量化交易是什么？

所谓量化交易就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。

主观交易的时候，人是主要的这个决策者，所以可靠性是严重依赖于个人知识或者经验的。但是对于量化来说，在可靠性方面，基于同样的数据的输入，以及模型是固定的，那最后得出来的这个结论，不管去做多少遍，不管拿多少遍数据输进去，结果一定是一样的，所以这样的结论相对可以更加客观一点。比特币价格突破10万，现在学习量化交易还不晚哦

量化交易，有时候也称自动化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断。

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做出非理性的投资决策。

量化交易有很多种，包括跨平台搬砖、趋势交易、对冲等。跨平台搬砖是指，当不同目标平台价差达到一定金额，在价高的平台卖出，在价低的平台买入。

趋势交易会更加复杂一些，它根据趋势的指标来发出卖出和买入的信号。对冲是指同时进行两笔与行情相关、买卖方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易，以达到对冲风险的效果。量化交易是成熟交易市场的标志。作为国内量化交易研究团队的一员，我有权回答这个问题：

传统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。量化投资方法起源于一百年前，利用现代统计学、数学等方法，从海量的数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并按照这些策略所选出的股票进行投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均水平的超额回报。

现代量化投资特点

科学特性：即大概率获胜原则的科学性，依靠量化投资的所有投资逻辑（例如：标的证券的构建、风险控制设定、资金使用规则、证券委托时机等）只遵循获胜大概率的原则。

纪律特性：量化模型是经由科学演算，产生动态执行。所有的投资决策由模型决定，具体交易过程由模型控制。避免了证券交易受制于人性的弱点。完整意义上解决了投资决策过程中人性的“贪婪与恐惧”。

系统特性：从宏观周期、市场结构、估值、成长等多角度进行分析以及海量的数据获取和处理。建立资产配置、行业选择、精选个股等多层次组合的量化模型：

进化特性：由于计算机时代的到来，AI的诞生，尤其是金融AI，深度学习技术等一系列信息技术革命成果在金融领域的运用，将不断的、系统地对量化投资模型自动进行更新迭代。

不建议个人投资者花时间精力投身量化交易研究，一是不系统、而是主观代入、三是软硬件技术实力不足以支持你的研究，可以借用现有国内量化交易成果，如量化交易平台，量化交易策略模型，进行研究，当然研究的目的自然是用于实战。量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，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，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。以目前比较火的区块链数字资产比特币来说吧

量化交易，也叫量化策略交易，制定好对冲策略，搬砖策略方式。

量化自动搬砖软件？是进行自动化、跨多平台、进行搬砖对冲套利，实现最大化利益，同时在大环境都亏的情况下，能够降低亏损程度。目前一般专业炒币、操盘、交易所等多方都会用这个。毕竟手速再快，也没有系统毫秒级别速度抢单。如果资本大还能对大环境进行一定程度的影响（了解软件可点我名字看主页）。

量化交易，不同的平台，相同的数字资产，价格有高有底，比如：同样是币种，这个平台990另一个平台1000价位，在990价位平台买入，在1000价位平台卖出。实现对冲，这样相当于盈利10

毕竟在币圈炒币的都不止在一个交易平台进行操作。一般来说自己去开多个页面打开多个交易所去抢单卖出，远远比不上系统抢的快。而且量化交易系统里面可以接入多平台数据，根本不需要在重新打开交易所。（区块链相关项目开发，点我名字看主页）

当然量化交易方面也有分级别的，有的量化交易能做到基本的，实现高操作就不行了。简单来说，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。在数字货币市场，量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，采用三角套利、对冲搬砖等方式低买高卖数字货币。

在早先的时候，都是交易员自己盯盘，根据市场动向来进行买入、卖出。但是人的精力是有限的，随着金融市场的发展，股票也越来越多，一个交易员很难再靠自己去盯住这么多股票的交易信息。后来，随着计算机技术的突破与发展，聪明的投行家们就想到了利用计算机来进行金融操作，只要设定好相应的规则，编写好相应的程序，依靠计算机强大的数据处理能力，就可以轻松地进行市场操作了。

有了计算机还不够，投行家们还需要研究出更好的交易规则才能实现轻松盈利，这些交易规则就是比如“当股票涨了1%，是该买入还是卖出”之类的。在有计算机之前，这项工作挺难的，因为需要进行大量的数据分析和计算；但当有了计算机之后，大量的数据分析和计算就可以由计算机去完成，于是这些金融专家就可以进行大量的数据试验和分析，研究出更好更准确的金融模型，制定出更加有效的交易规则。

可以说，正是由于计算机技术的发展和金融理论的进步，量化交易才成为可能。

量化交易的流程是什么？

量化交易简单的讲可以分为：

1、策略构思

2、建立模型

3、数据回测

4、调优再回测

5、交易跟随

思路需要先于数据，数据是用于分析策略在过去的表现，并不能代表未来一定好。要做量化交易个人觉得有个好的投研工具是非常重要的，目前国内券商普遍没有好的工具，这也是目前为啥国内量化交易还不够普及的原因，散户很难进入。其实，如果你的知识经验结构还不足以支持你进行专业的量化模型研究，大可不必熬更守夜攻读python、MATLAB ，以至于你到最后成为了一个半调子的程序员，转过头你才会发现量化策略模型研究并不是

你想的那么简单，太量的主观情绪、主观思维代入你的代码，你觉得你这还是量化吗？伪量化是经不起实战检验的，漏洞与错误百出。

因此，给广大量化爱好者，由其是希望借助量化策略投资的职业投资者一个建议，市面上已经出现了一些专门为散户和职业投资者打造的量化平台，

不需要写代码、不需要调接口、选择模型后，一键就可以对接你的券商实盘帐户。启动完事。我现在就用起的，感兴趣的朋友，见名+V信我分享，非广告策略

高考前，老师都会告诉学生。考试的时候不要紧张，遇到不会的题，先不要花时间，先把有把握的分值先拿到。这就是策略！量化投资也是如此，资产最优配置，按风险程度与回报比例制定适合自己的仓位玩法。

按上述制定出的策略，多次回测，记录每一次的回报收益，时间周期。多次回测检验策略，多次得出的数据可以大概率上判断策略是否可行。若回测时的大概率都是不成功的，就应该考虑策略的改变了

策略、回测最终的目的都是为了实战。回测效果再好，没有在币市里得到验证，也不算成功的策略。保守起见，验证的实战，一般轻仓试刀即可