期货量化交易员视频(期货操作视频)

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温馨提示：

1、以上解释仅供参考，排名不分先后。

2、所有金融类衍生品的投资都具有风险性，对于投资者的金融风险管理能力有着较高的要求，不适合没有专业金融知识的投资者。除了基础的金融知识外，投资者还应做到自身风险承受的控制，不可盲目的进行投资。

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在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划

17:00~18:00: 运动

岗位职责：

分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：

1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习 *** （分析科学问题和相应数据，建立模型和 *** ，验证模型和 *** ，应用模型和 *** 并分析结果，改进模型和 *** ）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习 *** 解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作 *** ，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

扩展资料

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。

参考资料：百度百科--量化交易介绍

量化程序化交易员程序员 这个是什么？压力大吗

量化交易也叫程序化交易，是国内证券交易、期货交易快速发展的交易方式，欧美市场上60%-70%的证券、期货交易时通过程序化完成的。程序化交易讲究团队运营，资产管理公司一般设置策略研究员、量化交易程序员、交易员、风控等岗位。量化交易程序员的主要职责就是把策略研究员的交易逻辑、交易思想用计算机语言编程。编程完成以后还要做测试以及参数修改等工作。程序员最基本的要求你要懂得最常见的计算机语言，如C++,Python,更好懂AutoIt、MATLAB、R语言。程序化交易员对计算机语言的要求不太高，但是要有证券交易经验，会看K线图，懂得基本的技术分析理论、技术指标，这些是必须的。很多公司的程序化交易也不是完全计算机执行的，你需要懂得在什么样的市场行情使用怎样的交易策略，当一套策略系统一段时间运行表现不佳的时候要会分析市场机构的变化。正规的资产管理公司很少会聘期完全没有交易经验的交易员，不会聘请不懂计算机语言的程序员。如果你符合如上说的条件可以去应聘。至于压力，要比主观交易的操盘手要轻得多，是否加班主要取决于该公司投资的产品是国内还是境外的市场，如果是国内证券、期货产品，比较少加班吧，境外市场会有人上夜班。非交易时间外的加班，这得看工作需要与企业文化啦。不知我这样回答你清楚吗？

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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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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