量化投资呼唤交易制度改革

1. 量化交易是什么意思

量化交易就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。简单的讲可以分为策略构思、建立模型、数据回测、调优再回测、交易跟随这5个步骤。

股票量化投资模型主要分为两大块：风险模型和多因子选股模型，分别用于控制风险和提高收益。风险模型中纳入了行业、市值和风格因子，行业不偏不倚，市值不偏大小，风格兼顾长短期。多因子模型建立在风险模型之上，涵盖七大类筛选因子，覆盖情绪、动量、质量、估值等多类型因子以及大数据投资因子。

的确，要自己做出一个量化策略，肯定需要对一些基本的指标（因子）有清晰的理解，拿你说的基本面来说，比如市盈率（PE）这个因子，PE越高说明股票的估值越高，买入后风险就高；PE越低说明股票估值越被低估，买入后上涨的机会就越大。所以，我们就可以简单的得出一个低PE的量化策略，当然这种单因子策略存在着很大的局限性，真正在做策略的时候我们还需求结合其他的因子，这样做出来的策略的回测结果会更加的理想，实盘的赢率也就更大了。

如果你只是个普通的散户，想在未来的交易中采用量化交易体系，那还是很有必要系统性的学习一下的。

2. 量化交易是什么时候推出来的

量化投资的产生(60年代) 1969年，爱德华·索普利用他发明的“科学股票市场系统”（实际上是一种股票权证定价模型），成立了第一个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖。
量化投资的兴起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯也因此被称为"量化对冲之王"。
量化交易的繁荣(90年代) 1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略等，开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合
拓展资料：
量化交易是怎么产生的？第一个采用量化交易的人是谁？为什么量化交易可以传得这么快？量化交易未来的路在哪里？ 产生生命的基础条件是有机物和水。产生量化交易的基础条件则是20世纪80年代以来，计算机的普及和算力的提升。
第一个采用量化交易的人是谁，他是赚是亏？我们都无从得知，但量化交易的概念流传了出来。达尔文的《物种起源》已经是今天的经典书籍，主要阐述了物竞天择，适者生存的思想。一种事物的兴起，往往是它适应了环境，而交易员群体正是一个特殊的群落，竞争激烈。量化策略在这个环境当中表现出了种种优势，从而迅速传播，并迅速蔓延。
用量化方式在构建构建交易系统时基于数据进行精准统计，因此具备较高的可信度。借助计算机的算力，在进行构建交易模型时，可以节约大量的统计时间。计算机的超快算力，也可以将决策结果在几毫秒委托到交易所。用计算替代人工下单后，可以解放交易员的盯盘时间，避免精神劳累，获得更大的自由。
基于这些优点，以及交易员对自由的追求，量化的风气或将欣欣向荣。 计算的算力再强，但没有智力，没有经验。编程即理解，只有理解通透，才能让计算机的超强算力为你服务。量化交易已经在交易员群落的竞争中显现出优势，未来没有编程能力的交易员，除非能在认知上达到极致，否则将更难取胜。

3. 量化投资、量化交易、量化金融，这三者有什么区别吗

其二，行为金融学认为，投资者是不理性的。任何一个投资个体的判断与决策过程都会不同程度地受到认知、情绪、意志等各种心理因素的影响。基金经理和投资研究员在一段时间跟踪某只股票之后，由于时刻关心股价的表现和基本面的变动，可能出现不同程度的情感依赖，“和股票谈起恋爱”。即使出现了下跌趋势，也可能因为过度自信、抵制心理等不理性的分析出发点而导致投资、荐股时的行为偏差。而量化投资依靠计算机配置投资组合，克服了人性弱点，使投资决策更科学、更理性。

4. 量化交易主要有什么经典的策略

您好
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。

5. 什么叫什么程序化交易 量化投资 高频交易，以及它们之间的区别与联系。谢谢

程序化交易系统是指将设计人员交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后，并将交易策略系统化。当趋势确立时，系统发出多空讯号锁定市场中的价量模式，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能轻松抓住趋势波段，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。 一句话：极其开放模型(策略)的设计、风险动态管理技术、误差矫正反馈检验准确率、快捷的下单速度。这四项组成了整个程序化交易系统。 1． 将交易模式系统化：程序化交易的买卖决策完全决定于系统化、制度化的逻辑判断规则，透过电脑的辅助，将各种讯息转化为程序语言，藉由电脑来代替人为发出买卖讯号，再根据系统使用者发出的委托方式，执行下单程序。 2． 克服人性的四大心理障碍：排除人为情感因素，用电脑取代人性，消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等四大情绪因子。3． 确保交易方法的一致性：严守既定的操作纪律及交易的基本原则，透过电脑将既定的操作规范、获利以及风险管理等条件写成程序语言，依程序发出进出场买卖的讯号。 目前国内期货市场程序化交易软件很普遍，效果很不错。股票市场没听说过有类似的软件，反正程序化交易在日后肯定是一个大趋势。要用就早用，第一个吃螃蟹的总是好赚钱，不是吗。
并且，程序化交易软件有体验版，这个是需要运气找到的

6. 以“增强投资者风险意识，引导理财业务向资产管理回归”为主题写一篇题目自拟2500字左右的文章。求大

增强投资者风险意识，引导理财业务向资产管理回归

近来，“大资管”、“泛资管”成为业内经常谈论的话题之一。在金融脱媒、利率市场化、金融深化，以及中国社会、经济结构变化的大背景下，资产管理行业的发展空间巨大。特别是对银行而言，新的市场环境要求银行业必须对自身的运行模式进行深刻变革，这种变革应使银行建立更有效的信贷资产配置机制和更多元的市场化业务，这种变革应把银行从传统银行变身为数据分析者、集成服务商、撮合交易者和财富管理者。商业银行要从靠“借给人钱赚钱”，到“给人管理钱赚钱”。从国际金融业的数据也可以看到，全球资产管理行业的管理资产规模远大于银行业务资产规模。因此，长远看资产管理市场潜力巨大。但在金融监管去杠杆，信用风险、流动性风险不断累积、互联网金融蓬勃发展的当下，资产管理业务如何走得更远需要我们认真思考。结合中国资产管理行业目前发展的实际，资产管理业务良性有序发展的路径选择至少应有以下两点需要把握。一是建立栅栏、回归本源。主要谈银行资产管理业务面临的压力与制度框架设计；二是边界突破，同业竞合，主要想说明新形势下的“大资管”跨界布局。

一.建立栅栏、回归本源

包括银行理财在内的资产管理业务，本质上是受托代客业务，资产管理机构按与投资者事先约定的投资范围进行资产组合配置和投资管理，投资收益与风险由投资者承担，资产管理机构履行受托、尽责的义务并收取管理费。任何存在刚性兑付的理财产品本质上都是借贷关系而非受托资产管理关系，都应对资产管理机构比照银行的监管要求计算风险资产并有充足的资本做支持，以防止监管套利。这也是08年国际金融危机后，国际金融监管机构提出“栅栏”原则以防范不同性质的业务过度交叉所带来的风险隐匿与扩散的主要原因。例如，在2013年 1月开始实施的国际会计准则第十条修正案（IFRS10）就明确规定，判断金融机构发行的理财产品或设立的对冲基金是否在金融机构自身资产负债表外核算不再单纯根据理财协议所载明的法律关系，而是看银行对理财产品或基金是否有实际“控制权”。如果其风险收益实质由银行承担，则产品或基金应在银行表内核算并计算风险资产，以避免金融机构借所谓的表外理财产品隐匿风险。因此，中国资产管理行业的制度框架设计、业务发展模式首先需要坚持的原则就是如何在法律形式与业务实质上回归代客的本源，使基础资产的风险与收益能够过手给投资者。否则，我们要讨论的就不是“资产管理业务如何走得更远”的问题，而是“能不能走得下去的问题”。对商业银行理财业务而言，既要看到中资商业银行的理财产品是我国利率市场化和资产证券化发展进程缓慢，企业直接融资市场欠发达和投资者投资渠道匮乏的背景下银行创新的产物，且经过十年的发展，目前超过十万亿规模的银行理财产品在波动的市场环境中为投资者带来了持续投资收益的同时，连通了投资与融资，推动了我国利率市场化的进程，促进了中国金融投资体系有效前沿面的逐步形成；也要看到，银行理财产品以约定收益率方式为主的发行模式以及法律地位缺失等问题，使得银行理财业务的风险收益隔离、过手机制没有真正确立，尽管法律协议上明确客户承担风险，但刚性兑付的现象客观存在。约定收益率的发行方式使得理财产品所投资基础资产的利率风险、市场风险没有传递给投资者，又由于银行声誉的背书，使得信用风险也没有传递给投资者，从而不可避免地刻上了影子银行的烙印。各行银行理财产品的发行收益率，实际反映了各行的筹资成本，其收益差别更多是各行之间的信用溢价，而不完全是理财管理能力的差别。尽管由于银行相对审慎的风险管理政策、过去十年中国经济持续的增长以及银行自身的盈利能力支持，使得银行理财业务截止目前还风险可控，但相对有利的外部环境已经发生变化。一是经济结构调整、去杠杆、去产能，必然带来流动性风险和信用风险的累积；二是在利率市场化条件下，银行盈利能力下降，银行间的并购将会出现。银行自身难保，又如何保证理财产品的刚性兑付。银行理财原有模式必然难以为继。因此，资产管理行业以及银行理财业务也应该遵循“栅栏”原则，在风险隔离的前提下，把银行理财业务的风险、收益传递给投资者，使得银行理财业务回归资产管理的本源。在我的理解中，栅栏能够成立应该有三个前提条件：第一是风险可隔离，第二是风险可计量，第三是风险可分散。金融业要解决的核心问题是“风险的处置与定价”。在银行主导的间接融资体系中，风险是被管理的。金融风险是通过银行的客户关系管理与持续信用风险监测（贷后管理）、模式/模型选择与组合管理得以控制的，储户（投资者）仅承担银行的信用风险而不承担银行贷款所对应的基础资产的风险。而在以金融市场为主导的直接融资体系中，风险处置要靠分散。普通投资者是无法进入基础资产，包括股票和债券发行企业的管理运营当中去的，而只能通过基金为代表的资产管理机构通过组合投资、动态管理来分散风险，通过对开放式产品的认购赎回，用脚投票来选择风险的承担和不承担。因此，直接融资体系中风险控制的主要手段是依靠专业化的资产管理与财富管理机构，以分散化的风险转移为主要控制手段，投资者直接承担了基础资产的风险，但由于资产管理机构的动态管理与组合投资，单一基础资产的风险被层层分解，最终能够被不同风险偏好的机构投资者、个人投资者所承受。只有理财业务或是资产管理业务的投资风险最终被投资者承担以后，才能使投资者真正获得风险收益；才能使原来集中在银行系统的信用风险得以转移出来，真正促进直接融资的发展与中国金融结构的转型；也才能使理财或是资产管理业务能够摆脱银行或是资产管理机构自身资产负债表或资本金的束缚，从而走得更远。这也正是去年10月，监管机构推出“理财直接融资工具”与“理财管理计划”的初衷。“银行理财直接融资工具”和“银行理财管理计划”这一配套业务框架制度设计的提出是在银行理财业务框架内，为了继续发挥银行理财业务为投资者创造财产性收入、推动实体经济发展、促进银行转型等积极作用的同时，解决理财业务存在的信息不透明、影子银行隐形风险积累、通道业务放大金融杠杆等问题，按照“栅栏”原则，分别在理财业务的资产端和投资端做出的规范性安排。“银行理财直接融资工具”是一种由商业银行作为发起管理人设立、直接以单一企业的债权融资为资金投向，在指定的登记托管结算机构（中央国债登记结算公司）统一登记托管、由合格投资者（银行理财管理计划）进行投资交易、在指定制定渠道进行信息披露的标准化投资载体（SPV）。“银行理财管理计划”有别于传统的银行理财产品，是商业银行发行的开放式、无预期收益率、仅投资银监会认可的标准金融工具（债券、理财直接融资工具等）并独立开户、单独管理、单独建账和单独核算的理财产品。“工具”是在信托型、合伙制之外的一种特殊目的载体（SPV），在法律形式上起到风险隔离与破产远离的作用，并保证理财资金与实体经济一一对应，避免脱实向虚。工具的创设引入外部评级、公开发行、集中薄记、持续报价、连续估值、以及最高80%的自我投资，并在向“计划”管理银行披露相关信息，使得非标准的基础资产转化为可交易、可估值、透明的标准金融产品。“计划”则借助另一个基金化的特殊目的载体，通过动态管理（开放式）、组合投资、公允估值（非预期收益率）、信息透明，做到分散风险并将基础资产的投资收益于风险过手给投资者，银行只收取管理费。因此，“计划”的特性确立以“工具”的可交易、可估值为基础，“工具”的风险传递以“计划”的组合投资为要件，工具是立栅、计划是横杆，两者缺一不可，构成了理财业务坚实的栅栏。与很多媒体着重分析“工具”对债券的替代或是对通道业务的冲击不同，我们认为整体框架设计重点不在“工具”，而在“计划”。通过理财管理计划的动态管理、组合投资解决了单一投向的集中度风险以及实体经济需要长期资金但资金端需要流动性的矛盾，增加了理财业务与实体经济的拟合程度，特别是通过“理财管理计划”的发行，促进银行理财产品向开放式净值产品转型，破除刚性兑付，使得理财业务回归本源，这是整体框架设计终点，而理财直接融资工具本身可能只是这一历史过程中的过渡产品。随着“计划”的大量发行并被投资者逐渐接受，银行理财逐步演变为中国债券市场最大的机构投资者，不仅赋予了银行应对金融脱媒与利率市场化的有效防御武器，也促进债券等直接融资市场的发展。一个强大的债券市场或债权直接融资市场与一个强大的资产管理行业相互配合。像海绵一样，银行资管的厚度可以吸纳债券市场化可能的违约风险，将会使得中国债券市也能破除刚性兑付，真正变身为企业直接融资，债券市场的发行主体层次更加丰富，信用溢价更符合企业自身的信用状况，银行理财投资的方向肯定是以公募市场债券为主。希望通过新老理财产品一段时间的并行，这些改革措施能够使得我们的理财业务在未来两三年取得政策制定制高点，因为很多时候监管政策制定带有偶发性，这可能是由一篇报道引发，也可能是由高层领导批示所引发，但政策是否符合市场导向存在疑问。通过专业化取向的监管政策制定，保证我们理财发展路径选择符合市场化的方向，是理财业务制度创新的重点。如果继续刚性兑付，理财业务将会占用银行的资本金以及银行资产负债表的资源，必将受制于银行发展边界的限制。只有银行理财产品从法律形式到业务实质真正回归代客业务、回归资产管理，银行理财才能随着金融脱媒、利率市场化的进一步发展，真正做大。所以说建立栅栏，回归本源是资产管理业务能够走得更远的前提条件。

二.边界突破、同业竞合
大资产管理时代的跨界布局主要体现在投资端的“资管投行”以及资金端的“模块化的财富管理”。投资端，作为最活跃的金融市场参与者，逐利属性决定了资产管理在不断寻求新的投资领域，其投资边界也在不断被打破，新的投资品种、新的交易技术不断纳入资产管理机构的视野。上个世纪50年代前，资产管理的精华部分还主要集中在股票市场，因为“大萧条”和二次世界大战的冲击还处于市场孕育阶段，公司债券还仅仅作为被动投资放在替补席上。二战后至60年代，经济企稳催生了公司债券发行量的急剧增长，而伴随着70年代石油危机和利率市场化进程的结束，美国国债市场拉开了长达30年的大牛市行情，债券投资才逐步成为资产管理行业主动管理的重要组成部分。至于ABS、MBS、REITs等一系列资产证券化技术和以B-S期权定价模型为代表的量化投资交易、以及对冲基金的兴起不过是上世纪70年代以后的事情。存在金融管制的领域，由于金融市场被不同的监管规则所割裂，资产管理管理机构更有冲动通过创设金融产品去打破管制与市场割裂以获得套利机会。例如上个世纪70年代，由于保险公司、银行以及储蓄贷款机构等机构投资者的被不同的“牌照”以及会计准则所限制，投资范围被区隔在特定的领域，而新兴的资产管理机构则完全没有限制，他们通过创造各种证券化方式在国债、公司债、抵押贷款等各领域进行组合投资，如同PIMCO的首席投资官Bill Gross在1986年他写的第一篇名为Bond Wars的随笔写到 “只有有人能够创造一个证券化工具，一切都可以进行套利（…anything in theworld can be arbed， if onlysomeone would create asecurity to do it）”。这些金融工具在创设之初，因为可交易性差，而往往是非标准化的和OTC的（判断标准与非标的区别不是其交易的市场，而是其可交易的本质，国外称为marketablebond与non-marketable bond）。但随着这些工具的投资价值被投资者所认识，规模的扩大与市场的成熟，使得原本非标准化的产品逐渐标准化，并成为场内交易工具。例如，成熟金融市场上银行贷款往往存在流动性较好的二级市场，因此，相伴随也同样存在可以投资贷款的基金（loan fund）。中资银行理财产品的出现与壮大，实际就是通过管制套利与创设（非标）投资工具，打通了客户资金与货币市场、债券市场、股票市场，特别是信贷市场的区隔，平滑了投资谱系中的收益风险曲线，促进了中国投资有效前沿面的形成，也成为自身快速发展的催化剂。2012年以来，中国证监会、保监会推出了一系列券商资管、基金公司子公司定向产品以及保险公司债权计划等政策，都可以看作监管机构在市场力量的推动下，放开投资管制，使得资产管理机构投资更有效的努力。未来，资产管理行业面对的投资边界还会进一步扩大，这既是由于金融产品与交易技术的创新仍层出不穷，更是由于市场的波动和信息时代的信息壁垒被打破。新的市场环境下，信用风险与流动性风险的累积使中国的资产管理行业面临前所未有的变局与波动，信息高速传递也放大了噪音所带来的扰动。传统的资产管理业务面对金融市场一般仅作为买方被动接受金融市场上的债券、股票等金融产品进行资产配置，但由于在市场缺乏有效对冲工具时，系统风险难于避免以及资产管理机构原有的信息优势被财经网站、微信、微博等新媒体、自媒体的发展不断削弱（当下，一个微信圈足够广的散户拥有的市场信息可能不比一个小券商少）等原因，对抗信用风险与市场风险的关键更在于获得收益足够的优质资产。如同打乒乓球，在无法判断对方来球旋转方向时，重板是最有效的回球方式。因此，资产管理行业竞争重点与专业能力建设除传统的市场分析与大类资产配置外，也要增加金融工具创设以获得风险与收益配比更佳的优质基础资产的能力，即寻找新α的能力，仍局限于固有投资领域的资产管理机构只能是自废武功。这方面，耶鲁基金会就是一个很好的例子。这家表现优异的长期捐赠基金管理机构是最早进入另类投资领域的资产管理者，1973年起投资杠杆收购，1976年进入风险投资基金领域，上世纪80年代使用量化对冲工具开始绝对回报策略，从而为其带来丰厚的回报。新形势下国内资产管理业务核心能力除市场投资的研究能力、大类资产的交易能力、平衡有效的风险控制能力外，还应有金融工具的创设能力和客户投资活动粘合的能力。优良资产只能是来自于实体经济。9月份曾经有个流传很广的段子—“做标债的从全球经济到美国QE、新兴市场危机到国内工业增加值、流动性分析，然后又是久期，凸性，骑乘免疫、二叉树定价，终于把收益率做到了6％，然后银行一个客户经理买了一个非标，眼睛一闭一睁，轻轻松松地做到了9％”。段子反映了市场的一种情绪，在实际路径选择上，决不能如此简单与放纵。资产管理行业应逐步建立“资管投行”的理念与模式。“资管投行”意味着资产管理行业不能仅仅充当买方被动接受金融市场上的债券、股票等金融产品，在某些时候要成为金融产品的创设者，主动去创设金融工具以融入实体经济。不同于仅为交易而存在的狭义投资银行，“资管投行”的精神在于传承商业银行的精神，利用资产管理业务获得的中长期稳定资金把投资融入不同生命周期、不同类型企业的各层面经济活动当中，包括流动资金贷款、项目融资、权益融资、并购重组、现金管理等，从而在经济增长结构性变化的背景下获得优质的资产，也更好地支持了实体经济。“资管投行”的价值一是在于将资产管理的大类资产配置的方法进一步下沉企业经济活动中，在中观组合管理的基础上通过加强微观层面与融资客户的粘合，通过对所投资资产的信用资质变化和还款来源的持续监控和管理，降低违约风险、提高投资收益；二是作为嫁接投融资的一座桥梁，“资管投行”在市场主导的直接融资体系中为企业提供中长期金融服务解决方案，帮助企业乃至实体经济突破在发展中的各种制约和瓶颈。我认为在现阶段有三个主题可供资管投行选择，一是城镇化背后的基础设施资产证券化；二是经济结构调整、过剩产能淘汰背后的并购重组；三是资本项下开放与美国经济转强背后的海外投资。如果有现成金融产品可以选择，我们可以去评估并投资，如果市场缺乏相应的产品，资产管理机构应借助资管本身的资金实力，通过内部的不同部门或是合作伙伴，创设金融工具，使得资产管理的投资触角直接作用到实体经济。资金端，传统的资产管理与投资者的粘合度弱，客户往往掌握在渠道手中。但互联网的发展使得资管业务与客户拉近了，直接改变产品服务提供商与客户、渠道之间的关系。互联网的精神内涵是“开放、平等与客户体验”。开放。按马化腾的说法，互联网是“连接一切”，我理解还要加上“拉到眼前”，通过移动互联，任何销售中介都失去了存在的价值。互联网金融下，标准化的金融产品与非金融产品一样都可以直接推送到客户眼前。平等。互联网时代，消费者之间、消费者与生产者之间也更见平等。以前，资产管理总认为投资者是分层次的，但淘宝淘宝天猫双十一350亿的交易量，证明了互联网上任何人都可能是英雄。正如David Bowie在伦敦奥运会上的歌曲“Heroes”所唱的“we can be heroes, just for oneday”。互联网金融面前，私人银行客户、财富管理客户、大众理财客户、屌丝理财客户的边界模糊了。消费者与生产者的平等，消费者参与生产决策。对金融而言，就是信息的透明。你会发现，在互联网上，你的信息占有量可能并不比一个经常上网的老太太更多些。客户通过各种自己的知识、通过专业网站，完全可以对不同机构提供的金融产品做清晰的对比。客户体验。以“客户为中心”的提法太虚化了，互联网强调把客户体验做到及至才能生存。有人说，要以“二”的精神做互联网和互联网金融。如果你做的不够好，说明你还不够“二”。因此，而互联网的开放为资产管理行业直接面对终端客户提供了条件，但也需要金融机构低下原本高傲的头，按照互联网的精神去改变自己的基因。但同时看到，复杂金融产品难以完全在互联网上进行风险的揭示与定价，因此资产管理产品直接通过互联网对接投资者或是标准化程度高的货币市场基金类的产品，或是需要提供模块化的财富管理服务。例如，互联网和资产管理相结合可以通过大数据挖掘对客户消费模式和日常资金流的进行分析从而筛选出客户的资产负债情况，收入情况，风险承受能力等一系列必要条件，并可以据此推荐适宜的投资组合。投资组合的资产则是由模块化的资产管理产品所组成，客户即可以选择“一键式投资”，也可以按照自己的特定需求做相应配置比例的调整或删改。模块化财富管理服务透过互联网这一开放平台，平等地将一切可投资资源、财富顾问服务、个性化资产配置、金融产品评级等服务完整的呈现在每一个客户面前，使得大众财富客户既能获得等同于私人银行客户一样“tailor-made”的用户体验，既借助互联网金融将服务门槛下移，这正是金融民主化的体现。但在客户层面表现出相对多样化的资产配置背后，资产管理机构仍可实现集约化的投资与管理。从资讯提供、市场研究、组合管理、模型设计、交易经纪、托管清算到平台系统，资产管理本身就是一个业态丰富的行业。资产管理行业如向投资银行、财富管理两端跨界延伸，所提出的多元化的能力要求，更使差异化发展与同业竞合成为必然。不论是银行、信托、券商、保险、基金，都有其发展的空间，但发展与合作的前提是价值提供的核心竞争能力。各类资产管理机构都应根据自身资源禀赋，确定适合的战略进行业务摆布，例如信托业可以发挥基础资产结构化设计方面的能力向投资银行发展，可以借助信托清晰的法律关系通过家族信托等工具的拓展向私人银行进军，也可以发展清算托管平台业务成长为纽约道富银行一样以托管业务见长的机构。没有价值提供能力的机构是没有生存空间的，单纯的通道业务一方面拉长了中介链，催生资管泡沫，提高了金融体系的杠杆率，增加了系统性的流动性风险；一方面使参与者心态浮躁，一味赚快钱而忽视了能力建设与基础工作的推进，最终在市场变化、政策改变之后败下阵来。间接融资体系以银行为主导，而在以金融市场为主导的直接融资体系中，资产管理行业连接投融资，具有核心地位，没有资产管理业务的良性发展，就不可能有间接融资到直接融资的转换。正所谓守正出奇，资产管理行业应坚守代客理财的本源和专业的资产配置、组合管理、风险平衡的理念，根据新的市场环境，跨界布局寻找新的收益驱动因素与资金获得方式，资产管理行业之路应该可以走得更远。

7. 东方财富量化交易怎么样

所谓真正的量化交易在我们职业金融人眼中应该是一个T+0且是多空双向交易的市场中存在的超高频剥头皮交易模式的产物，说白点就是以速度来争取更多的概率上的胜利。

因为当前的A股是不具备这个条件的，因为现在的A股交易制度是T+1的，且是单向盈利的，至少股票交易是如此的，基金投资更是T+2的申赎机制，所以国内的量化交易只能叫做机器执行，而不能称之为真正的量化。

国内现有的量化交易团队的模式，基本上就是底仓+融资+融券的T+0回返交易，本质上就是首先有底仓且有现金，首先可以底仓+现金担保融券，卖出，这时候本身一倍仓位，可能能卖出两倍仓位。然后有差价再现金买回来还券，然后融资买回来底仓。大概率能够做到T+0的4倍仓位。这里的策略主要就是机器判断和执行，本质上是排除人为情感的。

说白点，国内的量化交易目前就是基于算法去剔除人为情感，因为所有做量化的人都更加相信概率，剔除情绪之后，事实上对的概率更大。本质上就是可以计算的了。

那么量化是一定赚钱的吗？

其实从概率学上来说，量化因为执行效率高，没有人为情绪所有中长期是一定赚钱的，对的，明确的说，机器执行，中长期来看只要没有黑天鹅和人为情绪干预是一定赚钱的。这就好比，很多人买了股票然后去做别的事情，忘了自己买的是啥，等到所有人都在聊股票才想起来自己还有个账户，打开一看，赚了很多一样。所以量化中长期是肯定赚钱的。

但是量化是100%赚钱吗？

其实并不是，因为本质上，量化交易执行的是程序，程序计算的是条件和概率，那么本身就存在概率，这个概率只要是大于51%的正确率严格意义上就是可以执行的，且长期一定是赚钱的。但是事实上现在很多的量化程序本身的概率大约也就是60%左右就非常优秀了，因为算法很简单，60%的正确，那么就意味着40%的错误，如果止盈止损的条件一模一样的话，那么不计算摩擦成本的背景下是20%的基差就是利润。

所以量化交易没有那么神秘，也不是所谓的100%的赚钱，比如说我知道的9月份国内知名的量化私募基金净值大约跌了9%左右，也就是9月份这家公司的量化程序事实上是亏钱的！

那么量化如何影响市场的？

事实上量化交易的本质就是一个基于概率计算的执行程序，他最大的好处就是没有人为情绪干预，说白了不会上头，但是最大的弱点就是对于未知的不可控，所以在市场成交量活跃的时候，量化交易是执行的很好的，但是一旦市场出现很大的偏离也就是震荡市的时候，那么不及时的更换策略就会受伤，说白点，策略本身并不是人，是死的，趋势的策略在震荡市照样伤痕累累，震荡的策略放在结构性牛市也无用武之地！所以量化对于市场的影响，往往是两块，一块是增加大盘股的流动性，说白点就是增加了市场的成交。另外一块就是出现市场切换的时候，会比较乱。

那么，量化交易在国内能够做大吗？事实上在T+0，带杠杆的，且是双向交易的期货市场，量化交易已经很成熟了，但是在我们这个T+1,单向市场中，只要交易制度不改革，本质上量化交易局限性很大。是无法大量发展的，这也是为什么我一直说，量化交易对于市场的影响是短期的是有限的。

近期国内大型量化私募出现内斗，一度暴露了抽屉协议，代持协议，这个是一定会影响整个量化交易这个行业的，本质上这家私募基金应该是要清盘注销了，而其他的量化机构也会暂时休息的。谁都不想当个池鱼，所以近期市场成交逐步回归真实，这是好事情。

周一市场重新回归万亿成交，事实上是剔除量化之后的回归，这种回归本质上是市场情绪逐步回暖的一个迹象，我们继续耐心的等待市场做出方向和走势上的选择，随着三季报的发布，我相信，四季度会有不错的行情！

8. 什么是量化交易与程序化交易有什么区别

量化交易指以先进的数学模型替代人为的主观判断。量化交易与程序化交易在性质、特点、发展趋势上有所不同。

一、性质不同

1、量化交易：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。

2、程序化交易：把可量化的分析方法，用计算机编成交易策略进行自动下单交易，程序化交易是量化交易的一部分，或者是某些量化交易的进一步升级。

二、特点不同

1、量化交易：

（1）纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

（2）系统性。具体表现为“三多”。多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、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；多数据，即对海量数据的处理。

（3）套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

（4）概率取胜。定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

2、程序化交易：程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。

三、发展趋势不同

1、量化交易：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。

2、程序化交易：国内市场的T+1交割制度使得大量日内交易策略不能得以实施，高频交易策略更是无从谈起。除此以外，股票市场不允许卖空、缺乏做市商制度、可供交易的产品简单、交易指令不够完善等，都不利于程序化交易策略的开展。

以上内容参考：网络-量化交易

以上内容参考：网络-程序化交易