期货量化简单化 期货量化简单化什么意思

高频交易和量化交易有何不同

高频交易和量化交易有3点不同：

一、两者的概述不同：

1、高频交易的概述：指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。

2、量化交易的概述：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。

二、两神卜判者的作用不同：

1、高频交易的作用：这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。

2、量化交易的作用：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。

三、两者的特点不同：

1、高频交易的特点：

（1）高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；

（2）高频交易的交易量巨大；

（3）高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；

（4）高频交易每笔收益率很低，但是总体收益稳定。

2、量化交易的特点：

（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”。一是多层次，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；二是多角度，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；三是多数据，即对海量数据的处理。

（3）套利思想。定量投资通过全弊拦面、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。一是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游改；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

参考资料来源：百度百科-高频交易（交易策略及技术）

参考资料来源：百度百科-量化交易（投资方法）

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告裤和执行，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，且长山猜期一定是赚钱的。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，我相逗友型信，四季度会有不错的行情！

股票里面的量化是什么意思

股票里面的量化指的是用先进的数学模型代替主观判断，然后从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的情况以制定策略，随后用数量模族高型验证及固化这些规律和策略。此外，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。

拓展资料

一、常见的十大量化投资策略

01、海龟交易策略

海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。

02、阿尔法策略

阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。

在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。

03、多因子选股

多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑李穗辩输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。

04、双均线策略

双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。

双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效。

05、行业轮动

行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。

06、跨品种套利

跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。

跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平；二是增强市场的流动性。

07、指数增强

增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同，增强型指数投资并无统一模式，唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实，基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。

08、网格交易

网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量，不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。

09、跨期套利

跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是股指期货的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。

10、高频交易策略

高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以哪缺缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。（该策略源码模板暂无）

什么是量化交易,最简单的理解

通俗来讲，量化交易就是让计算理智地帮你做出交易方法，你只需要照着执行交易。

量化交易有什么好处？

定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱察穗有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是"定性思想的量化应用"，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特型没丛点:

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"。一是多层次，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;二是多角度，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;三是多数据，即对海量卜樱数据的处理。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性地扫描捕捉错误定价、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。一是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;二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

拓展资料:量化交易的风险

量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括:

1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是目前量化交易难以克服的。

2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。

4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

5、单一投资品种导致的不可预测风险。

为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有:保证历史数据的完整性;在线调整模型参数;在线选择模型类型;风险在线监测和规避等。