但是關鍵的問題是，曲線的完美，並不代表著你就一定能夠做的完美。

量化交易其實就是自動化的交易，由機器自己來執行策略，按道理來說，應該沒什麼問題。但是人不是機器，交易的時候一定會帶有自己的主觀思維。

成功可以復制也容易復制，是它的最大優點。量化模型針對的目標通常是市場的某一類群體，只要通過模型的要求就能夠進入程序，該過程可以反復不斷地運用。

綜合以上信息，量化交易其實是和玩游戲開外掛是有點類似的，讓程序替很多人做了一部分決定，但是現在還是沒有一定會賺錢這一說，希望這篇文章能給大家帶來幫助！

『貳』 量化網上的量化交易能穩定盈利嗎

量化交易一定賺錢嗎？
量化交易可以賺錢，但並不是所有人都能賺錢。影響量化交易盈利的因素有很多，主要有四個。策略模型的適應性，交易員過硬的心態，交易員的認知水平，以及成熟的風控系統。
第一取決於策略模型的適應性。真正優秀且能夠穩定盈利的高頻策略，目前在市場上很難找到。因為研發成本巨大，基本都被各大基金公司壟斷。市場上面能夠找到的高頻策略，基本上都有設計缺陷，只在一部分行情中有效，或者純粹就是拿風險換盈利，遇到突發行情直接玩完。這種策略基金和大戶都不會用，但市場上一些別有用心的人，利用散戶認知不夠，經常拿來設計圈套，賺取手續費。至於波段策略，開發起來相對簡單，運行下來真正能夠長期穩定盈利的也是極少數，願意分享的人鳳毛麟角，大部分優秀的策略一樣被私藏。市場中能夠找到的波段策略，多數屬於適應部分行情的，策略針對的是某一類行情，適應性有限，能否盈利，和盈利多少和行情關系巨大。最後一類是趨勢跟蹤策略，起源道氏理論，經過多代人的驗證，是一種簡單有效性的策略。長期跟蹤下來能夠穩定盈利策略不在少數，但收益率有限，遇到震盪行情盈利會有一定回撤。
第二，取決於交易員的心態。交易員的心態決定能不能把制定的策略運行方案執行到位，是否能扛過策略的正常回撤，在策略持倉出現盈利的情況下會不會提前出局。過硬的心態是投資交易的地基，沒有這個基礎再好的策略也難以發揮出優勢。

第三，取決於交易員的認知，分析水平。成熟的交易員不會迷戀量化策略，知道量化只是一個工具，只是一個支持自動下單的交易軟體。會去仔細了解策略的優勢和缺點，分析策略適合的行情，找出策略不適合的行情。分析出因為不可控因素出現的正常回撤是多少，分析出行情適合的時候能有多少盈利。最後通盤布局，制定出策略使用的具體方案細節。例如，啟動策略的時間，關閉時間，什麼情況下手動干預，添加止盈止損，什麼情況下提前手動平倉，根據單子的方向等等。

第四，取決於風險控制。每一個策略都有可以承載資金量的限制，也有正常的回撤，這就要求交易員通盤考慮，不能肆意放大交易倉位。量化交易雖然有著各種各樣的優勢，但並不能降低投資的風險，要考慮突發事件對策略的影響。需要合理分配資金和倉位，設定停止交易的紅線，設計參與和退出的機制等。

『叄』 一文弄懂量化交易 怎樣躺著掙錢

或許當你開始回過頭研究近來A股調整的規律時，會發現一個有趣的現象：A股下跌以午後居多，特別是下午2點半左右，有投資者稱："神奇的2點半"！當你還在為此驚嘆時，也許早已有人將這個規律編進程序化的交易系統，通過交易大賺一筆了。

現在你是不是對程序化交易很好奇呢？不急，慢慢往下看。要懂程序化交易，就得先理解什麼是量化交易。

那麼，什麼才是量化交易呢？

就拿司機開車來打個比方。從機場到城市中心有10條路可以走。有一家計程車公司規定，1小時必須到達，早到加錢，晚到罰錢。

一開始，有些老練的司機總能在前幾個到達城市中心，但大部分司機總是晚於他們，這些老的司機就是「主動選股機構」。

後來這些晚到的司機中，有幾個很厲害的司機學會了量化統計，他們每天讓很多輛車用一樣的速度從機場開到市中心，而且連續研究了10年的數據。最終他們發現，10年來，有那麼一條路在絕大多數情況下，總比別的路快。從此以後，但凡是從機場回市中心的活兒，這幾個很厲害的司機就只選擇這條路。這群人就是「量化選股機構」。

當「量化」遇見「程序」

理解了「量化」，程序化交易就很好理解了，就是量化的交易策略通過計算機編程執行，運行自動或半自動下單交易。

根據NYSE網站統計，近年來紐交所程序化系統交易量所佔比例基本維持在30%左右。它的系統類型很多，大致分這些類型，即價值發現型、趨勢追逐型、高頻交易型、低延遲套利型等。在期貨市場的應用多於股票市場。

量化交易要怎麼做？

國內做量化交易的人一般自稱「寬客(quant trader)」。假如你是職業股民，別人問起的時候回答我是「寬客」，一定逼格滿滿。

也許有人認為做量化交易的人的生活是應該這樣的：周一8點50開啟自動交易系統，然後逛淘寶、聊QQ，到周五15：30 總結一下一周盈利，分成，下班走人，關自動交易系統。

但實際上卻是這樣的：真正的量化交易的一般得靠一個團隊，有的人分析新聞、做預測，而學數學、學物理、學電腦的博士們則寫程序化的交易策略。有的人負責在歷史數據上復盤測試，復盤後再根據反饋的數據再運行修改。通過審核後放入策略池，由專人確定各個策略資金的分配。最後由交易員運行交易。另有專人負責風控。

當真躺著掙錢？量化交易的3大難題

不停閃爍的超級電腦自動運行著高速交易，熒幕上滾動著通過高速網路提前獲取的最新市場消息，賬戶的盈利不斷上跳...很多人把量化交易視為 「可以躺著掙錢的」形式。但現實真有這么美好么？

(1)股票、基本面、新聞消息之間的關系不停變化

記得2009年美股到達低點的時候，很多「低質」公司的回報大大高於「優質」公司的回報。很多3塊錢的「垃圾股」可以在很短時間內漲到10塊錢，而高價的優質公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段時間跨度或者另一個市場里，可能又是另一番情景。所以跨市場、長期有效的量化交易系統極少甚至可以說沒有。

(2)有些關鍵信息並不容易量化

微博是市場突發消息和傳聞的最大出處，所有投資者都不會無視這里傳出的訊息。但是這里的消息格式往往不規范，語法也千奇百怪，你無法讓計算機程序挑選出有效信息並運用於自動交易中。

(3)過去並不代表未來

多數時候，通過歷史數據測試可以證明的你的設計交易策略在過去的表現，這是量化交易世界中非常重要的一塊內容。不過並不是所有人都能意識到，過去不代表未來。這意味著一些交易策略在過去表現的很好，但是在未來可能會帶來巨大的虧損

只是看過去「很美」

假如你認為開發出一個掙錢的策略就可以高枕無憂，坐等掙錢了，那就錯了。一般來說，所有quant trader的日常工作分2塊，一是對現有策略的管理和維護，二是開發新策略。

因為某個具體量化交易系統並不是一直有效的，長的有效期可能有1~2年，短的也可能就一周，所以需要不斷對之前的交易策略運行調整。更糟糕的是，量化交易者面臨的知道自己的模型終有一天會失效，但是永遠不知道是哪一天。

也許有的人不斷的用調節參數的方法擬合行情可以使系統一直看過去「很美」，但是調整一般也就只能使這個系統的多存活一段時間，所以就需要「寬客」不斷的相出新的交易策略。

「寬客」說白了也是個苦逼活，別問我是怎麼知道的T。T躺著掙錢是別想了！

『肆』 到底選擇主觀交易還是量化交易

最主要的原因在於持股數量，量化多頭的持股達到幾百隻，比如500隻、800隻、甚至1000隻。由於交易股票數量非常多，量化多頭策略受到個股影響要比主觀多頭小很多，但走勢跟整個市場更加接近，這就意味著市場整體的交易情況對於量化多頭策略影響會非常大。如果市場整體性回撤，量化多頭也會出現波動。而主觀多頭持股相對集中，當持有的個券走出獨立行情的時候，這只基金在當年的業績表現就會非常搶眼。反之，如果選的票不行，就可能出現更大的波動。

『伍』 量化交易不是保賺的也沒有什麼高大上！揭開量化交易的神秘面紗

量化交易是近幾年來一個金融交易領域的流行詞彙。所謂量化，就是指數量化。量化交易就是把交易行為以 定量的形式為交易者提供交易的依據，使交易結果盡可能排除和 避免 主觀交易的隨意性和心理波動。

量化交易在美國已經搞了30多年了，最著名的是數學家西蒙斯和他的文藝復興公司的大獎章基金， 從1989年期起，復興 科技 公司的大獎章基金( Medallion )的年回報率平均高達35%,大獎章基金被譽為是最成功的對沖基金。

狹義的角度講量化交易就是十幾年前就已經開始的程序化交易，它是把交易過程中運用到的交易方法，用計算機語言編成計算機軟體程序，實現機器選股，自動下單買賣等行為。通過計算機程序可以省去一些人力成本（人力分析慢，畢竟現在市場上已經4000多隻股票，未來會更多），同時也省去了一些交易員不必要的盯盤時間，也一定程度規避情緒心理因素影響。

廣義的角度講量化交易就是我們交易者在交易過程中運用的系統化交易。根據一些固定的交易模型進行交易的系統化的方法，系統化交易是股票交易盈利的前提條件。比如基本面的價值投資法，把很多財務數據和指標進行數量化的梳理成固定的模型，這屬於基本面量化；人們包括利用技術分析理論編成的各種指標，選股條件等，屬於技術面量化；

另外量化交易又根據交易的形式分為：演算法交易（也就是高頻交易，主要用於搶單），套利交易（期貨品種的跨期套利和跨品種套利），根據現有的各種技術分析理論編成的實現全自動交易的計算機程序等等。

量化交易不是盈利的保證，它必須建立在一定的成功概率的模型基礎上才能應用的實戰交易中。我們都知道賭場盈利的根本其實就是比玩家盈利的概率高1%而已，這高出的1%盈利概率保證了賭場久賭必贏。所以量化交易其實追求的就是比市場上大多數人盈利的概率高出1%即可。但是這1%不是普通投資者可以做到的。需要大量的實戰總結和復盤總結，最終形成所謂量化交易模型。

最後提醒投資者注意：量化交易模型主要來源於以下兩種模式：

1、數據挖掘，從 歷史 數據中找到在以往 歷史 中盈利概率大的模型，這種模型一般為黑箱模型，黑箱就是你只能看到結果，不知道其中的邏輯，比如現在流行的機器學習模型，就是典型的黑箱模型。它的缺點非常明顯，就是你不清楚盈利原理，未來是否還能繼續出現符合上述模型的情況的概率有多少，也就是說，這種模型， 歷史 業績非常好，但是未來能否盈利非常的不確定。

2、來源於主觀交易者的盈利模型，根據盈利的主觀交易者的系統化的交易方法，用計算機語言編成的交易程序。這種交易模型有的可以量化，有的不可量化，如果可以量化的部分較多，而且量化後回測 歷史 數據盈利概率較高的話，那麼很大概率就是可以用於實盤 。可惜這種模型鳳毛麟角，可遇不可求。另外一種就是少部分可以量化，多數不能量化，而能量化的部分在 歷史 回測中表現很差，主觀交易者的盈利多數可能來源於主觀判斷，此種模型占絕大多數。比如徐翔的漲停板敢死隊的打板模型，在漲停板上買入可以量化，但是如果僅僅是漲停板買入，卻不能實現盈利，盈利的更大原因在於盤手所謂的盤感，所以這些盤感的挖掘數量化，才是這類模型的關鍵。

綜上所述，量化交易僅是交易的一個小分支而已，不是盈利方法。不要迷信所謂量化交易。

其實把交易系統化才是關鍵，系統化關鍵又是盡量把主觀交易數量化客觀化。祝投資順利！

『陸』 期貨程序化交易真能掙錢嗎

程序化交易可以賺錢，但有三個關鍵因素。
市場上做量化的人很多，但能長期下來穩定盈利的策略也不是菜市場的白菜，遍地都是。量化策略可以簡單分成三類，趨勢跟蹤策略，波段策略，高頻策略。
第一，取決於策略模型的適應性。真正優秀的高頻策略，目前很難在市場上面找到，加上研發成本巨大，基本都被各大基金公司壟斷。換句話，現在市場上能找到的高頻策略，要麼有缺陷，要麼是市場上的一些有心人設計的圈套，目的肯定是盯著你的手續費。至於波段策略，開發起來相對簡單，策略針對的是某一類行情，適應性有限。能否盈利，和盈利多少和行情關系巨大，真正能夠長期下來穩定盈利的也是極少，多數人不捨得分享，市場中能夠找到的波段策略，多數屬於適應部分行情的。最後一類是趨勢跟蹤策略，起源道氏理論，經過多代人的驗證，是一種簡單有效性的策略。長期跟蹤下來能夠賺錢的趨勢策略不再少數，但收益率有限，遇到震盪行情盈利會有一定回撤。
第二，取決於交易員的心態，分析水平。成熟的交易員不會迷戀量化策略，知道量化只是一個工具，只是一個支持下單的交易軟體。會去仔細了解策略的優勢和缺點，分析策略適合的行情，找出策略不適合行情。分析出因為不可控因素出現的正常回撤是多少，分析出行情適合的時候能有多少盈利。最後通盤布局，制定出策略使用的具體方法細節等。交易員的心態能夠影響交易員的干涉策略的頻率，能不能執行好量化策略的具體使用方案。例如，啟動策略的時間，關閉時間，什麼情況下手動干預，添加止盈止損，或者會不會把該出局的單子提前手動出局，該要止損的單子，沒有讓量化程序自動止損等等。
第三，取決於風險控制。量化程序化交易雖然可以減輕情緒對交易的影響，但並不能降低投資的風險。一個優秀的交易會制定合理風控措施，比如調整賬號資金，調整下單手數，以及定下終止使用策略的紅線，盈利後何時推出策略等