❶ 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。
国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。
❷ 什么是量化投资
如果说当前是第五次工业革命，那我们正处于人工智能(AI)的大时代。在交通领域，AI的代表作是无人驾驶;在媒体领域，AI的代表作是写稿机器人;在金融领域，AI的代表作则是量化投资。那么，量化投资到底是何方神圣?它打败传统资产管理的利器在哪里?
量化投资——恪尽职守，理性化投资践行者
量化投资，简单说就是利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。根据上面的定义，理解它的话，咱们只要记住3个关键词：
数学模型：需要数学公式或模型进行计算;
计算机技术：用计算机来进行自动化交易;
投资策略：将这种方法形成一种惯用投资策略。
我们都知道，每个人都是相对理性的，投资很容易受到情绪的影响而产生偏差。而由机器人操盘的量化投资，其最大的优势在于：在某些方面可以做到绝对理性化，比如止盈或止损。因为它能克服人性的优柔寡断与贪婪。
诚然，量化投资在国内还是这几年才兴起的新鲜事，但在国外的发展已经有超过50年的历史。
1969年，爱德华·索普利用他发明的"科学股票市场系统"(实际上是一种股票权证定价模型)，成立了第一个量化投资基金。该基金名为普林斯顿-纽波特合伙基金，主要从事可转换债券的套利。令人惊奇的是，该基金成立后连续11年内没有出现年度亏损且持续跑赢标普指数。量化投资成功地吸引了人们的注意!
经过近半个世纪的发展，截至2016年底，全球量化投资基金总规模已突破3万亿美元，是全球基金规模的比例的30%左右。
而在国内，2010年可以说是中国量化投资元年，沪深300股指期货的推出、ETF及分级基金的迅速发展使得各类量化策略有了用武之地。与此同时，公募、私募基金也都发行了大量的量化策略基金。尤其是私募基金中的量化私募，近年来的发展速度很快。了解私募基金需要用到一些门户网站，比如私募排排网，上面有很多私募基金是可以免认购费的。在此不多加展开。
量化投资的策略有哪些?
根据排排君总结的三个关键词，它的投资策略也基本可在此基础上得以展开。为了方便理解，排排君将量化策略简单分成以下几类：
1、量化对冲
其实，量化和对冲本身并不是“一家人”，之所以最终能“终成眷属”，是因为二者结合后能获得超额收益的“结晶”。
我们可以看到图中随着因子数目的增长，它的收益曲线的变化会变得越来越平滑。因子数由30个变成120个的过程中，其夏普比率也从0.8变成2.2。
3、量化择时
择时，不仅困扰这个人投资者，也同样令机构投资者很头疼。如果说量化选股解决的是超额收益的问题，那么量化择时解决的则是相对收益的问题。
而所谓量化择时，则是对各类预测指标的应用，通过分析并得到对市场未来方向的预判。常用的择时方法有：趋势量化择时、市场情绪量化择时等。
趋势量化择时
趋势量化择时基本可以认为是趋势投资的延续，若趋势发生逆转则需平仓止损。与趋势投资一样，趋势量化择时具有滞后性，只有市场出现了某种趋势后，才可顺势操作。
市场情绪量化择时
市场情绪量化择时就是利用投资者的热情程度来判断大势方向，当投资情绪高涨，大家积极入市时，大盘可能会继续涨;当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候，大盘可能继续下跌。
当然，量化择时还有其他的方法，受限于篇幅这里就不再展开。
❸ 如何理解量化选股和量化择时之间的关系
所谓量化投资，就是通过定量或统计的方法，不断地从历史数据中挖掘有效的规律并在投资行为中加以利用，甚至通过计算机程序自动执行下单的动作。也就是说，量化投资方法是靠“概率”取胜，其最鲜明的特征就是可定量化描述的模型、规律或策略。
对于股票市场，量化投资主要包括量化选股、量化择时、算法交易、股票组合配置、资金或仓位管理、风险控制等。我们这里重点聊一聊量化选股和择时策略，其中前者解决哪些股票值得关注或持有，后者解决何时买入或卖出这些股票，以期在可承受的风险程度下，获得尽可能多的收益。
第一阶段：选股
选股的目标是从市场上所有可交易的股票中，筛选出适合自己投资风格的、具有一定安全边际的股票候选集合，通常称为“股票池”，并可根据自己的操作周期或市场行情变化，不定时地调整该股票池，作为下一阶段择时或调仓的基础。
量化选股的依据可以是基本面，也可以是技术面，或二者的结合。常用的量化选股模型举例如下：
1多因子模型
多因子模型：采用一系列的“因子”作为选股标准，满足这些因子的股票将作为候选放入股票池，否则将被移出股票池。这些因子可以是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可以是一些技术面指标，如动量、换手率、波动率等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发生作用。
2板块轮动模型
板块轮动模型：一种被称作风格轮动，它是根据市场风格特征进行投资，比如有时市场偏好中小盘股，有时偏好大盘股，如果在风格转换的初期介入，则可以获得较大的超额收益；另一种被称作行业轮动，即由于经济周期的原因，总有一些行业先启动行情，另有一些（比如处于产业链上下游的）行业会跟随。在经济周期过程中，依次对这些轮动的行业进行配置，比单纯的买入持有策略有更好的效果。
3一致性预期模型
一致性预期模型：指市场上的投资者可能会对某些信息产生一致的看法，比如大多数分析师看好某一只股票，可能这个股票在未来一段时间会上涨；如果大多数分析师看空某一只股票，可能这个股票在未来一段时间会下跌。一致性预期策略就是利用大多数分析师的看法来进行股票的买入卖出操作。
与此类似的思路还有基于股吧、论坛、新闻媒体等对特定股票提及的舆情热度或偏正面/负面的消息等作为依据。还有一种思路是反向操作，回避羊群效应（物极必反），避免在市场狂热时落入主力资金出货的陷阱。
4资金流模型
资金流模型：其基本思想是根据主力资金的流向来判断股票的涨跌，如果资金持续流入，则股票应该会上涨，如果资金持续流出，则股票应该下跌。所以可将资金流入流出情况编制成指标，利用该指标来预测未来一段时间内股票的涨跌情况，作为选股依据。
第二阶段：择时
择时的目标是确定股票的具体买卖时机，其依据主要是技术面。取决于投资周期或风格（例如中长线、短线，或超短线），择时策略可以从比较粗略的对股票价位相对高低位置的判断，到依据更精确的技术指标或事件消息等作为信号来触发交易动作。
一般来说，择时动作的产生可以基于日K线（或周K线），也可以基于日内的小时或分钟级别K线，甚至tick级的分时图等。具体的量化择时策略可以分为如下几种：
1趋势跟踪型
趋势跟踪型策略适用于单边上升或单边下降（如果可做空的话）的行情——当大盘或个股出现一定程度的上涨和一定程度的下跌，则认为价格走势会进一步上涨或下跌而做出相应操作（买入->持有->加仓->继续持有->卖出）。
2高抛低吸型
高抛低吸型：高抛低吸型策略适用于震荡行情——当价格走势在一定范围的交易区间（箱形整理）或价格通道（平行上升或下降通道）的上下轨之间波动时，反复地在下轨附近买入，在上轨附近卖出，赚取波段差价利润（下轨买入->上轨卖出->下轨买入->上轨卖出->…）。
3横盘突破型
横盘突破型：价格走势可能在一定区间范围内长时间震荡，总有一天或某一时刻走出该区间，或者向上突破价格上轨（如吸筹阶段结束开始拉升），或者向下突破价格下轨（如主力出货完毕，或向下一目标价位跌落以寻找有效支撑），此时行情走势变得明朗。
横盘突破型策略就是要抓住这一突破时机果断开多或开空，以期用最有利价位和最小风险入场，获得后续利润（空仓或持仓等待机会->突破上轨则买入或平空/突破下轨则卖出或做空）。
常见的趋势跟踪型策略有：短时和长时移动均线交叉策略，均线多头排列和空头排列入场出场策略，MACD的DIFF和DEA线交叉策略等。如下图所示：
常见的高抛低吸型策略一般通过震荡类技术指标，如KDJ、RSI、CCI等，来判断价格走势的超卖或超卖状态，或通过MACD红绿柱或量能指标与价格走势间的背离现象，来预测波动区间拐点的出现。如下图所示：
常见的横盘突破策略包括布林带上下轨突破、高低价通道突破、Hans-123、四周法则等。如下图所示：
必须要强调的是，趋势跟踪型策略和高抛低吸型策略适用于完全不同的市场行情阶段——如果在单边趋势中做高抛低吸，或是在震荡行情中做趋势跟踪，则可能会造成很大亏损。因此，对这二者的使用，最关键的是，第一要尽量准确地判断当前行情类型，第二是要时刻做好止损保护（和及时止盈）。
总结一下：
在疯牛秘籍和疯牛形态系列产品中，提供了大量对股市规律的揭示、以及基于这些规律制定的量化策略，例如基于各类公告事件、资金动向、技术指标等制定的策略和规律，以及次日机会、底部形态反转等对应的交易时机。
这些实时动态的策略可为投资者的选股和择时操作提供高效的、有价值的参考。
❹ 量化交易主要有什么经典的策略
您好
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。
❺ 如何量化炒股
首先，可以通过学习量化策略来进行，主要包括多因子策略、统计套利、机器学习。
量化交易是一种新兴的系统化金融投资方法，它综合多个学科的知识，用先进的数学模型代替人的主观思维制定交易策略，利用计算机强大的运算力从庞大的股票、债券、 期货等历史数据中回测交易策略的盈亏“概率”，通过管理盈亏的“概率”帮助投资者做出准确的决策。
此外，我们可以通过数库多因子量化平台进行炒股，它会呈现出影响股价走势的相关因子，让投资者从中选取影响力高的因子，组合成量化策略，进行收益对比分析，得出最理想的股票组合。还可以自由添加、删除、收藏多个因子，仅需几秒钟就可以完成大量的数据运算，操作方便快捷。
潜在风险
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最大化，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、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。
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。
❻ 量化投资是什么意思
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。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。
量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。量邦科技冯永昌打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病，中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。
❼ 用量化理论去分析一个股票
量化就是指通过一些数学模型，例如概率模型，风险模型等，去预测接下来的事情发生的概率。用量化的理论去分析股票就是用这些量化数学模型去预测一个股票接下来的走势、涨跌概率等，数学的东西比较复杂，推荐你用胜算在握量化炒股APP，他们就是做量化投资炒股的，可以跟着学习一下..