量化交易在中国市场中应用

① 目前市面上的量化交易平台做到了什么程度

交易开拓者程序化交易平台

根据账户状况和交易信号来推动交易订单，使用类似于Pascal TBL语言开发策略模型的语法。 TB为定量模型开发中的战略发展提供更为全面的账户和交易功能，市场数据功能和统计功能。 它提供了最近的国内TICK数据和多周期历史市场数据。 它还为战略绩效评估提供了基础。提供丰富的战略回溯报告项目。 就定量交易而言，单一的结核病终端支持同时接受报价和交易的20-30个单一物种图表，但由于客户技术架构，缺乏对高频率和更复杂政策的支持。 现阶段结核病在市场低端定量交易平台上有很多期货公司的合作份额较高。

安易金融终端是国内期货和券商独立开发的股票自动化交易工具。 交易模型是使用通用脚本语言和技术指标进行图表驱动的自动交易。 在这个阶段，Ahn免费使用程序化交易工具，为国内期货和股票提供历史价格。 相对简单的股票，对冲期货和图表交易都可以进行。

② 量化交易的应用

量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。
1、统计套利。
统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在
未来一段时间内是否继续存在。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协
整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、
卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。
股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时
买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越
强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交
易方式。
2、算法交易。
算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方
法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数
量。
算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交
易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针
进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最
为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被
动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决
策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐
渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易
指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达
到单纯一种算法无法达到的效果。
算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。
这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的
套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价
格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且
超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三
是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价
中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现
最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。

③ 量化交易什么时候进入中国

量化私募交易接口开放，2019年将是量化的春天。
全球知名量化对冲基金巨头Two Sigma获准落户中国，拿下中国私募牌照。这家基金管理规模约合人民币4110亿元，在量化基金中规模排名全球领先，对股票、商品、外汇等公开市场产品均有涉猎；是业界少有的应用机器学习和大数据来进行系统交易的大型对冲基金； 11年的时间，基金的管理规模扩大了逾10倍之多，Two Sigma的主力基金能拿到3%的管理费和30%的利润提成，而行业的标准一般是2%和20%。无疑，规模巨大、算法交易、野蛮增长的Two Sigma，是引人注目的。
Two Sigma落户中国，一方面说明中国金融对外开放不断往纵深挺进；另一方面，欣喜和隐忧正如硬币的两面，不仅仅是“狼来了”，而且是“大狼来了”。
近年来，“开放”一直是金融业的高频词汇。从资本市场开放而言，仅9月份，就推出了取消QFII和RQFII的投资额度限制、“深改12条”等等。虽然准许Two Sigma落户中国，充分反映了中国资本市场开放的魄力和一往无前的勇气。
翻到硬币的另一面。量化交易在中国仍然处在快速发展阶段，特别是算法复杂的量化交易。Two Sigma落户中国，这给金融监管经验提出了更高的要求。强化监管之腕，解决好监管过程中的职责分工、责任落实、监管协调等诸多环节，覆盖各种监管空白，也显得特别迫切。
从中国资本市场发展看，股指期货推出后，才有了真正意义上的量化交易，但中国量化交易发展起步晚、发展快，发展过程并非一帆风顺。2013年8月16日，光大证券套利策略系统出现问题，量化交易产品瞬间出现234亿元申购ETF180成分股的“乌龙指”交易。教训是惨痛的。
对尚处在量化交易探索期、发展期的中国量化交易企业来说，Two Sigma落户中国，是真正的“大狼来了”。面对庞然大物，中国的量化交易者如何规避风险，如何健全风险监测预警和早期干预机制，快速发展壮大，敢与“大鳄”掰手腕，甚至有“沐于沂，风乎舞雩，咏而归”的潇洒，这才是中国的投资者愿意看到的。

④ 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》

⑤ 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

⑥ 量化投资在中国可行吗

单纯的量化投资是可行的，最简单的比如说trade trend/mean reverting，比如说通过分析历史数据知道如果股票/期货连涨3天，第四天也会涨（当然一般看期望而不是概率，不过简单说说不用那么精确），那么我就可以自动在三天连续牛市末建仓，第四天末清仓。

⑦ 中国量化交易的现状与未来前景如何

在欧美市场，特别是在美国，量化交易已经非常成熟。在过去的十年里，美国的对冲基金逐渐转向了量化交易。我国的数量发展还不到欧美国家的水平，还处于比较初级的阶段。但由于国内市场人口基数大，意味着国内市场潜力很大。

虽然短期内我量化贸易的发展还不如美国成熟，但最终的发展方向应该是相似的。通过对量化交易策略的研究，我们可以预测量化交易的未来前景。一个成熟的量化交易市场是值得我们学习的量化交易策略和理论，也是未来的发展方向。目前我国股市的有效性还不高，但随着量化投资能力的提高，市场的有效性会进一步提高，技术的波动会越来越小，技术的量化可能会达到瓶颈，从而转向基本面量化。

⑧ 中国量化交易的现状与未来的前景如何呢

现在很多人对于市场上的消息都是比较关注的，虽然市场复杂，可是如果你能够把握住机会，这将是一笔不错的收益。中国量化交易的现状与未来前景怎么样呢？

三、未来前景受欢迎

现在全球化发展的速度也已经越来越快了，所以量化交易在未来一定是一个很好的发展前景，而且每个国家都特别需要针对这方面来进行研究。目前，我们国家针对这些交易也有了一个比较大的发展空间，所以未来前景也是比较好的。

⑨ 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。