股票量化交易是什么？

量化交易，是通过编写软件程序，实时监测市场交易情况，并且设定一些条件，一旦当市场交易情况满足这些条件时就自动执行一些操作，比如买入、卖出等。

优点：量化交易是根据历史数据进行分析，总结出合适的买入卖出策略，然后利用计算机去进行操作，它肯定比人工买卖效率要高很多，而且能够克服一些人性的弱点，严格按照事先订好的规则执行，不会像人一样害怕割肉损失，也不会太贪舍不得卖出。

但是，量化交易虽然看上去很好，但是也存在着很大的风险。

首先，量化交易因为是计算机自动执行，所以相关的软件程序必须经过严格、细致、完全的测试才能正式使用，否则一旦软件出现问题，就很可能给使用者带来意想不到的损失。

其次，量化交易把金融市场当作一个稳态结构，然后从历史数据中挖掘规律，利用高杠杆赚取利润。但是金融市场归根到底是人的市场，而人性是不可预测的，黑天鹅事件是有可能发生的。“量化交易”也叫量化投资、定量投资，是与“定性投资”相对的一种理念、理论、方法。定性投资主要依据个人经验和主观感觉；而量化投资的依据是数理模型，只要严格遵守，可以有效防范市场变化、个人经验、主观感觉、人性弱点（贪婪、恐惧、侥幸.....）带来的风险，使投资决策更为理性、有效，从而带来稳健、持续的盈利。1. a股市场的发展程度决定了当前市场上不可能存在完全量化的基金产品。量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化。应该架设怎样的平台、构建怎样的模型、输入怎样的因子，都是建立在定性分析上的总结。而为了预防小概率事件的发生，还应该为模型配备精良的开发团队，包括定性和定量分析专家，来跟踪观测模型的合理度、与市场趋势的匹配度以及实际投资表现。

2. 值得提出的是，大众投资者在接触量化投资基金时有所顾虑，一方面，是在a股市场欠成熟的环境下大众对新兴投资方法和模型可靠性的犹豫。另一方面，当前国内市场有效量化模型有限，为防复制，机构对其投资策略和构建理论依据往往遮遮掩掩不能透明化，这就增加了投资人对量化模型的担忧。

3. 股票量化特点：

1）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，定量投资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，强大的定量投资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。

2）套利思想

定量投资正是在找估值洼地，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。定性投资经理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；与定性投资经理不同，定量基金经理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。

3）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。二是依靠一组股票取胜，而不是一个或几个股票取胜。量化交易个以前的股票交易本质没有区别，只是提高了工作效率，

量化交易分为量化分析和程序化自动交易

量化分析，如果你是普通散户我现在问几个问题，第一MACD指标默认参数下，在三千多只股票日k上近两年那只收益最好，那只亏损最大。这要人工多大的工作量，如果会写程序代码，几行代码就解决了。在继续如果调换MACD参数能否增加收益用那几个参数是最优组合，这要是人工基本无法完成，计算量太大了，但计算机就很快完成了参数优化。

而且量化分析不是技术分析，例如你问一个价值投资者，三千多家上市公司，你知道有多少家连续10年都没亏损过吗，同样几行代码就知道。

假如你听了一个老师的讲课，说他的牛x战法，普散户听了你只能价单试试，但量化分析我可以在不同市场不同时间周期，不同品种，进行回测严重，优化。这些就是量化分析。

程序化自动交易。

就是利用计算机技术自动交易，这对于散户比较难实现，简单的用第三方然间写几个交易策略可以实现自动交易。

但当你交易上你就会发现，滑点问题，你的速度不够快，需要专线网络，需要底层语言的交易系统，高速的硬件设备。

但散户还是必须要进行量化学习因为这样才能更好的帮助你分析。

下图就是最简单的趋势指标

量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手

段将自己的金融操作方式，用很明确的方式去定义和描述，用以协

助投资者进行投资决策，并严格的让电脑按照所设定的规则去执行

交易策略（买、卖）的交易方式。

如何实现基本面量化

1. 对于基本面量化来说的确数据是第一位的, 真正生产环境可以work的策略都是必须有高质量的数据支撑;

2. 一般来说首先是资产配置模型, 根据宏观,市场情绪以及经济基本面等建模, 优化股票债券和现金的优化配置比例, 当然资产配置本身就是博大精深的, 有很多可以研究

3. 在具体的投资标的比如股票, 可以利用量化的方法构建价值因子,成长因子,盈利质量分析因子,分析师估值因子,情绪因子, 市场动量因子等阿尔法模型, 最后在风险模型的基础上进行优化和个股选择/组合构建基本面交易很大程度上也是靠经验，要靠多年的积累，因为基本面交易也包含了很多因素，包括供求平衡关系、市场结构、微观因素、宏观因素等等有很多因素。这个交易经验或者说交易人，这种交易经验可复制性又非常差，就是想带一个成熟的交易员要经历很长的时间，如果靠基本面交易，特别是靠商品期货，一个人所带的资金就很有限，到一定规模我就很难以再扩大。

在这种市场情况下，要想开展一部分程序化交易或者量化投资，一定要有所区别，因为现在市场上由于期货公司或者现在期货行业发展的现状，很多年轻人快速进入到量化投资这个领域，对基本面分析或者说交易经验比较少的情况下，做出来的交易模型大部分是纯数学化的模型。实际上量化做模型的背后有大量的数据采集，这个数据采集也包含了很多宏观、微观方面的一些数据，将这些数据整理、加工进行人工智能的分析。