量化交易的特点和前景
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量化交易 是将传统交易理念规则化、变量化、系列化、模型化,利用计算机的数据处理能力,对宏观周期内投资产品的市场结构、估值成长、盈利质量、市场情绪等多个角度进行分析,藉以制定新型投资策略,形成一整套操作系统,在实盘中使用电脑自动执行。
以人工智替代投资者在某些环节中做决策,能极大地减少了情绪波动的影响,增强投资的一致性,可以大幅提升投资的稳定。相较主观交易者经常会应用“盘感”、“经验”、“第六感”作为其下单的策略,量化交易强调数据的重要性,一套策略一定是清晰明了的,首先得能说得清,道的明,策略是一套完整的闭环,无论开仓、平仓、止盈、止损,都有明确的条件,否则计算机也无法识别。
这样的好处也很明显,会让我们的交易变得清晰、成体系。我们能在此基础上,改良、精进,可以设立投资组合,交易不同的标的,使用不同的策略,而又相互不影响,能通过策略、资金管理、执行成体系的交易,而非停留在构建虚无缥缈且无法验证的策略这个阶段。交易系统扮演着“宪法”的角色,并不是具体的法令,剩余的细节则由操盘手借助自身经验来微调量化交易中的参数处理。量化交易也可以理解为是人工智能、数据分析在金融领域的一种应用。
量化交易与普通交易的区别类似于西医和中医,普通交易是中医,一番望、闻、问、切之后,依据个人经验和主观感觉开出药方;量化交易是西医,要化验、拍片,取得大量客观数据后开出药方。虽然都治病,但依据截然不同。量化交易运作之前,会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描,然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
采取股票量化交易的目的就是以明确的指标和规则指导交易,量化策略在实际使用的过程中可以脱离人为判断,执行速度更快,运作效率得到了提高。不论是否采用程序化的执行手段,量化交易策略都能够在实际交易中减少人的负担,也就减少了许多重复性的劳动。早先的时候,投资市场都是交易员自己盯盘,根据市场动向来进行买卖。但是人的精力毕竟有限,随着金融市场的发展,股票越来越多,交易员很难再靠自己去分析和盯盘。后来,投行家们就想到了利用计算机大数据分析来进行金融操作,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。
在科学不断进步的今天,越来越多的先进技术被创造出来并应用到各种情境之下。通过结合多个不同学科的知识和相应的数学模型,量化交易策略更有可能发现一些隐藏较深的复杂数据规律,而这些规律往往不太容易被主观交易者察觉得到。随着大数据、人工智能等技术的飞速进展,金融投资正在逐步由人主导转向由科技引领,人与技术在投资过程中如何更好地结合,成为未来投资的关键。在此背景下,量化投资日益得到国内大量基金公司的重视,特别是在监管逐步趋严、市场有效性逐步提升的过程中,量化交易具有广阔的成长空间。
作者: 公众号 量化交易小课堂
以人工智替代投资者在某些环节中做决策,能极大地减少了情绪波动的影响,增强投资的一致性,可以大幅提升投资的稳定。相较主观交易者经常会应用“盘感”、“经验”、“第六感”作为其下单的策略,量化交易强调数据的重要性,一套策略一定是清晰明了的,首先得能说得清,道的明,策略是一套完整的闭环,无论开仓、平仓、止盈、止损,都有明确的条件,否则计算机也无法识别。
这样的好处也很明显,会让我们的交易变得清晰、成体系。我们能在此基础上,改良、精进,可以设立投资组合,交易不同的标的,使用不同的策略,而又相互不影响,能通过策略、资金管理、执行成体系的交易,而非停留在构建虚无缥缈且无法验证的策略这个阶段。交易系统扮演着“宪法”的角色,并不是具体的法令,剩余的细节则由操盘手借助自身经验来微调量化交易中的参数处理。量化交易也可以理解为是人工智能、数据分析在金融领域的一种应用。
量化交易与普通交易的区别类似于西医和中医,普通交易是中医,一番望、闻、问、切之后,依据个人经验和主观感觉开出药方;量化交易是西医,要化验、拍片,取得大量客观数据后开出药方。虽然都治病,但依据截然不同。量化交易运作之前,会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描,然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
采取股票量化交易的目的就是以明确的指标和规则指导交易,量化策略在实际使用的过程中可以脱离人为判断,执行速度更快,运作效率得到了提高。不论是否采用程序化的执行手段,量化交易策略都能够在实际交易中减少人的负担,也就减少了许多重复性的劳动。早先的时候,投资市场都是交易员自己盯盘,根据市场动向来进行买卖。但是人的精力毕竟有限,随着金融市场的发展,股票越来越多,交易员很难再靠自己去分析和盯盘。后来,投行家们就想到了利用计算机大数据分析来进行金融操作,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。
在科学不断进步的今天,越来越多的先进技术被创造出来并应用到各种情境之下。通过结合多个不同学科的知识和相应的数学模型,量化交易策略更有可能发现一些隐藏较深的复杂数据规律,而这些规律往往不太容易被主观交易者察觉得到。随着大数据、人工智能等技术的飞速进展,金融投资正在逐步由人主导转向由科技引领,人与技术在投资过程中如何更好地结合,成为未来投资的关键。在此背景下,量化投资日益得到国内大量基金公司的重视,特别是在监管逐步趋严、市场有效性逐步提升的过程中,量化交易具有广阔的成长空间。
作者: 公众号 量化交易小课堂
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