量化交易一定赚钱吗 简单给大家聊一聊

1. 量化交易一定赚钱吗 简单给大家聊一聊

想必很多的投资者对于量化交易这个词都是不陌生的，或多或少的都听说过，那么量化交易真的能稳赚不赔么？这篇文章就跟大家聊聊。
 
 
 
 
    
 
  
        
  
 
 
 
 
 首先就是到底什么是量化交易，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。
 
 
 
 目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。
 
 
 
 量化交易有一个最大的特点，就是能够将之前的数据进行优化，就算你什么都不懂，拿一个数据进去，设置几个参数，都能够跑出来很完美的曲线。但是关键的问题是，曲线的完美，并不代表着你就一定能够做的完美。
 
 
 
 量化交易其实就是自动化的交易，由机器自己来执行策略，按道理来说，应该没什么问题。但是人不是机器，交易的时候一定会带有自己的主观思维。
 
 
 
 成功可以复制也容易复制，是它的最大优点。量化模型针对的目标通常是市场的某一类群体，只要通过模型的要求就能够进入程序，该过程可以反复不断地运用。
 
 
 
 综合以上信息，量化交易其实是和玩游戏开外挂是有点类似的，让程序替很多人做了一部分决定，但是现在还是没有一定会赚钱这一说，希望这篇文章能给大家带来帮助！

2. 量化交易一定赚钱吗

3. 为什么量化交易总是赚不到钱

量化投资主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等


图片来源：凯纳量化投资


“你炒期货吗？”
　　“不炒，我赚的是血汗钱，您赚的是心跳钱。”
　　这是一位期货门外汉跟一位期货投资者的对话。的确，期货因其高风险高收益的特征，参与者很多都是心惊肉跳的。不过，近年来引入国内的量化交易，正逐渐改变这一情况。
　　上周六，东莞本土唯一期货公司——华联期货联合量化交易的相关投资机构，在东莞举办了一场题为“量化交易，打开财富之门”的量化交易策略交流会。与一般的投资报告会人流稀少相反，该交流会可谓人满为患，原定的百余人参与的会议室，最终挤进了近200名投资者，以至酒店空调开到最大仍显十足燥热。
　　近几年量化交易发展迅猛
　　对多数普通投资者而言，量化交易仍是一个较为陌生的概念，但该模式已在国内流行了数十年。2010年，国内股指期货上市，成交量在两年内增加了1.4倍，为量化交易提供了极佳的交易标的，国内量化交易便快速发展。
　　据华联期货介绍，2012年上半年，量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右，但占股指期货交易量的比例已达20%左右。目前，绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易，部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。
　　事实上，3年多来，在股市连续下跌的大环境中，传统投资策略纷纷失效，而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的，以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式，却在国内投资市场崭露头角，并实现了较为稳定的收益。
　　“传统投资策略依靠人的主观感觉来投资；而量化投资是根据数学统计模型，由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出，量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。
　　据华联期货介绍，量化投资目前主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等，主流平台包括文华财经、交易开拓者、金字塔，此外Multicharts、龙软、高手、金钱豹、Yesterday等平台在业内的使用也较为广泛。
　　量化投资东莞“试水”告捷
　　在东莞本土，也有多家机构在试水量化投资，包括证券公司、期货公司和私募投资公司，从目前情况来看，可谓“试水”告捷。
　　如华联期货去年推出了“金莞家”程序化系列产品，其中“智赢股指组合策略”是其首个专项个性化交易模型组合，该模型组合通过对两年多来股指期货运行特点进行量化分析，形成了八套独有的程序化交易模型，模型运行以来，年化收益率最高的逾60%，最低的也有26%，但最大回撤不足10%。
　　国信证券东莞营业部则成立专门的“量化投资中心”，该营业部去年就有20多个不同时期参与股指期货程序化交易的客户，表现最好的账户年化收益率近40%，所有账户全部战胜大盘。
　　发行了国内首只多重策略对冲基金的东莞莞香资本投资公司，更是量化投资的“拥趸”，该公司目前的专户产品全部采取量化投资方式，且收益不错。如其旗下某专户理财产品，2012年6月19日-2013年5月19日的净值增长达41%。
　　“量化产品的特点就是任何行情阶段都能盈利。”国信证券东莞营业部投资顾问蔡恩侠告诉记者，量化产品一般都是多空对冲，因此无论牛熊市均能盈利，不过其也有弱点，即牛市跑不赢一般的股票类投资产品，“2007年大牛市，也就30%左右的收益，但2008年大熊市也有15%左右的收益。”
　　“资金不会一直朝一个方向直线形地前进，资金增值是一个艰难的曲折前进过程。”莞香资本CEO江国栋则提醒道，回撤即是资金增长行进中的停顿，也可看做是期货交易的机会成本。“因此，必须正确看待策略参数优化结果，不刻意追求最高收益，不过度拟合行情；同时，坚持正确的交易理念和交易方法，严格执行和坚持不懈是持续盈利的前提。”
　　量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。
　　投资辞典
　　何谓量化交易
　　量化交易（Quantitative Trading），即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。

4. 什么是量化交易？

量化交易，也有自动化交易，程序化交易，EA， 高频交易，算法交易等等，大致意思差不多，不同的领域可以叫法不一样，譬如外汇市场大多叫EA。主要是把自己的交易系统通过计算机语言（Python ，matlab等等，很多）程序编写实现出来，把这个程序和数据信息（量价信息，基本面，金融政策信息等等）接口接上，通过在计算机或服务器（现在大部分都是租一个云服务器）上运行，实时执行各种分析，选股，择时，买，卖，加仓，减仓，止损止盈等等。这样可以省去一些人力成本（人力分析慢，3000只股票得需要很对人天天），省去不必要的盯盘时间，一定程度规避情绪心理因素影响。一个完整的量化交易包括很多东西：

1、资金管理或投资组合管理；
2，选股，基于数据面的技术分析（均线，macd等等，太多了），基于基本面的分析（市盈率，财务报表等），基于经济面的分析（财政及货币政策，经济周期，行业周期轮动等），基于情绪面的分析；
3，择时也即建仓的时机，止损止盈，加仓减仓平仓等；
4，交易记录总结改进。当然还有别的很多内容。也有办自动化的，譬如只采用分析做选股。这个东西老美搞了30多年了，国内搞了十几年。可以了解一下大神西蒙斯和文艺复兴基金。国内这几年也出现很多平台，还不是特别成熟，入聚宽，掘金量化等等，也有几十个，可以关注一下。
数量金融也与金融工程领域重叠。后者侧重于应用和建模，通常借助于随机资产模型，而前者除了分析外，还侧重于构建模型的实施工具。总的来说，有两个独立的金融分支需要先进的定量技术：一方面是衍生品定价，另一方面是风险和投资组合管理。
如果应用于股票市场的话，一般包括量化选股和量化择时两点。
选股模型主要包括：多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪模型和筹码选股模型。
择时包括：趋势择时、市场情绪择时、时变夏普率模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时等等。
量化投资的优点在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。

5. 什么是量化交易？

6. 量化交易有什么用？

量化交易能有效地提高投资者的交易效率和交易纪律。大量化的交易数据是无法通过人工分析完成，而对于计算机的数据处理能力远胜于人工，计算机可以瞬间完成数据计算分析，执行投资者的交易计划。

7. 量化交易是什么？

   
         量化交易         概念：
  量化交易是严格按照计算机算法程序给出的买卖决策进行的交易方式，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。
  通俗理解：
  量化交易就是把你多年有关风险控制、套利、交易策略等一系列的投资经验总结成规律，制定成编程、计算机语言，由电脑代替你在市场上完成分析、下单、平仓的交易过程，并进行实时监测。
  电脑交易的好处是不带任何情感，完全遵守交易计划，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做出非理性的投资决策。
  量化投资中常用的策略，包括阿尔法策略，CTA策略和套利策略等。每个量化投资策略都是个黑盒子，它们是量化公司的量化投资的核心竞争力，其他外部人无法知道其中的秘密。

8. 什么是量化交易？

这是一个量化小白站在大门口的一点思考，想法可能会有很多问题，仅仅作为抛出来的砖，希望后续的学习中能雕磨出玉。
  
 
  
                                          
 不知道大家入门量化之前，有没有像我一样的困惑，分不清什么是量化，什么是程序化。
  
 经过我不成熟的思考，我觉得用定量的方式来确定交易策略，就是量化。将交易逻辑编写成程序，交给电脑来执行，就是程序化。换句话说，其实量化是选择交易（或投资）策略的一种方式，而程序化是执行交易（或投资）策略的一种方式。另外两者也是包含和被包含的关系。因为电脑没有主观的判断，想要把交易逻辑写成程序，必须先将其量化，所以一般地，程序化都是量化的。而量化出来的交易策略不一定用程序执行，也可以手工执行，所以量化不一定是程序化的（参考海龟那样，不知道这样说准不准确？）。
  
 你们有没有好奇过，量化都是什么类型的呢？
  
 根据《打开量化投资的黑箱》这本书所说，从设计交易策略的角度上分，量化可以分为理论驱动型和数据驱动型，我用我小学的理解水平翻译一下，就是分为演绎法和归纳法。举个例子，假如我要预测明天10点我是否起床了。演绎法（理论驱动型）来看，理论上如果明天是工作日，我要上班，所以就应该起床了；而如果是周末，我需要充足的休息，所以就应该没起。根据这个理论，我们就可以通过明天是否是工作日，来预测10点我起没起床。
  
 归纳法（数据驱动型）的方式，是先找到过去n天10点时的各种数据，然后进行数据分析。通过分析数据，可能会发现，工作日的10点，我已经起床的概率是100%，而休息日的10点，我没起床的概率是99%，那么由此来根据明天是否是工作日，来预测我10点是否起床。但是，归纳法得出的结果不一定能找到理论依据，可能得出一个看上去无厘头的结果，所以普通玩家可能更倾向于使用演绎法来做量化。
  
 同样根据上边这本书的定义，从使用的数据的角度来看，量化也跟主观交易差不多，可以分为使用价格数据的技术面派，和使用基本面数据的基本面派。技术面更多使用量价数据，而基本面更多使用财务数据、宏观经济数据，这些大家都很熟悉了，就不再累述。更重要的是如何应用这些数据，比如同样是使用量价的技术面，可以是非常简单的均线来做量化，也可以用非常复杂的数学模型来刻画走势，同一套数据在不同人手里可能得出不同的结果，所以数据的应用至关重要。
  
 在了解量化前，我觉得量化非常神秘，仿佛有化腐朽为神奇的力量。但通过这本书简单的了解过后，我感觉好像并没有我想得那么神奇。量化更多的好处在于，让我们交易前缕清思路，而不是盲目下单。程序化更大的好处是，运算快，严格执行（其实不一定是好处，也可能会把错误严格执行）。那如果利用这些优点呢？我觉得要么通过高频，把运算快的特点利用起来，抢在主观交易者做出反应前下单，取得速度优势。要么就对大量标的进行分析，通过广撒网来重点捞鱼，捕捉到主观交易者不容易察觉到的机会。至于对单一标的深入研究，我觉得量化不一定能比主观有巨大优势，拿股票举例，可能需要非常海量的数据和适当的方法，才能比得上跟企业高管或行业大佬吃几顿饭得来的“前沿”消息。当然，这些只是我初窥量化带来的一点小想法，可能比较幼稚，还希望自己能多多学习。