⑴ 证券里可以做期货吗为什么
如果你在证券公司做了相关的投资,那么大家也是可以在证券公司购买期货的,因为本身是互通的,所以大家也没有必要感觉太焦虑。但是购买这些产品肯定也会存在一些风险性,所以大家应该提前去了解一下有关信息或者是大家直接去找一些专业的人士。
总结
所以大家不需要感觉很焦虑,而且这个时候也一定要注意安全。平时在生活当中,大家一定要多去收集一些有关的资料,如果你本身是一个投资小白,那么大家就可以提前去市场上查看一下信息。投资本身就是有很大风险性的,虽然购买期货的风险性不是特别的高,但是很多人还是因为购买这些产品而导致了亏损,所以大家也一定要提前做好心理准备,因此大家一定要降低自己的风险性。
⑵ 期货可以用量化交易吗
期货可以使用量化交易,而且量化交易所占的比例越来越高,以基金等大资金账户为主。
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。
拓展资料:
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。
量化投资技术包括多种具体方法,在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验,并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置,实现风险最小化和收益最大化,但往往也会存在一定的潜在风险,具体包括:
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换,也可能导致模型失败,如交易流动性,价格波动幅度,价格波动频率等,而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置,没有安全的风险评估和预防措施,可能导致资金、仓位和模型的不匹配,而发生爆仓现象。
3、网络中断,硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
为规避或减小量化交易存在的潜在风险,可采取的策略有:保证历史数据的完整性;在线调整模型参数;在线选择模型类型;风险在线监测和规避等。
⑶ 什么是量化交易,未来前景如何知道的讲讲。
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。在国外的期货交易市场,程序化渐渐地成为主流,国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。
这个平台犹如币圈的一个缩影,每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下,聆听骰子撞击的声音,殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”,张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制,但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家,否则就只有被收割的命运。
量化作为工具,或许无可厚非,但许多数字货币基金以“量化”为名,公开募集资金,行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为,金融行业和其他行业不同,参与金融活动,动用的是别人的钱,发生风险,别人会有损失,因此政府需要更加严格地监管。
量化交易一念天堂,一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘,以身试法,否则等待你的将是法律的制裁
⑷ 量化交易怎样做新上市的期货品种有什么策略
量化交易是利用计算机技术分析海量历史数据,通过分析数据总结出 "大概率 "盈利策略的交易方案,其最大的优势是减少人的情绪对交易策略的影响,特别是当市场狂躁或悲观时,量化交易可以避免很多不理性的投资决策。例如,大多数人都有追涨杀跌的倾向,与主观交易相比,可以在一定程度上降低风险。在做量化交易时,很多人容易犯一个错误,就是拿过去很长一段时间的历史数据做回测,优化参数,优化的目标是利润最大化。这种优化参数的方法,往往在你运行实盘后,会发现,与你过去回测的结果相差很大,为什么过去回测那么赚钱,而一实盘就亏钱呢?
量化基金是利用数学、统计学、信息技术等量化投资方法,进行选股、择时、对冲等一系列操作,进而获得投资收益的一种基金。投资者在日常工作中经常会接触到主动管理型基金。例如,主动管理型基金通过对上市公司的财务分析和实地调研,决定对一些公司进行投资。这些基金的创始人和基金经理往往有数学、计算机和其他学科的背景。对上市公司的研究主要是研究一些特定指标对股票价格的影响,建立模型,通过计算机自动下单,从市场波动中获得超额收益。
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⑸ 量化交易的那些事!
最近一段时间,很多人觉得股票越来越难做了,板块加速切换,市场走势极端,一些中线趋势良好的板块个股完全无视基本面突然连续大幅杀跌。
有人说,这是因为量化交易成为了我们的对手盘,助涨杀跌。有些票涨六七个点,突然就摸涨停了,有些票跌六七个点,突然就奔跌停去了。手速、资金都拼不过,甚至按照这样的趋势,我们这些靠交易为生的散户,有可能要被机器人干掉。事实果真如此吗?
今日笔者就来给大家分享一下量化基金的那些事。
量化交易到底是怎么交易的?
交易员A兄,19至20年在国内某量化基金做交易员,基金规模最大到70亿。最开始在量化交易部,后期在人工t0部。基本上交易部的东西都清楚,国内这几家量化基金的交易模式也大同小异。
量化交易是怎么交易的呢?大部分策略是量化对冲模型。
就是买入市场上的活跃股,然后开对应金额的期指空单对冲(IF,IC,IH都有),多头金额和空单金额(期指有杠杆,实际占用金额少)基本上在1:0.8到1:1区间浮动。
赚钱逻辑就是,不管大盘涨跌,因为有对冲,只要买入的票足够强,只要能跑赢对冲指数(if,ih,ic),基金就是永远赚钱的。
也有一些纯多头策略,就是不带对冲,全买股票的,但是少一些。
量化交易的买入卖出,都是一揽子交易。每天要买入的票少的时候200只,多的时候能到4、5百只。这些票根据权重划分金额,有的票买的多,大部分票只买一点点。一般前二十只票,买入金额占到总成交金额的4成左右了。
当天开盘前,策略部的算法就会把当天的买入卖出任务做好。交易员的工作就是把当天要买的票买完(不论价格),把当天要卖的票卖完(不论价格)。考核指标就是以当天开盘价作为基准,算出平均买入成本与开盘价偏离值,以收盘价作为基准计算卖出价格偏离值,用这两个数据算绩效。
这个模式就导致,股票早上买的时候很容易打高了,因为很多公司都是这个算法,互相一抢,股价就能推上去。但没办法,交易员一般10点之前就要买完票了,越往后风险越大,因为不知道谁就突然涨停了,导致买入成本暴增,是要被谈话的。
卖出是这样的,公司所有的票有一个7%止盈单,就是只要股价冲到7%,就会卖出。而且收盘统计的时候,涨幅超过7%的票是按7%的价格计算卖出成本的,假如卖早了那就卖亏了,假设我5个点卖了,冲到8个点,收盘砸绿,算收盘价的时候还是按7%算,这个对交易员很不友好。
“19年初那波行情我们当时规模不小了,有时候单票买入金额能占到股票总成交的10%甚至更多,这时候票就很难买了,因为一买就要把价格推上去,推上去买入成本巨高,我们业绩就会很差。但是没办法,任务一定要完成的。
印象很深刻的,19年2月1日,当时有个同事买入任务里要买 300615欣天科技800多万,大家可以看一下这票前一天成交额,成交额太小了800很难买进去,买了一点点就封板了,然后炸板,我同事一直想等回落了慢慢买结果一直不回落,最后他直接集合竞价把票顶到涨停板把剩下的买入任务买完了……”
量化策略模型:联创股份的推升
由于“交易员A”兄从事于交易部门,选股条件那是策略部的事情并不清楚,而且这些量化公司都号称自己有几百上千个选股因子,每天机房电脑都在跑程序,在第二天开盘前把票选好。
不过公司的几个模型结构是知道的。当时主要有7日模型,9日模型,13日模型,还有一个两日模型。
这个N日模型的N就代表持股周期,表示买入后持有N日后卖出。有时候连续几天都有同一只票的买入任务,那么这个票就会在持仓里躺小半个月。随着模型时间到了之后,慢慢卖完。
算法部都是清华高材生,学历在那放着呢。不过再牛的策略也是人定的,再牛的量化算法也是人选的。
模型的变化(持仓时间长短)、对冲指数风险敞口的调整,以及选股因子等,策略部一直在做优化。这些变化不是说某天突然发现不行了,然后就要改了、之前的都完全放弃了,而是说每天都有在回测市场分析账户表现,然后策略部们去做细微的调整。
“为什么说这个模型的事情,今年的联创股份这种,很明显就是被量化模型推上去的。因为这票根本没有什么基本面,纯垃圾股一个,pvdf那种故事听听就算了。”
实际上就是这票被很多家量化算法选中了,有长周期的有短周期的,但是在前期都主要是买入为主,所以我们可以看到这票被锁仓了,一直往上推,当然涨的好也就有散户信了他的故事(散户也锁仓),然后到卖出的时候,这票往下按接不起来,因为大家模型时间都差不多到了。
今年好多票涨的快,涨幅大,但是调整的非常狠,跟量化模型同质化有很大的原因。
各位兄很感兴趣的T+0
由于买入模型持仓7、9、13天不等,而且都是市场上比较活跃的票。那么这些票躺着不动其实就是一种浪费,这些票可以甩给t0团队去做t,用来搞额外收益。
“我之前的工作内容,说实话很无趣,自主操作的空间很少,更像是一个人形下单机器,所以在后期公司要开展t0交易的时候我果断转岗去了t0交易部。
当时国内几家大的量化私募都已经有自己的交易团队了,我司属于介入比较晚的,老板应该是去九坤这几家参观学过,也就动了搞t0团队的想法。在成立自己T0团队之前,公司的底仓是打包给国内几家专业的t0公司去做的。”
t+0这边很简单,底仓给交易员分好,然后交易员自己拿着底仓去做日内差价,这个差价就是交易员的业绩,然后公司按比例给交易员提成就是工资。
t0交易员是没有底薪的,没有底薪没有五险一金没有社保,全靠业绩活。而且这个东西淘汰率相当高,当时新组建团队,招来了四十多个新人,最后只留下来一个。最主要的是,现在基本没有t0团队要新人的了,没公司愿意培养新人。
关于t+0还有一个事情。
很多人做创业板新股喜欢看融券余额,觉得融券量大的票会容易涨,他们说的是要打爆空头,第二天融券方要回补还券。
其实不是这样的……创业板新股上市之前就已经把这些机构的券约出去了,这些券各大t0机构从券商手里借到,当成底仓给交易员做t0交易。因为新股波动大做t0收益高,当然券息也高。但是专业的t0团队是不可能裸空的,融券量大只是券商把券借给t0团队了,人家当天就已经买回了。
量化基金收益的潜规则
其实量化赛道也很拥挤,因为交易同质化很强,大家的策略大同小异,起重要因素的其实不是选股策略而是对冲盘的风险敞口。之前说了,多头和空头的比例是在1:0.8和1:1区间浮动的,那么这里面的可操作空间其实非常大。
而具体收益率,各个产品之间的差距其实很大……
“19年初那波创投工业大麻氢能源的行情大家应该都知道,到5月份我们的头部产品收益率都干到了60%了,但是当时竟然还有一些产品是不赚钱的,真不赚钱甚至还有略亏一点的。
这个差距大的原因应该是各个产品的买入时间有差异,因为买的越早其实别的资金就在给你抬轿子(这些是我猜的没法证实)。实际上在私募拍拍网上的明星产品收益率都还不错,年化跑个二三十没问题。但是,但是,但是!后面的产品根本不能看………头部产品其实就是个广告效应吸引投资人的…等你亏钱了,老板开始心理按摩就行了,反正大部分客户啥也不懂……
我们老板就不会交易,他工作的一个主要内容就是给客户心理按摩……
前东家规模最多到70亿,当时老板是有冲击百亿规模的想法的,扩招了很多人。实际上是这些规模一部分是公司本来赚上去的净值,还有一大半是场外的人看公司业绩漂亮高位跟投的…我知道的有一个大户一个人就在我司放了20亿,做量化对冲。
最后结果是行情没了之后,好多后期进场的人是亏钱的,这些人亏了之后就会选择赎回,撤资,然后规模也会迅速变小。很快的,从20亿规模到70亿只用了半年,从70亿回到不到20亿,用了不到半年……
不过老板怎么都是赚的,行情好的时候赚业绩提成,新入场资金赚管理费……基金亏了,客户就自己赎回好了,反正老板都是血赚。”
最后
其实所有人(包括私募,公募,量化),对于市场都是靠蒙的……
能不能涨,为什么涨,能涨多少,不是一个人说了算的,因为市场这么大,根本不是一个人能够决定的。(袖珍盘庄股除外,这种就真看老庄心情………)
行情都是一阵子一阵子的,年初白酒yyds,三月碳中和yyds,5月医美yyds,789月新能源赛道yyds,最后把锅全甩到量化头上去……其实还是自己学艺不精啊……
总的来说,市场的东西都交给市场去消化,市场有市场自己的规律。yyds白酒照样能跌,赛道股照样会大幅回撤。
老师们要认真观察市场,认真学,认真提高自己的交易水平,其实是可以盈利的。
做量化的这些程序员大部分连股票都没炒过,人家写的程序也就是发现了市场规律,然后用合理的仓位,策略去做交易。连这些人都能赚钱,其实我们需要做的是客服自己的贪婪和恐惧,做一个无情的交易机器就好了。