著名量化期货模型 著名量化期货模型公司
量化分析是什么意思
量化交易是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,极大地减少了投资者情绪梁春波动的影响,避免在睁中市场极度狂热或悲观的情悉渣山况下作出非理性的投资决策。
量化交易是什么
什么是量化交易,未来前景如何?知道的讲讲。
量化就是就是具体化,使用模型来进行程序化交易。
打个通俗的比方:一般的人炒股或者期货就像看病中医一样,通过望、闻、问、切,最后判歼扒返断出的结果,很大程度上基于中医的经验,定性程度上大一些,很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行操作;量化交易就像西医,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,定量交易更像是西医,依靠模伐判断,模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。模型对整个市场进行检查和扫描,满足你所编写的程序模型,就会进行处理(下单之类,都是可以自己设置的,看你的模型怎么编写)。
程序化交易越来越被人熟知,使用的人也越来越多,总体来市场会越来越扩大化。
具体的程序化交易程序软件:文化、TB、金字塔等,总的来说金字塔使用起来简单上手,编写的语言不难,而且功能比前两者多。
高频交易和量化交易到底有什么区别
从历史上看,很多高频交易公司的创始人都是交易员出身,原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展,交易的自动化程度和频率也逐渐提高,这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然,这个过程也出现了一些分化,有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位,并且始终未放弃人工交易,最终形成了人机结合的半自动交易;而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些,往往采取全自动的交易模式。事实上,也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越,到目前为止,也只能说是各有利弊。
人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远,在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上,全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间,不过自动化交易往往因为程序过于复杂,加上很多公司人员流动较大,在程序的维护上会出现一些失误,最终程序出错酿成大祸,比如著名的骑士资本。
至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件,那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说,Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易,Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。
量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先,美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的,比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身,DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身,AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身,而高频交易公司则更多是传统交易员创办的;其次,量化投资一般依氏饥赖于复杂的模型,而高频交易一般依赖于运行高效的代码。
量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期,要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大,模型也因此更为复杂,此昌对程序的运行速度反而没那么敏感;高频交易处理信息的时间极短(微秒或毫秒级),不可能分析很多的信息,因此模型也趋于简单,竞争优势更多依靠代码运行的效率,很多人甚至直接在硬件上写程序;而最后,量化投资的资金容量可达几百亿美元,而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元,但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定,如Virtu Financial交易1238天只亏1天,因此一般都是自营交易,而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。
期货量化交易和程序化交易有什么区别?
建议: XP对话框中有很多选项设置,通常都是先选中某个选项,然后再单击“确定”按钮开始执行。利用鼠标双击可罚简化这一操作步骤,双击某个选项可以做到既选中又执行。
什么是量化投资?
数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式,其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用,演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。
程序化交易,也可称之为系统交易或算法交易,设计人员将市场常用之技术指标,利用电脑软件将其写入系统中,结合市场历史数据,分析和组合各种指标建立数学模型,将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时,程序化系统自动发出多空讯号,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,都能抓住交易策略,进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润,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。
程序化交易又是一种个性化交易,每个投资者(或机构)都可以根据自己的投资经验和智慧,编写自己的交易模型,进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化,正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益,而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起,帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度,更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响,消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪,实现理性投资。
设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施:顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。
总而言之,模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统,它是量化投资的一种具体实现途径。
量化系统是什么?
博尔证券量化交易系统是上海兆吉信息技术有限公司引进海外成熟量化投资模型,拥有完全自主知识产权的证券量化交易系统,是国内首款面向个人投资者的证券量化交易系统。
证券量化交易是指在证券市场中博尔证券量化交易系统,通过对交易资金及交易报价等数据进行批量比对后,分别找出资金数据及价格数据的运作规律,并根据这种规律进行投资交易,以获取最大的投资收益。博尔证券量化交易系统主要针对交易的两个要素交易价格和交易量做量化处理,并最终得出上涨概率的预测结果。
想从事量化交易的行业具体如何学习量化交易还比较迷茫所以想请教一些问题不知道能不能稍微讲解一下 10分
不用这么复杂,现在文华赢智软件的麦语言很适合初学者,都是一些封包函数,很容易入门。
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量化交易和程序化交易有什么联系和区别呢?
量化交易大多用在股票交易上,量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化,在更具各家机构自己的量化公式进行选择,量化交易只是选择,并不涉及交易,程序化交易也是一种量化交易,但是是更具已有的数据进行,比如各种行情指标,MACD KDJ等,无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化,程序化交易更侧重交易的自动进行,没有认为干预,且模型编写简单,个人用户也可以进行
量化投资是什么?
量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。
量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型,对于量化投资中模型与人的关系,大家也比较关心。量邦科技冯永昌打个比方来说明这种关系,我们先看一看医生治病,中医与西医的诊疗方法不同,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,定性程度上大一些;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。
什么是量化交易程序化交易应该怎么做
那是编程高手们玩得
股票量化交易转期货,区别是什么?
记得炎黄财经中提到过:期货量化交易-量化交易恰恰可以尽可能地规避投资者在投资活动时所受到的心理影响。以数量模型验证及固化这些规律和策略,严格执行已固化的策略来指导投资,从而使投资决策更科学、更理性,这就是量化交易的优势所在,也是量化交易在期货市场的意义所在。
期货由于是T+0杠杆交易,策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同,且有连续涨跌停时扩板(扩大涨跌停幅度)和提高保证金比例的问题。盘面数据的获取可以使用其他的行情软件。
期货由于是T+0杠杆交易,策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同,且有连续涨跌停时扩板(扩大涨跌停幅度)和提高保证金比例的问题。
怎么辨别期货量化交易模型的好坏方法
程序化模型的选择与辨别如果有人告诉你他的程序化能在不长的时间内,让你的资金翻几番,那你要为他的言语或者他的程序打个折扣,但是如果对方又能拿出不错的图形或者非常漂亮的收盘测试结果放在你的面前,你又当如何说服自己是相信还是不相信?以下内容就是帮助你如何辨别好坏模型.
1、测试时间:一个好的程序化必须经得起时间周期的测试,如果一个程序化,结果很漂亮,周期却只有一两个月,不可信;
2、使用资金:很多人贴出来的漂亮测试结果,使用资金常常是80%或者其它百分比,但这些都是不合理的选择,因为金融市场资金管理很重要,在行情好时候,资金使用越高,收益越大,行情不好时,资金使用越高亏损越大,但我们无法去判断接下戚模来的行情会如何,所以,历史测试的结果使用百分比的开仓方式是不合理,这也就是为什么,有时候会出现,资金使用率为80%是,测试结果是亏损的,而且使用率为40%时又是赢利的.
3、测试方式:开盘价和收盘价测试均有其不合理性,趋势模型一般以趋势逆转点为开仓信号,故较为准确的是:出现指令价位。
测试结果的分析:
a.指令总数:也就是信号数,过高,说明震荡行情过滤不好,过低,说明风险大;如何判断信号数合理呢?那就只有不同的模型在同样的周期下的一个对比了.还有一个最简单的方式就是将指令总数/有效交易天数以日内短线为例,一般一个有效交易日的平均信号数在2-5之间(此数据仅供参考);
b.利润率:总利润不用看,只看扣出最大利润的结果,必须为正,而且测试周期越长利润率应该越大,很多模型,测近期不错,测远期就不行,所以测试时应该尽量的去测能测到的最长周期.(当然因为行情关系也可能出现,长期比短期利润率低,但总体而言,周期越长利润率越高,才是好的模型的测试结果)
c.正确率:其它条件都完全一样的情况下,正确率越高自然越好,但也不用为了看到一个高正确率的模型而心动,也不用因为你自己模型的粗携正确率低而担心,一般的正确率能在45%左右,就不错了,因为程岩仔伏序化的本来意义就是赚大亏小,在震荡的时候正确率自然会低;
d.最大亏损率:如果你是选择的固定手数,比如10手进行测试,你的最大亏损率最大应该不能超过10%,当然,如果你选择的测试手数多,最大亏损率可能有所提高.如果你选择的80%的资金使用率,可能亏损会更大,当然也会有亏损的不大的测试结果,这往往和你的测试周期中的行情的一定关系,所以不值得过于依赖;
e.空仓时间:以日短线为例,空仓时间不能太高,太高,必然会错过大行情,当然,这一项不是最重要的,如果你空仓时间长,利润也高,错过就错过吧,错过不是过错,没赚到也不存在亏损的风险;
量化是什么
量化分析就是将一些不具贺氏体,模糊的因素用具体的数据来表示,从而达到分析比较的目的。
量化分析可以帮助我们更加方便和直观地衡量风险和收益,但需要强调指出的是,美国华尔街顶级量化金融大师、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·德曼,在《数学建模如何诱骗了华尔街》一文中,毫无忌讳地承认:我们根本不可能(通过数理分析方法)发明出一个能够预测股敬卜票价格将会如何变化的模型;如果我们相信人类行为可完全遵守数学法则,从而把有着诸多限制的模型与理论相混淆的话,其结果肯定会是一场灾难。
扩展资料:
量禅稿散化投资技术几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制等。
量化分析法将对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析,但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行,以确定项目总风险是否已经减少到满意。
参考资料来源:百度百科-量化分析