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期货量化交易可靠吗(期货量化交易合法吗)

4.87 W 人参与  2023年01月25日 18:01  分类 : 热门  评论

抖音上的期货量化系统可靠吗

抖音上的期货量化系统不可靠。量化交易软件不能保证收益,只要其以保证盈利为噱头,诱导投资者购买软件,其行为本身就具有煽动、欺骗等非法性。只要提到保证收益一定有问题,量化交易软件只是辅助工具,本身也是人设计出来的,肯定不能保证任何时候都能赚钱。

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什么是量化交易?安全吗?

我们都知道金融资本交易市场是瞬息万变的,很有可能会一夜暴富,也有可能会一夜归零,量化交易其实就是借助现代统计学和数字的 *** 利用计算机技术来进行交易的证券和期货的投资方式,但是我们需要注意的是,无论是人工交易还是计算机交易,都是存在着一定的风险的,因此我们在选择的时候一定要擦亮眼睛才行,没有100%的盈利。

这是需要每个人都知道的一件事,同时量化交易起源于上世纪70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之中,城市化交易也逐渐成为主流,特别是对于国内来说属于刚刚起步,量化交易也是存在着非常大的优势的,因为我们都知道量化交易是有着严格的纪律性的机器操作,也就可以克服人性的弱点了,贪婪恐惧,侥幸心理都是可以杜绝的。

同时我们需要注意的是量化策略。应该烂熟于心,只有这样才可以有比较好的容错机制,同时量化效率,相对于传统人工做法来说是效率提升百倍的优化,尽管说可能会支付一定的手续费,但是对于我们的财产安全来说还是有着很好的保证的量化交易,也是有着捕捉市场机会的好处,当我们设置好一个策略逻辑之后,机会合约价格趋势一旦满足这个条件,量化交易就会自动操作了,这也就避免了人工操作,不能之一时间发现买入时机的缺点。

但是我们都应该知道投资有风险,入市需谨慎,我们在日常生活中也一定要学会控制好自己的钱财资金流向才行,只有这样才可以将我们的粉丝降到更低,要知道一句话,那就是人们永远无法赚到自己认知之外的钱财。

量化交易靠谱吗?

整体来说是靠谱的。对于量化而言,我们一再强调,这是一个在投资实践过程中祛魅的手段。选择了量化,投资人便诉诸了自身的理性,他将摆脱感性与玄学的束缚,他的投资行为便具有了可复制性——如果时间倒退,在同样的时间点他会做出相同的选择。这是知行合一的基础。

从某种意义上讲,只要认为对各类投资标的进行分析的行为仍然有价值,那量化一定就有用。除非依赖内幕消息这种手段进行交易,无论是主观选股、宏观对冲亦或者是其他 *** ,都能找到数据与模型在其中活跃的影子,区别只在于投资人将自身投资理念抽象并进行分析与研究的能力有高低之分而已。

对于交易而言,量化作为一种范式,可以说具有压倒性的优势。尤其对于体量较大的投资者而言,如果交易量足够大,那会对市场造成更大的冲击成本。这一成本会蚕食相当一部分的利润。因此对于体量较大的投资人来说,基于量化研究出来的各类执行算法几乎可以说是必须的。以金纳科技的实证经验来看,选择使用量化交易算法,会显著地降低交易带来的冲击成本。对于券商自营和公募来讲,毫无疑问算得上是必须之物。

当然,有人会说,那就不用机器学习,用技术指标就好。可是事实上,那些指标本质上也是一些基于原始特征挖掘出来的特征,几乎全部都是基于量价时间序列在上世纪的美股市场挖掘出来的特征,也许这些特征在那个时候有一定市场意义,而现在是2020年的A股市场,我几乎能肯定的是这些特征的成功率会随时间增长收敛于1/2。数据信噪比低,数据涵盖的信息少,导致A股量化对投资者的要求极高,必须得要用他们的投资经验去弥补交易数据有效信息不足的短板。这也是我建议手动交易经验足够的前提下,才去做量化的原因。

量化财堂靠谱吗

量化财堂靠谱。要对接到量化交易系统必须要开通CTP通道,这是国内所有正规期货公司都有的业务,量化不仅靠谱,而且如果想长期在期货市场交易且有稳定的。

期货可以用量化交易吗

期货可以使用量化交易,而且量化交易所占的比例越来越高,以基金等大资金账户为主。

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。

拓展资料:

量化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有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“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;二是依靠组合资产取胜,而不是单个资产取胜。

量化投资技术包括多种具体 *** ,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。

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更大化,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、 *** 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。

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