带大家了解量化交易

哈喽，大家好，今天给大家介绍下量化交易。

量化交易的优势

量化交易相对于手动交易是区别很大的，我们先来看下量化完备的系统性具体表现：

1、首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；

2、其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、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；

3、是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有几百只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这几百家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。

4、靠数学模型取胜，股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率。

量化交易的分类

1、趋势性交易，适合一些主观交易的高手，用技术指标作为辅助工具在市场中如鱼得水的，但如果只用各种技术指标或指标组合作为核心算法构建模型，从未见过能长期盈利的。

一般也会做一些量化分析操作，使用编程如python/matlab 。

2、市场中性，在任何市场环境下风险更低，收益稳定性更高，资金容量更大。适合一些量化交易者，发现市场中的alpha因子赚取额外收益，例如股票与股指期货的对冲策略等。会做一些量化分析操作，使用编程如python/matlab。

3、高频交易，在极短的时间内频繁买进卖出，完成多次大量的交易，此类交易方式对硬件系统以及市场环境的要求极高，所以只有在成熟市场中的专业机构才会得到应用，适合一些算法高手，使用C/C++编程语言，去进行算法交易，对软硬件条件要求比较高。

常见的主要策略模型

我们使用量化需要有策略来实现交易，就这个大概介绍几种策略。

趋势跟踪策略：该策略基于市场趋势，通过分析价格走势和技术指标来判断市场的方向，并进行相应的交易。

均值回复策略：该策略基于统计学原理，认为价格在一段时间内有回归均值的趋势。当价格偏离均值时，会采取相反的交易方向，期望价格回归到均值。

市场套利策略：该策略通过同时在不同市场或不同工具之间进行交易，利用价格差异或套利机会来获取利润。

事件驱动策略：该策略基于特定事件（如公司公告、经济数据发布等）对市场产生的影响进行交易。通过快速分析和反应，寻找与事件相关的交易机会。

统计套利策略：该策略通过利用统计学模型和数学算法，发现市场中的定价偏差或潜在的统计关系，以获得长期稳定的利润。

高频交易策略：该策略利用计算机算法对市场数据进行快速分析和交易，以获得微小的价格差利润。高频交易通常依赖于低延迟的交易系统和高速执行能力。

机器学习策略：该策略利用机器学习算法，通过对大量历史数据的学习和模式识别，预测市场走势和交易信号。

基于人工智能的策略：该策略结合了机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术，用于分析和理解大量非结构化数据，如新闻报道、社交媒体等，以辅助交易决策。

这些策略模型仅为常见的一些类型，实际上还有许多其他的量化交易策略和方法。选择适合自己的策略模型需要考虑自身的风险承受能力、市场理解和技术能力，并进行充分的测试和验证。

什么人做量化比较好呢？

最完美组合：

1一般是金融专业出生，对金融市场环境了解，基本了解金融基础、投资知识，对数据挖掘、机器学习方法擅长，挖掘股票等的价值 （quanter）。然后非常擅长算法，PYTHON,C/C++ ，编写程序化的一些交易方法 （程序化交易员）,懂计算机语言的才能去写编程。这两者兼顾才能完美实现量化。

可行情况：

1、懂股市，不懂计算机语言，可以去学习计算机语言，比喻说PYTHON是分成容易上手的，这样可以实现。或者是找到能写编程的来帮你写也是可以的。

2、还有一种情况懂计算机语言，不懂股市，这个当然也没问题，可以找到券商客户经理指导或者自己开账户摸索也是可以的。