学习量化交易是如何入门的？

1. 学习量化交易是如何入门的？

随着社会发展以及经济的进步，现在我们获得经济来源的方式其实是有非常多的。同时有一些投资者他们善于利用市场上面的一些投资信息帮助自己获得较大的盈利，那么今天我们要说的就是量化交易。有很多人都不知道量化交易是究竟是什么意思，以及他们在学习量化交易的时候不知道从哪方面下手，那么今天我们要说的就是学习量化交易是如何入门的。

什么是量化交易首先在说这个入门方法之前，我们一定要搞清楚量化交易究竟是什么样的投资方法。那么这个量化交易主要是以先进的数学模型代替我们人为的主观判断，然后用这种计算机的技术从一些历史数据上筛选出来一些大概率的事件来制定相对应的策略。这样的话就能够减少投资者情绪上面的波动，能够让他们在市场上避免一些狂热或者是悲观的情况，而做出一些不正确的决策。

熟悉一下平台那么这个量化交易的入门主要是现在国内开发以及引入了很多程序化交易平台，那么这些交易平台主要是一些新手入门的必经之路。所以我们在学习量化交易的时候，一定要在这些机构里面购买一些使用权，并且我们要学会这些平台的一些策略。只有这样我们才能够真正了解量化交易究竟是什么，然后我们就可以对这个平台有一个自己的了解以及实现自己的算法去进行一些投资。

自己进行函数最后就是现在国内有一些平台，他们的数据都是十分的便利的。有一些函数根本就不需要投资者自行去进行编写，只需要投资者去参考它的一些业绩指标，让投资者更容易操作。但是如果想要对这个量化交易有更深层次的了解，还是需要自己去进行一些编写，或者是去进行一些函数。

2. 什么是量化交易？个人如何做量化交易？

      一、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。      量化交易是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预期年化预期收益的多种“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。二、量化交易的发展      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。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预期年化预期收益。      “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。三、量化交易的特点      “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，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%左右的预期年化预期收益，但2008年大熊市也有15%左右的预期年化预期收益。”      “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，不刻意追求最高预期年化预期收益，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。

3. 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。

4. 如何入门量化投资？

首先，你对一个金融衍生品，非常的熟悉，有你的交易计划，包括，进场逻辑、出场逻辑、风险规则、在相对时间里可以赚钱。相对稳定的收益。把你的模式，逻辑让写程序的，开发出来。当然你要自己写程序也行。
几个月前刚刚做量化交易的尝试，运用了10多年自认为有效的技术指标来做统计分析，得出的结论就是完全靠技术指标来指导交易就是扯蛋，在大量样本面前，一切都是假象。由此也彻底放弃了技术指标的研究，真的没有太大用处。

当然也有可能是自己的见识浅薄，也许真的有人单纯靠技术指标而实现稳定盈利的。但这种是否具有持续性，或者说一旦对市场产生了影响指标可能就失效了，这个不好说。现在的想法还是要做基本面方面的研究，把精力放在公司发展，跟随公司共同成长，这才是王道。

说到入门，我是野路子，程序员出身。自己写脚本采集数据到数据库，然后基于数据用C#做计算和统计分析，技术到不是太大的问题，主要还是到底以什么方式来实现盈利。如果仅通过技术指标可行，那么程序就变得重要，因为都是可以经过量化计算的；如果需要靠人脑分析未来公司业务发展规模，这种是很难用程序量化的，不同行业不同公司太复杂了，很难实现量化。

所以我个人认为学习量化交易，应当从基础理论的学习，仓位管理，止盈止损的控制，策略的周期，校验策略，小额实盘交易，小中额度实盘交易，最后大额实盘交易。最最重要的是，要有很好的情绪管理，超强抗压能力，敏锐的洞察力是交易成功并盈利的重要法则！

5. 什么是量化交易？

6. 量化交易有什么用？

量化交易指使用数学模型取代人为的主观性判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中甄选能为企业带来超额收益的大概率事件以制定有利于企业发展的策略。
从18世纪开始，金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法，经过多年的进化，已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。那么，在目前不断变化的中国资本市场，什么投资方向迫切需要我们深入探索。笔者认为，量化投资作为中国市场的新兴投资方法，正在引来越来越多的关注。
中国投资者对数量化投资，虽不陌生，却仍懵懂。量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，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，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。
本条内容来源于：中国法律出版社《法律生活常识全知道系列丛书》

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。