
量化交易,也有自动化交易,程序化交易,EA,高频交易,算法交易等等,大致意思差不多,不同的领域可以叫法不一样,譬如外汇市场大多叫EA 。主要是把自己的交易系统通过计算机语言(Python ,matlab等等,很多)程序编写实现出来,把这个程序和数据信息(量价信息,基本面,金融政策信息等等)接口接上,通过在计算机或服务器(现在大部分都是租一个云服务器)上运行,实时执行各种分析,选股,择时,买,卖,加仓,减仓,止损止盈等等 。这样可以省去一些人力成本(人力分析慢,3000只股票得需要很对人天天),省去不必要的盯盘时间,一定程度规避情绪心理因素影响 。一个完整的量化交易包括很多东西:
【什么是量化交易?】

1、资金管理或投资组合管理;
2,选股,基于数据面的技术分析(均线,macd等等,太多了),基于基本面的分析(市盈率,财务报表等),基于经济面的分析(财政及货币政策,经济周期,行业周期轮动等),基于情绪面的分析;
3,择时也即建仓的时机,止损止盈,加仓减仓平仓等;
4,交易记录总结改进 。当然还有别的很多内容 。也有办自动化的,譬如只采用分析做选股 。这个东西老美搞了30多年了,国内搞了十几年 。可以了解一下大神西蒙斯和文艺复兴基金 。国内这几年也出现很多平台,还不是特别成熟,入聚宽,掘金量化等等,也有几十个,可以关注一下 。
数量金融也与金融工程领域重叠 。后者侧重于应用和建模,通常借助于随机资产模型,而前者除了分析外,还侧重于构建模型的实施工具 。总的来说,有两个独立的金融分支需要先进的定量技术:一方面是衍生品定价,另一方面是风险和投资组合管理 。
如果应用于股票市场的话,一般包括量化选股和量化择时两点 。
选股模型主要包括:多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪模型和筹码选股模型 。
择时包括:趋势择时、市场情绪择时、时变夏普率模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时等等 。
量化投资的优点在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化 。

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