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量化交易(Quantitative Trading),即使用现代统计学和数学工具,借助计算机建立数量模型,制定策略,严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易,其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。
量化交易是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预期年化预期收益的多种“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。
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高频金融数据即指日内的金融时间序列, 是以小时、分钟或秒为采集频率的、按时间先后顺序排列的金融类数据。相比以日、月、年为频度的低频数据,金融高频数据中提供了除交易价格外,包括与交易相连的询价和报价、交易数量、交易之间的时间间隔、相似资产的现价等方面的具有高度持续性的交易信息。应当说,基于金融高频数据进行的数量分析,是关于“以不同时间间隔观察到的、具有不规则强度、既有离散变量又有连续变量的”复杂多变量问题。而在分析连续性影响证券价格变化的金融市场信息,尤其是股指期货等金融衍生品市场交易动态时,基于低频数据的离散模型就必然造成信息的丢失,据此之上建立的策略模型和趋势分析就会缺乏准确性,影响投资判断。此外,在进行金融衍生品套利分析中,如何把握其高波动性、短线交易的特性,依托高频数据建立拟合度更高的现货组合、准确计算套利成本,并监控由于保证金不足造成的流动性风险、把握合适的开仓/平仓时机等方面,高频数据均表现出传统的低频数据完全不能替代的作用。可以说,高频金融数据在现代投资分析中,尤其是金融衍生品市场中的应用,已经远远超出金融市场计量学的理论研究层面,而成为了投资决策体系中不可或缺的“制胜法宝”。
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