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股票量化交易软件哪个好(量化交易是什么意思)

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股票量化交易是什么意思

股票量化交易,就是将股票市场所有的股票信息,比如股票的涨跌历史数据,成交量历史数据,股票的基本面历史数据,指数涨跌历史数据等等全部输入计算机,进行大数据分析,之后根据大数据选择出炒股成功率最高的方案,并设计成计算机自动操盘模式,称为量化交易。

量化交易

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,同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出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。

量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合,期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为,研究表明,板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置,这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外,周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好,而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。

量化交易潜在风险

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、网络中断,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。

什么是量化交易

一、什么是量化交易

量化交易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。

二、量化交易的优点

1、投资业绩稳定。

因为量化交易业绩所依靠的通常是由很多次的大概率事件产生的利润积累起来的,达到它的要求才能够进场。经过多个步骤,层层把关,从而极大地提高成功率。尽管它并不能保证你每一次都能够赚钱,但它能够它靠概率取胜。

这主要表现在两个方面:

量化交易从历史数据中不断地挖掘有望在未来重复的规律并进行利用。

依靠一组股票来获胜,而不是一个或者几个股票获胜。从投资组合理念来看就是捕捉大概率获胜的股票,而不是押到单个股票上。

2、能够理性投资。

在容易失去理性的情况之下帮助你保持理性,因而在市场反应过度、丧失理性的时候能够及时把握住时机。

3、信息的处理能力强。

个人交易证券市场,对市场各种信息必然会感到十分茫然,而量化交易对信息的处理能力更强。当我们而对证券市场时,感觉它就如同大海似的,在茫茫的大海之中,要想持续地获取回报,就需要一个指引。而这个指引就是我们的交易模型,就像是茫茫证券市场航行时的罗盘。

量化交易是什么意思?

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。

定量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。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。

扩展资料:

先找出相关性最好的若干对投资品种,再找出每一对投资品种的长期均衡关系(协整关系),当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定程度时开始建仓,买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种,等价差回归均衡后获利了结。

股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略,即利用不同国家、地区或行业的指数相关性,同时买入、卖出一对指数期货进行交易。

在经济全球化条件下,各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强,从而容易导致股指系统性风险的产生,因此,对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。

量化交易是什么意思

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。

首先,从全球市场的参与主体来看,按照管理资产的规模,2018年全球排名前六位中的五家资管机构,都是依靠计算机技术来开展投资决策,而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。

其次,全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行,其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。在国外招聘网站搜索金融工程师(包括量化、数据科学等关键词)会出现超过33万个相关岗位。

第三,从高校的培养方向来看,已有超过450所美国大学设置了金融工程专业,每年相关专业毕业生达到1.5万人,市场需求与毕业生数量的差距显著,因此数据科学、计算机科学、会计以及相关STEM(基础科学)学生毕业后进入金融行业从事量化分析和应用开发的相关工作。

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