量化交易到底有多可怕
2、Quant的分类是什么：量从证券发展历史上量化交易对散户的影响是：有量化交易的参与以后，量化机构拥有更快的网速，电脑通过程序自动计算是否下单，而电脑下单更是非常快，大概是以毫秒计算，这样一来，很多散户可能单子还没有下，基本上股价就已经发生比较大的变动了，这样可能散户在交易方面就显得比较慢了。来看,只现代意义上的股票于1606年由荷兰的东印度公司所发行.在这此后的400多年间,化交易的可怕甚至说是。
量化交易为什么赚钱快 量化交易是好是坏
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量化突然火了！A股成交连破万亿，真是量化私募的贡献吗？
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），成立了个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖。可怜的1.8万亿小散户，每天面对的是各大机构和私募人工智能，利用大数据机器人不断收割。
1、根据机构类型进行分类：事实就是如此，不光量化私募专门以散户为对手盘，公募机构也是一样。
不相信吗？看看你的上网轨迹网站了解的多清楚，针对你推出的广告就知道一二了。
不害怕吗？量化交易对你研究的很透彻，炒股越来越难了，赢的概率很低很低。能不能玩下去，你要认真考虑清楚决定。
是的，而且证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”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。监会已经提到了资金在空转，估计很快就要出台打击量化交易的政策了
量化交易对散户的影响是什么?
学过高等数学的人应该听过这样一句话:数学是最准确的语言。在二进制代码的世界里，只有0和1，在中文里表示是或不是，但是我们的语言(英语、日语等)。)很主观，中间状态有“喜欢，喜欢，喜欢，等等”的表述，描述不准确。总结：有量化参与，股票波动比较大，交易速度就显得比较慢，这样可能就更容易亏损。
稳定盈利的量化交易系统，都需要分为三个部分：一是量化，二是交易系统、三是交易中本我的控制方法其实我们可以简单的理解成通过总结一定的规律，然后设置电脑捕捉信号，当触发条件时，电脑自动买入或卖出的一种交易方法。其本质还是将人为总结的交易模型通过电脑来执行，从而达到更专业、更冷静、更快速、更全面的交易目的。当然，你也可以把量化交易理解成AI投资的雏形。 相对人为交易，量化交易具有以下几个优点：
1、信息覆盖度广：量化交易可以扫描全市场的个股和异动，捕捉各种信号并及时进行分析和动作，比人为作覆盖度会更广。
2、交易纪律性强：量化交易由于是电脑执行策略，当条件触发时自动进行交易，所以不会受到人性中贪婪、恐惧、侥幸等心理影响，会严格按照纪律执行交易。
3、交易反应速度快：电脑下单由于提前设置好了各种交易条件，自然会比人来作要快的多，能够更早买入或更早卖出。
拓展资料:
那么量化交易一定都是盈利的吗，事实上并非如此，一个量化交易是否成功的核心在于策略和有效性3、本我控制：控制本我实际上就是在交易中，自始至终坚持已经定好的交易原则。如何不让交易的数据涨跌影响心境，从而做到坚持量化的数据来执行。，而电脑更多的是执行策略而已，如果策略出现了问题，交易越快亏损越大。
另外，当前国内的短线量化交易还很难做到非常全面的模拟股市交易高手的交易策略，既有技术方面的原因，也有策略团队综合能力的原因。 还有一点是，市场是不断进化的，如果量化交易策略不能及时跟上市场变化，也很难持续赚钱。 所以量化交易不是说写个程序然后就躺赢赚钱那么简单，否则大资金就天下了，至于未来类似alpha狗战胜李昌镐的情况发生可能也预示着资本
在股市中，量化交易是怎样的？
有多少股民慨叹关于量化交易，监管层目前还没有明确表态，过去为了增加流动性，量化交易逐步走上主流，并正以几何倍数增长，收割速度同时加快，只要探头出来，头就掉，谁还敢炒股?问题是这个市场拥有世界上最多的散户，用最古老的方法，而量化是极少部分资本家收割的机器，这样就失去公平竞争环境了，长此下去，散户全部完蛋，都是机器对，这是个什么市场?跟业绩有关吗？跟价值投资有关吗？人机大战到底谁更胜一筹？记得多年前的象棋人机大战吗？世界的高手也干不过机器人，这就是现实。但是现在的象棋比赛仍在进行，当然也不会允许任何一个派机器人参赛，这就是规则，放到股票市场依然使用。那是不是以后股民就没法玩了，当然不是。我们应该极限的降低盈利预期，管好自己的手，赚到就跑，但是这对于任何一个股民都是难以做到的。是的，我们的很多对手正在从人变成机器。这里的机器，说的是量化程序。通常，量化分为两种：一种是全量化，模型设计，信号分析，交易过程，全部量化，这种量化接近阿尔法狗，是最可怕的;还有一种是半量化，就是主观+量化，人分析和思考，甚至人来选股，由机器来完成作。毫不客气的说，单单靠量化交易做出来的成交量是虚繁荣。那么，量化是朋友还是敌人?从机器最终取代人的角度，量化是敌人。因为短线交易，凡是模型化的，理论上机器都可以取代人。凡是理解力性质的，人还能保留一丝的优势。问题是，当量化的资金规模足够大，你的理解力本来很好的股票，但是量化机器判断为不好的股票，直接在几分钟之内开砸，那么“劣就会驱逐良”。到，没有谁更好，只有谁的资金体量大谁。量化交易思考，机器正在主宰市场？——量化无限扩大后最可怕的后果是什么？这就是量化规模扩大对市场的最负面影响。其实，投资没有真理，特别是短线，谁钱多谁就拥有真理。哪怕你是对的，经不住机器人作几百亿规模的基金进行反向作。所以，不得不进行可怕的展望，量化机器可能重塑我们的交易哲学。，股票一买就跌，一卖就涨，像有无数双眼睛精细的盯着你似的。在股市中，对于量化交易一般主要是，通过相应的计算机去计算相关的交易买卖点，然后当股票达到相应的幅度，就会自动的买入或者卖出，是不受心理以及情绪影响的，相当于a的作买卖，但要人为的设定一些参数。
它是以一种先进的数学模型代替人为的主观判断而进行的一种交易思维方式，利用先进的计算机技术，从巨大的有说20%以上的，有说50%的，确定事实是，量化私募一定有。历史数据中，选择出能够带来超额收益的多种大概率并且制定策略，这样能够大大减少投资者们的情绪波动，避免因为市场的悲观或乐观影响做出非理性的投资行为。
就是通过计算机去计算买卖的交易点，当股票达到指定的位置的时候，就可以自动的卖出或者是买入。
量化交易是什么时候推出来的
量化交易可以不受人情绪控制，进行系统化的交易。量化交易起源于上世纪七十年代的 股票市场 ，之后迅速发展和普及，尤其是在 期货交易市场 ， 程序化 逐渐成为主流。 有数据显示，国外 成熟市场 期货 程首先，咱们有 “sell side”，就是卖方，比如咱们比较大的一些投资银行，比如传统9大行：高盛、巴克莱、HSBC、摩根士丹利、JP Morgan、UBS、 City、美银、德意志银行，他们是作为金融服务提供者而存在，会有很大的量化团队来制作一些策略、工具、系统等进行售卖。序化交易 已占据总交易量的70%-80%，而国内则刚刚起步。
196另外一个方向就是"Buy Side"，买方。就比如一些对冲基金、资产管理公司以及proprietary shop等，他们的特点是小而精，这些里面比较有名的比如DE shaw&co、 Citadel、2 Sigma、Optiver、Point 72、 AQR、 Jane Street这一些公司他们主要就是用自己的资金通过一些策略来赚钱，这些一般是投行的客户，相对应量化员需求没有投行大，进入门槛就更高。9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），成立了个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖。
2010年以后
国内量化交易的真正起步应该在2010年以后,因为直到股指期货开启,大容量的量化对冲和alpha策略才有了真正的施展空间。
不建议个人投资者花时间精力投身量化交易研究，一是不系统、而是主观代入、三是软硬件技术实力不足以支持你的研究.
量化交易在4年前就已经推出来了，主要用在期货上面。这是从外国引进来的，最早在外国非常流行。
量化弹——量化到底做什么的?
克服人性的弱点基本商科同学都或多或少的听说过“量化”这一岗位，然后觉得“wow，赚钱多，贼厉害”，那量化到底是做怎么的呢？让我们来通俗易懂的给大家讲讲。
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，MACD1、Quant是什么：
Quant简单来说，就是在金融业跟数字打交道，跟模型打交道的一个偏理工科的职位，有着量化分析师、量化工程师、量化研究员等title，可以说是一个集金融、数学、编程于一体的复合型岗位，对从业者的要求就会很高，可以这样说，没有一点硬实力你连门槛都摸不着。
无论是我们常说的投行、私募、hedge fund都会需要大量的量化人员来对业务做技术支持，甚至在现在一些商业银行、Fin-tech公司、保险公司以及会计师事务所都有一定的quant需求。我们主要从机构和种类两个方向给大家进行科普。
2、根据Quan2、交易系统包括选择投资品种、买卖点的信号、止损设置、止盈设置、仓位控制、风险系数设置、投资过程中的本我控制等系统的理论体系和实际作的过程管理。t的一些种类来分类。
（a）Desk Quant：就直接对接一些trader，给他们做一些工具。因为trader是离钱最近的，他们每天会有当天的pnl，这个位置就是要来support他们，来帮助他们定价，可以这样说，desk quant是很懂业务的一类quant。
（b）Risk quant，是偏中后台的一个位置。顾名思义就是主要负责一些risk model，负责一些model validation的事情，那么就是如果做一个risk评估的话，它就比较属于中后台，因为它本质上是对你的整个模型或者说对portfolio的一个估算和risk的一个control。
（c） Quant Researcher：会招非常多的PHD和理工科背景的一些大牛去做研究做策略，比如把论文 或者研究落实到执行层面，将它进行一个业务端的实现，通过这些方式去赚钱。当然，这些策略可能不是马上就去落地的，只是一定要有人一直去做这些研究。
（d）Quant Dloper：是在Quant中最偏IT的一个岗位，就像Quant中的码农一样。在所有的金融机构都会有一个系统来承载一些功能的运行，比如你想要去做自动化交易或者做pricing model，这个model它应该怎样去接入你庞大的数据系统，怎样把数据输入进去，又怎样把一些order给pop出去等等。
而所有的系统都有一个叫做infrastructure的东西，也就是系统架构架构，所以大部分投行会花很大的力气去找非常多的dloper来做这个架构，使得我们researchers的研究成果可以实现，我们的quant model能在上面流畅的运行。这是Quant类型中非常大的一块，这方面也是对编程的要求是的一块。
所以其实咱们想要从事量化同学首先可以看看，自己到底想做什么方向的量化。
量化交易有什么用？
量化交易一般不受个人的情绪的影响。严格执行自己规定的交易规则，不受外界的影响。量化交易能有效地提高投资者的交易效率和交易纪律。大量化的交易数据是无法通过人美国股市量化交易量占七成。刚开始有人做量化交易，美也查，慢慢放宽监管。量化就是按不同交易模型设定，由机器人买卖。每个新窜红基因都是因为采用了更好的交易策略而获利，但不会永远保持，总有新的策略模型取代。我相信以后的交易模式，量化比例增多，不同模式竞争。以前散户个人交易，以后机构量化交易，不过是未来趋势。工分析完成，而对于计算机的数据处理能力远胜于人工，计算机可以瞬间完成数据计算分析，执行投资者的交易。
对散户的交易速度有一定的干扰。那么量化交易是什么呢，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”以制定策略，进而交易的过程。主观交易的时候，人是主要的这个决策者，所以可靠性是依赖于个人知识或者经验的。美股研究社说但是对于量化来说，在可靠性方面，基于同样的数据的输入，以及模型是固定的，那得出来的这个结论，不管去做多少遍，不管拿多少遍数据输进去，结果一定是一样的，所以这样的结论相对可以更加客观一点。
1、量化：就是将人的投资思想规则化、数据化、模块化，形成一套全部是有数据可查询、可、可回测、可验证的作思路。
市场上比较有名的量化交易系统有：海龟交易量化交易系统、硅步量化交易系统、天字一号量化交易系统等等。
量化交易是可以避免人的情绪对交易的影响人性对交易的影响很大，而量化交易可以避免恐惧或贪婪。
外汇EA量化交易有哪些优势
EA有很多优势，比如的执行力，永远不会厌倦分析数据，能够实施复杂的风险控制策略，客观执行交易等等。
但我不认为这些是EA值得谈论的优势。EA最有价值的优势在于将事务变成一种可以执行、和摆脱主观想法的数学语言。
交易中的反应是:现在大概率是下跌，我认为会上涨，做空1800左右...如果我们用数学语言或代码来表达，这是不会发生的。它会把你的交易系统变成最精准的语言和交易方案，只会在条件达标的那一刻坚定执行，不会像看起来那么模糊，大概，或者附近，哪怕1800点做空可以更快更准确的下单0.01点。
自动我们常说的前中后台，其实可以简单理解为离客户越近，离钱越近，就越front。化交易，无需24小时盯盘
全托管说白了:学习人工交易三五年不一定会有什么成就，但对EA研究三年一定会看到曙光，研究五年几乎肯定会有一个能赚钱的体系。而这就是EA的优势！交易，而且EA量化不会有情绪弱点
比如QA量化机器人 就是一个不错的量化软件
自动化交易，无需24小时盯盘
量化交易和程序化交易有什么联系和区别
所谓量化交易就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”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。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，没有认为量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率量化交易策略包括数量选股，选行业。但是交易时候没准还是手动交易。换句话说就是，用量化的方式去准备交易，量化的标准去准备交易，但是并不确定是手动还是自动交易。”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入，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。干预，且模型编写简单，个人用户也可以进行
程序化交易策略主要侧重于交易的自动化，为机构准备的。并不涉及选股等内容
，主要是编写模型，让机器自动程序化交易。
什么是量化交易
为什么交易的时候赚不到钱？为什么跟随一个民间高手一辈子只能是个业余爱好者？因为语言的不，不可能他的交易系统，但是在数学语言上就不一样了。我可以直接告诉你我的EA代码，并清楚地解释每个代码的含义。然后你可以直接改进，这样你就能保证照在你身上比蓝色好。更何况这种语言会有错误，对就是对的结果。错了可以马上修改，对了可以继续开发。量化交易，关键在量化，把一些原本感性的东西能够用数值量化出来，表示出来，进行定量分析，使之能够可视化，这都是量化。比如我们可以用先进的数学模型代替人工主观判断，量化市场情绪，进而指导自己的交易。在一山更比一山高，大数据超级计算玩的都很好。量化交易中，我们称之为因子，比如形态因子，价格因子，财务因子，价值因子等等，主要根据交易系统的不同会挖掘不同的因子，然后去验证因子的有效性。
肯定有量化私募的贡献，至于多少还没有权威部门得出数据具体到底有多少。量化交易不等同于自动交易，或者程序化交易，程序化就是将思维通过算法编程进而上机的过程。这是一个很宽泛的概念，不仅是用来交易。比如让计算机计算1+1。用固定规则去指导交易，比如股价上穿MACD，自动买入等，股价跌破均值，自动卖出等。
想要进一步了解量化的人士，可以了解一下