量化交易对期货市场的影响（期货量化交易有用吗）

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，他更大的好处就是没有人为情绪干预，说白了不会上头，但是更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，我相信，四季度会有不错的行情！

什么是量化交易，未来前景如何？知道的讲讲。

量化交易是指借助现代统计学和数学的 *** ，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。在国外的期货交易市场，程序化渐渐地成为主流，国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。

量化交易到底有何种魅力?

所谓量化交易，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，减少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。

量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略

在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，量化从业人士张威告诉人民创投(ID：renminct)，在国外七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。

过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。

传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯，其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间，年平均收益率达到了惊人的46%，即使是2007年次贷危机席卷美国，量化基金遭遇滑铁卢的时代，大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。

量化投资中常用的策略，包括阿尔法策略，CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合，挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势，追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异，空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子，它们是量化公司的量化投资的核心竞争力，其他外部人无法知道其中的秘密。

旱涝保收，坐收渔利，这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历：“两年前，炒币的朋友经常24小时看行情，搞得精神疲惫，问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。他们提供了一个比较简单初级的模型，希望我在它的基础上扩展改造，增加风险管理模块。”

现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似，可也玩出了新的花样，搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”，是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利 *** ，由于政策原因，同股异地搬砖并不常见，但在数字货币市场，大大小小的交易所数不胜数，不同交易所之间的价格也常有差异，利用价格差低买高卖，就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。

量化交易的优势

1. 严格的纪律性

量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资 *** 应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。

2. 完备的系统性

完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、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;再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。

3. 妥善运用套利的思想

量化交易正是在找估值洼地，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。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。

4. 靠概率取胜

这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。

量化交易的风险性

首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。

一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是通过购买一揽子票，按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额，然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反，是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。

由于股价的变动，ETF套利级差转瞬即逝，因此纷繁复杂的计算过程，目前业内由计算机完成，交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易，后者便称之为程序化交易。

又因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此套利交易为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则投资将出现亏损，这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险，券商一般提倡自动化交易，方向由计算机把握，交易员输入交易数量即可。

第二种风险是交易员操作失误，比如光大这次的乌龙指事件，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险，系统软件风险，每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。

这个平台犹如币圈的一个缩影，每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下，聆听骰子撞击的声音，殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”，张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制，但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家，否则就只有被收割的命运。

量化作为工具，或许无可厚非，但许多数字货币基金以“量化”为名，公开募集资金，行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为，金融行业和其他行业不同，参与金融活动，动用的是别人的钱，发生风险，别人会有损失，因此 *** 需要更加严格地监管。

量化交易一念天堂，一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘，以身试法，否则等待你的将是法律的制裁

量化交易、高频交易将会对金融市场产生哪些影响？（金融高手帮帮忙）

首先我建议你看看CCTV拍过的一个纪录片《华尔街》，里面对量化交易有过客观的阐述。

作为证券研究人员，以我的观点看在宏观层面上来说将会加剧助长助跌，09年道琼斯指数一分钟之内暴跌998点，事后查清是骑士公司计算机量化交易的结果。

2、对于“高频交易”给市场带来的影响，在投行机构之间早已有较为激烈的讨论。芝加哥联邦储备银行的报告指出，美国股市总体成交量中约有70%通过“高频交易”完成，而进行“高频交易”的机构数量仅有2%。 芝加哥联邦储备银行认为，此种背景下，虽然“高频交易”对市场也有好处，能够增加股票市场的流动性，但一旦程序出错或人为疏忽都有可能对市场走势造成灾难性影响。如目前“高频交易”出问题多数是因为投资者向机器发出了错误指令。尽管到目前为止这种错误造成的影响还很有限，但已经多次造成市场剧烈波动。

3、目前国内“高频交易”的发展仍处于早期，股指期货出来后该类交易也达不到能够操纵市场的程度。 在商品期货领域，目前更多的是一种“人为”的高频交易，通过操盘者的“盘感”来实现快速进出，其结果是出现了一批“期货炒手”，他们盘踞在上海、郑州、大连等距离期货交易所较近的地方，借助空间距离缩短、通讯速度快捷来加强交易速度上的优势。

4、对于量化交易、高频交易对市场的影响目前尚不明确，但可以肯定的是对散户肯定造成很大的冲击。谢谢采纳

为什么说在期货投资上应用量化更有帮助？

不一定更有帮助。

量化投资是基于数据的理性分析得到的结果，事实上市场大部分时间都不太理性。比如某期货的历史数据很好，量化分析之后也是值得买入，但是市场的动向永远是没有规律的（短期和长期），你不知道一场大雨可能玉米就跌没了。

量化投资做出来的数据都很好看，但是实际上很少有人敢按照策略去操作，因为市场的风云变化是诡异莫测的。

股票用量化投资还相对靠谱（也基本没人用，一看收益都很高，实际操作惨的很），期货风险太大了。究其原因是股票背靠上市公司，只要上市公司基本面没问题、财务没问题就问题不大，顶多有点波动也是可控的。

期货就不一样了，就像前阵子的原油，跌成负的，谁敢想？期货没有一个可靠的背书，谁也保不准你的玉米在合约到期前会不会被水淹了。

什么是期货量化交易？与程序化交易一样的吗？

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。

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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。

人工交易的更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更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，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，以获取更大的投资收益。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。

有什么问题可随时跟我们联系，使用文华软件有几年时间，还是有些经验。

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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 *** 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。

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