量化程序交易的主要方法

❶ 什麼是程序化-量化交易

量化投資就是以數據模型為核心，以程序化交易為手段，以追求絕對收益為目標的一種投資方法。從廣義來說，程序化交易就是量化投資；但從狹義來說，程序化交易就是一個交易手段。就國內而言，目前對於程序化交易的定義基本取廣義定義，即量化交易。其中量化交易又可以分為三大類：對沖套利類、投機類和高頻類。
程序化交易是證券交易方式的一次重大的創新。傳統交易方式下，一次交易中只買賣一種證券，而程序化交易則可以藉助計算機系統在一次交易中同時買賣一攬子證券。根據美國紐約證券交易所 (NYSE) 網站2013年8月份的最新規定，任何一筆同時買賣15隻或以上股票的集中性交易都可以視為程序化交易*，在之前的NYSE程序化交易還包括了一攬子股票的總價值需要達到100萬美元的條件。
目前，關於程序化交易，學術界和產業界並沒有一個統一權威的定義，在國內，通常意義下的程序化交易主要是應用計算機和現代化網路系統，按照預先設置好的交易模型和規則，在模型條件被觸發的時候，由計算機瞬間完成組合交易指令，實現自動下單的一種新興的電子化交易方式。也就是說，國內資本市場對程序化交易的理解，不再如NYSE那樣著重突出交易規模和集中性，而只強調交易模型和計算機程序在交易中的重要性。
程序化交易系統是指設計人員將交易策略的邏輯與參數在電腦程序運算後，並將交易策略系統化。
當趨勢確立時，系統發出多空訊號鎖定市場中的價量模式，並且有效掌握價格變化的趨勢，讓投資人不論在上漲或下跌的市場行情中，都能輕松抓住趨勢波段，進而賺取波段獲利。程序化交易的操作方式不求績效第一、不求賺取誇張利潤，只求長期穩健的獲利，於市場中成長並達到財富累積的復利效果。經過長時期操作，年獲利率可保持在一定水準之上。
程序化交易的買賣決策完全決定於自己的交易理念系統化、制度化的邏輯判斷規則，透過電腦的輔助，將各種交易理念轉化為電腦程序語言的一種交易模式，即由電腦來代替人為發出買賣訊號，再根據系統使用者發出的委託方式，由電腦自動執行下單程序。所以，程序化交易可以避免突發事件的發生使得投資者自己毫無防備，因此，天津方正中期濱海營業部可以為您提供程序化交易投資建議。

❷ 量化交易主要有哪些經典的策略

(1)股票、基本面、新聞消息之間的關系不停變化

記得2009年美股到達低點的時候，很多「低質」公司的回報大大高於「優質」公司的回報。很多3塊錢的「垃圾股」可以在很短時間內漲到10塊錢，而高價的優質公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段時間跨度或者另一個市場里，可能又是另一番情景。所以跨市場、長期有效的量化交易系統極少甚至可以說沒有。

(2)有些關鍵信息並不容易量化

微博是市場突發消息和傳聞的最大出處，所有投資者都不會無視這里傳出的訊息。但是這里的消息格式往往不規范，語法也千奇百怪，你無法讓計算機程序挑選出有效信息並運用於自動交易中。

(3)過去並不代表未來

多數時候，通過歷史數據測試可以證明的你的設計交易策略在過去的表現，這是量化交易世界中非常重要的一塊內容。不過並不是所有人都能意識到，過去不代表未來。這意味著一些交易策略在過去表現的很好，但是在未來可能會帶來巨大的虧損

❸ 量化交易是什麼

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
應答時間：2020-12-11，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
[平安銀行我知道]想要知道更多？快來看「平安銀行我知道」吧~
https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

❹ 量化交易主要有哪些好的策略

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，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，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫mysql，asp網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版win7操作系統。

❺ 什麼是量化交易與程序化交易有什麼區別

量化交易指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷。量化交易與程序化交易在性質、特點、發展趨勢上有所不同。

一、性質不同

1、量化交易：利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

2、程序化交易：把可量化的分析方法，用計算機編成交易策略進行自動下單交易，程序化交易是量化交易的一部分，或者是某些量化交易的進一步升級。

二、特點不同

1、量化交易：

（1）紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。

（2）系統性。具體表現為「三多」。多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；多數據，即對海量數據的處理。

（3）套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。

（4）概率取勝。定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。

2、程序化交易：程序化交易的操作方式不求績效第一、不求賺取誇張利潤，只求長期穩健的獲利，於市場中成長並達到財富累積的復利效果。經過長時期操作，年獲利率可保持在一定水準之上。

三、發展趨勢不同

1、量化交易：量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%，在公募證券基金佔比不到1%，在私募證券基金佔比5%左右，相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資，國內未來的增長空間巨大。

2、程序化交易：國內市場的T+1交割制度使得大量日內交易策略不能得以實施，高頻交易策略更是無從談起。除此以外，股票市場不允許賣空、缺乏做市商制度、可供交易的產品簡單、交易指令不夠完善等，都不利於程序化交易策略的開展。

以上內容參考：網路-量化交易

以上內容參考：網路-程序化交易

❻ 量化交易都有哪些主要的策略模型

1、Alpha策略

全對沖的叫做Alpha策略，不對沖的在市面上常被稱作指數增強策略。二者所用模型一樣，但後者少了期貨的對沖。缺少對沖有壞處也有好處，壞處是這種策略的收益曲線是會有較大的回撤。但好處方面，在大漲的年份，這種策略的表現會特別好。

2、CTA策略

CTA策略的特點是收益風險比相對Alpha來說會較低。但是在行情較好的年份收益可能會很高，尤其是在早期。而且，無論是在編程還是策略上，CTA入門的難度相對來說都是最低的。

3、高頻交易策略

國內使用高頻交易策略主要應用在，期貨趨勢、期貨套利、期貨做市、股票T+0以及全做市交易，國外機構自營交易，比如美股以及股指等。國內做高頻交易的基本上都是私募，但高頻交易的產品基本上不會對外募集或者極少對外募集。

國內發展趨勢

國內量化投資規模大概是3500到4000億人民幣，其中公募基金1200億，其餘為私募量化基金，數量達300多家，佔比3%(私募管理人共9000多家)，金額在2000億左右。

中國證券基金的整體規模超過16萬億，其中公募14萬億，私募2.4萬億，樂觀估計，量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%，在公募證券基金佔比不到1%，在私募證券基金佔比5%左右，相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資，國內未來的增長空間巨大。

❼ 量化交易都有哪些主要的策略模型

這個問題太籠統，模型太多了。國信剛和TradeStation合作引入程序化交易軟體，內置很多策略模型，不知道現在還能否申請試用賬號，你去看一看唄。

❽ 量化交易主要有什麼經典的策略

您好
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，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，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。

❾ 量化交易的流程是什麼

其實，如果你的知識經驗結構還不足以支持你進行專業的量化模型研究，大可不必熬更守夜攻讀python、MATLAB ，以至於你到最後成為了一個半調子的程序員，轉過頭你才會發現量化策略模型研究並不是
你想的那麼簡單，太量的主觀情緒、主觀思維代入你的代碼，你覺得你這還是量化嗎？偽量化是經不起實戰檢驗的，漏洞與錯誤百出。
因此，給廣大量化愛好者，由其是希望藉助量化策略投資的職業投資者一個建議，市面上已經出現了一些專門為散戶和職業投資者打造的量化平台，
不需要寫代碼、不需要調介面、選擇模型後，一鍵就可以對接你的券商實盤帳戶。啟動完事。我現在就用起的，感興趣的朋友，見名+V信我分享，非廣告

❿ 量化交易主要有哪些經典的策略

交易策略，量化策略，主觀策略，常見策略。

交易策略：一個完整的交易策略一般包括交易標的的選擇，進出場時機的選擇，倉位和資金管理等幾個方面。按照人的主觀決斷和計算機演算法執行在策略各方面的決策中的參與程度的不同，可以將交易策略分為主觀策略和量化策略。

主觀策略：主觀策略主要依靠投資者的主觀判斷，期貨市場的投資者通過對產業上中下游、供需、宏觀經濟預期等的調查做出自己的判斷。類似股票市場的主觀投資者通過深入研究行業的各個方面，調查行業內的上市公司，形成交易決策。

量化交易注意事項

在量化交易中，交易規則、參數和回測都要依靠歷史數據計算獲得。我們無法判斷這些從歷史數據中獲得的規律能否在未來的市場中持續有效，所構建的交易模型也無法判斷能否應用。

簡單的量化因子和策略更容易讓人理解和接受，但越是簡單的策略越容易被人們知悉，量化交易所獲得的超額收益也越低。