量化交易是什麼意思?

什麼是量化交易，未來前景如何？知道的講講。

量化就是就是具體化，使用模型來進行程序化交易。

打個通俗的比方：一般的人炒股或者期貨就像看病中醫一樣，通過望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，定性程度上大一些，很大程度上通過依靠經驗和感覺判斷來進行操作；量化交易就像西醫，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下藥，定量交易更像是西醫，依靠模伐判斷，模型對於定量投資基金經理的作用就像CT機對於醫生的作用。模型對整個市場進行檢查和掃描，滿足你所編寫的程序模型，就會進行處理（下單之類，都是可以自己設置的，看你的模型怎麼編寫）。

程序化交易越來越被人熟知，使用的人也越來越多，總體來市場會越來越擴大化。

具體的程序化交易程序軟件：文化、TB、金字塔等，總的來說金字塔使用起來簡單上手，編寫的語言不難，而且功能比前兩者多。

期貨量化交易和程序化交易有什麼區別？

建議： XP 對話框中有很多選項設置，通常都是先選中某個選項，然後再單擊“確定”按鈕開始執行。利用鼠標雙擊可罰簡化這一操作步驟，雙擊某個選項可以做到既選中又執行。

高頻交易和量化交易到底有什麼區別

從歷史上看，很多高頻交易公司的創始人都是交易員出身，原來就從事衍生品的做市、套利等業務。一開始這些工作並不需要多高深的知識。隨著計算機技術的發展，交易的自動化程度和頻率也逐漸提高，這些公司逐漸聘請一些數學、統計、計算機背景較強的人員加入以適應形勢的發展。當然，這個過程也出現了一些分化，有的公司還是保留了交易員在公司的主導地位，並且始終未放棄人工交易，最終形成了人機結合的半自動交易；而另外一些公司對新鮮技術的接受程度更高一些，往往採取全自動的交易模式。事實上，也沒有證據表明全自動交易的公司就比半自動交易的公司更為優越，到目前為止，也只能說是各有利弊。

人工交易的最大弊端在於手動下單的地方離交易所較遠，在行情劇變的時候往往搶不到單。在這一點上，全自動交易的公司可以通過託管機房來最大程度減少信號傳輸的時間，不過自動化交易往往因為程序過於複雜，加上很多公司人員流動較大，在程序的維護上會出現一些失誤，最終程序出錯釀成大禍，比如著名的騎士資本。

至於過度擬合無法抵禦黑天鵝事件，那是人工交易和自動交易都無法避免的問題。一般來說，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自動交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自動交易。

量化投資公司跟高頻交易公司則有很大的不同。首先，美國的量化投資公司基本上都是量化背景極強的人創辦的，比如說文藝復興的創始人西蒙斯是數學家出身，DE Shaw的創始人David Shaw是計算機教授出身，AQR的創始人Cliff Asness是金融學家出身，而高頻交易公司則更多是傳統交易員創辦的；其次，量化投資一般依賴於複雜的模型，而高頻交易一般依賴於運行高效的代碼。

量化投資公司的持倉時間往往達到1—2個星期，要預測這麼長時間的價格趨勢需要處理的信息自然非常龐大，模型也因此更為複雜，對程序的運行速度反而沒那麼敏感；高頻交易處理信息的時間極短（微秒或毫秒級），不可能分析很多的信息，因此模型也趨於簡單，競爭優勢更多依靠代碼運行的效率，很多人甚至直接在硬件上寫程序；而最後，量化投資的資金容量可達幾百億美元，而高頻交易公司往往只有幾千萬至幾億美元，但由於高頻交易的策略表現遠比量化投資穩定，如Virtu Financial交易1238天只虧1天，因此一般都是自營交易，而量化投資基金一般來說都是幫客戶投資。

量化交易的回測和調試到底是什麼意思？

就是通過以前的行情數據進行測試，調整系統，藉此提高交易系統的可靠性。一個量化系統不能開發出來就用於實戰，畢竟都是真金白銀，所以得先進行回測調試。

到底選擇主觀交易還是量化交易

你好，散戶多數都是主觀交易，沒有技術。

量化交易對於風險控制方面比較有效，但是收益率比較穩定不會太高。

量化交易和程序化交易有什麼聯繫和區別呢？

量化交易大多用在股票交易上，量化是指將某隻股票或者摸個行業的數據進行量化，在更具各家機構自己的量化公式進行選擇，量化交易只是選擇，並不涉及交易，程序化交易也是一種量化交易，但是是更具已有的數據進行，比如各種行情指標，MACD KDJ等，無法像量化交易那樣把能涉及到的所有數據進行量化，程序化交易更側重交易的自動進行，沒有認為干預，且模型編寫簡單，個人用戶也可以進行

什麼是量化交易 程序化交易應該怎麼做

那是編程高手們玩得

量化交易中。D-Alpha 是什麼意思？希望說的詳細點

D-Alpha對衝交易系統

在D-Alpha系統中，一個有效的策略從開始到最後實際交易，需要經過四個步驟：歷史數據統計後驗、歷史高頻數據後驗、實時高頻數據模擬交易和實盤交易，具體流程見圖18-2。

歷史數據統計後驗

歷史數據統計一般以收盤價或者日均價作為買入賣出的交易價格，交易成本的考慮一般是事先設定一個固定的數值，比如千分之三。然後根據設定的交易價格計算出在某一段時間內的收益率、超額收益、夏普率等結果。

歷史數據統計後驗的優勢是效率高、簡單方便，一般十年左右的數據後驗，幾十分鐘就可以程序跑完。缺點是不夠精確，尤其不能考慮資金量對市場的影響。因為有的策略和市場容量之間有很大的關係，例如高頻交易策略，在資金量大的情況下，很多有效的策略就會失效，因為其衝擊成本會吃掉所有的收益率。

因此歷史數據統計後驗只能作為篩選策略的初步方法，更加精細的方法需要歷史高頻數據後驗實現

歷史高頻交易數據後驗

歷史高頻交易數據後驗的核心在於根據歷史高交易頻數據進行模擬撮合，撮合算法主要是判斷在某個時段的成交量的成交比例。例如某個股票在歷史上5.0-5.1價位之間成交了10000股，其中的掛單量為50000股。那麼在後驗的時候，可以設定成交股的A%和掛單量的B%中最小值，為模擬撮合的成交量。

如果想嚴格一些，將A和B的值設的小一些即可，如果寬鬆一些，將A和B的值設大一些。在本量化投資系統中，A和B的值一般取為10%和30%。

高頻數據實時模擬

策略後驗可以解決一個策略在樣本內的效果問題，但是無法檢驗其在樣本外的效果。解決這個問題的方法是進行高頻數據的實時模擬交易。

實時模擬交易也有全自動化和手工兩種方式，全自動化是將策略寫成一個DLL，放在模擬平臺上自動運行，手工就是利用機會監控的消息提示，進行人工交易。

高頻數據實時模擬和實盤交易已經非常接近，對衝擊成本的考慮，市場容量的考慮基本上和實盤已經一致，唯一不能解決的就是對市場的影響，因為模擬交易不能影響市場價格，這個就只有在實盤交易中實現。

實盤實時交易

前面三個步驟的目的都是為了最後進行實盤交易，實盤交易對市場的影響會體現出來，只有通過了實盤實時交易，一個策略才能被證明是有效的。

什麼是量化對衝？

目前市場內的量化投資策略逐步開始受到關注，主要的量化對衝策略有：

1、市場中性策略

主要追求的是通過各類對衝手段消除投資組合的大部分或全部系統風險，尋找市場中的相近資產的定價偏差，利用價值迴歸理性的時間差，在市場中賺取細小的差價來獲得持續的收益。

2、事件驅動套利策略

利用特殊事件造成的對資產價格的錯誤定價，從錯誤定價中謀利。

3、相對價值策略

主要是利用證券資產間相廠的價值偏差進行獲利。

總體看，量化投資確實可以在一定程度上規避市場的系統性風險，從而實現穩定的獲利，但比較專業，需要不斷的學習和進步。我加過一個投資群，裡面的群主在這方面還有一定研究的，群號：74429394，希望能給對量化投資感興趣的人帶來幫助。

量化交易員一天的工作是怎樣的

Algo Trader很少直接手動下單交易，通常是使用編寫的程序來執行自己的交易策略。 這類名詞在業界沒有統一的定義，為避免誤導，我們這裡只討論高頻交易範疇或者更準確一點是低延遲交易的Algo Trader，而不討論通過量化方法進行的日內少量甚至日間交易的交易員。在這個範疇之內我們不再區分Quant Trader和Algo Trader。對應的，傳統交易員或者說Manual Trader範圍，也有一些是進行日間多次交易的交易員，比如國內期貨界有所謂炒單和炒手的概念。 Algo Trader或者Quant Trader工作的特點通常是： 花大量時間處理數據 他們的工作根據風格不同，或者會把更多時間放在看盤尋找靈感，或是使用數學工具從中挖掘出有意義的信息來繼續研究。不管比例如何，他們都同樣會花大量時間將自己的看法和結論在歷史數據中進行檢驗，而手動交易者則較少的進行有意識和系統性的數據檢驗。 更多的團隊合作 對於高頻交易來說，交易系統的低延遲十分重要，所以交易系統的執行部分通常由低延遲開發者進行開發，交易員只負責核心的策略部分的開發。有一些交易者甚至會配備所謂的Quant Developer來負責實現核心策略的開發，而讓自己騰出更多的時間做研究。相比而言，傳統交易員更容易單打獨鬥。 承擔的心理壓力較低 由於低延遲交易次數多，持倉時間短，通常他們所面對的風險是明顯小於手動交易員的。要麼好長時間做不出一個好的策略，要麼做出來則穩定賺錢。而手動交易員則更容易面對盈利和虧損的起伏，需要較長時間的鍛鍊才能在心理上入門，而即使在很有經驗之後，仍然要面對明顯更大的心理壓力。當然承擔風險也使得運氣好時，手動交易員中更容易出現“明星交易員”，在技能和運氣的雙重作用下拿走大額獎金。 交易文化不同 最後，上面所說的區別會衍生一些工作文化的區別。手動交易員由於工作壓力較大，通常會形成一種釋放性的文化，他們通過外向性的社交來維持一個好的自信從而抵禦較大的精神壓力。而量化交易員圈則比較少形成外向性社交文化，而通常較為智力導向，傾向於內在審視。