Ⅰ 量化交易系統可以用到股票上嗎
當然可以，而且是任何交易者都可以使用量化交易技術，股票交易數據是很容易採集的，就是分析起來比較麻煩，如果題主是職業散戶，美股研究社更建議使用一些軟體炒股輔助，策略炒股通主要對有量化思路但又沒有編程能力的散戶非常試用。它量化了所有股票數據數據，而且還提供多因子策略模型供用戶建立自己的策略，通過手機點選就能實現，非常好用。
Ⅱ 如何判斷股票是否被量化交易所掌控
量化交易是一種利用計算機技術和數學模型進行投資交易的方式。其主要特點是以數據為基礎，通過演算法進行交易決策，以期獲得更高的收益。股票被量化交易所掌控，指的是該股票的交易行為受到了量化交易策略的影響。
量化交易的歷史可以追溯到上世紀六十年代。當時，美國的一些投資機構開始使用計算機進行股票交易。隨著計算機技術和數學模型的不斷發展，量化交易逐漸成為了一個重要的投資方式。目前，全球范圍內有越來越多的投資機構和交易者採用量化交易策略。
特徵與特點
股票被量化交易所掌控具有以下特徵和特點
1.交易行為規律性強量化交易策略通常是基於數學模型和歷史數據進行分析，因此交易行為具有一定的規律性。
2.交易頻率高量化交易策略通常是基於計算機演算法進行交易決策，因此交易頻率較高。
3.交易量大量化交易通常採用資金杠桿，因此交易量較大。
量化交易已經廣泛應用於股票市場、期貨市場、外匯市場等金融市場。在股票市場中，量化交易已經成為了一個重要的投資方式。不少投資機構和交易者都採用了量化交易策略。
目前，量化交易已經成為了一個研究熱點。有不少學者和研究機構在量化交易領域進行了深入研究，涉及的內容包括量化交易策略、風險控制、交易執行等方面。同時，也有不少投資機構在量化交易領域進行了實踐探索，取得了一定的成果。
展望與發展
隨著科技的不斷發展，量化交易將會變得更加普及和成熟。未來，量化交易將會在更多的金融市場得到應用，同時也將會涌現更多的量化交易策略。同時，隨著量化交易的普及，也會變得更加重要。
Ⅲ 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。
國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右，至今量化交易規模不過2萬億RMB，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。
Ⅳ 量化交易是什麼時候推出來的
量化投資的產生(60年代) 1969年，愛德華·索普利用他發明的「科學股票市場系統」（實際上是一種股票權證定價模型），成立了第一個量化投資基金。索普也被稱之為量化投資的鼻祖。
量化投資的興起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大獎章基金，從事高頻交易和多策略交易。基金成立20多年來收益率達到了年化70%左右，除去報酬後達到40%以上。西蒙斯也因此被稱為"量化對沖之王"。
量化交易的繁榮(90年代) 1991年，彼得·穆勒發明了alpha系統策略等，開始用計算機+金融數據來設計模型，構建組合
拓展資料：
量化交易是怎麼產生的？第一個採用量化交易的人是誰？為什麼量化交易可以傳得這么快？量化交易未來的路在哪裡？ 產生生命的基礎條件是有機物和水。產生量化交易的基礎條件則是20世紀80年代以來，計算機的普及和算力的提升。
第一個採用量化交易的人是誰，他是賺是虧？我們都無從得知，但量化交易的概念流傳了出來。達爾文的《物種起源》已經是今天的經典書籍，主要闡述了物競天擇，適者生存的思想。一種事物的興起，往往是它適應了環境，而交易員群體正是一個特殊的群落，競爭激烈。量化策略在這個環境當中表現出了種種優勢，從而迅速傳播，並迅速蔓延。
用量化方式在構建構建交易系統時基於數據進行精準統計，因此具備較高的可信度。藉助計算機的算力，在進行構建交易模型時，可以節約大量的統計時間。計算機的超快算力，也可以將決策結果在幾毫秒委託到交易所。用計算替代人工下單後，可以解放交易員的盯盤時間，避免精神勞累，獲得更大的自由。
基於這些優點，以及交易員對自由的追求，量化的風氣或將欣欣向榮。 計算的算力再強，但沒有智力，沒有經驗。編程即理解，只有理解通透，才能讓計算機的超強算力為你服務。量化交易已經在交易員群落的競爭中顯現出優勢，未來沒有編程能力的交易員，除非能在認知上達到極致，否則將更難取勝。
Ⅳ 在投行內部做量化交易與獨立出去做量化交易有何不同
這里我們只說量化交易，不討論量化研究和量化定價這一塊的業務。
量化交易是分兩個階段的。第一個階段是2008年以前，或者說Dodd-Frank法案以前，投行內部林立著各樣的很多對沖基金或者類對沖基金的實體，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投資銀行的自營交易業務也很像對沖基金。在這一階段，這些類對沖基金的實體和外面的對沖基金是沒有啥區別的，業務很類似——賭方向、做部分對沖（Partial Hedging）、跨市場套利，也非常敢於承擔風險。
當時在投行內做對沖基金類型的量化交易有著非常大的優勢，因為兩點——第一是銀行有著非常良好的融資渠道，融資成本顯著地低於當時的對沖基金，如果你嘗試去組建過一個基金，你就知道資金成本對於一個對沖基金的影響多麼大——巴菲特這么多年的成功是離不開長期1.6倍的財務杠桿和其低於中央銀行存款准備金率的資金渠道的（詳細內容參見AQR的論文——Buffet's Alpha）。 炒股需要經常總結，積累，時間長了就什麼都會了。為了提升自身炒股經驗，新手前期可以私募風雲網那個直播平台去學習一下股票知識、操作技巧，對在今後股市中的贏利有一定的幫助。
第二是銀行有著一個灰色的信息流——客戶的交易記錄。這個交易信息，就是今天，也是非常有用的內部消息。幾周前Bill Gross從PIMCO離開時，所有投行的Sales都瘋了，不停地研究之前PIMCO在自己銀行的倉位，然後分析那些債券最有可能最先被清盤，從而給其它客戶交易建議。而當年文藝復興多次更迭合作的投行，就是因為其大獎章基金的交易記錄得不到妥善的保密，很多合作銀行的自營交易桌跟著交易。
這兩個優勢造成了當時的自營交易極其暴利，而且管理層為了做大業績，全力支持明星交易員放大杠桿——而實際上，金融危機期間很多的CEO都是靠著自營交易的暴利業績從交易大廳升職到管理層的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
這也造成了，為什麼很多高盛離職的自營交易員在金融危機後，當銀行不能做自營交易後出來自立門戶開設對沖基金，卻完全無法復制當年的業績——因為他們是因為整個組織的強大而獲得超額收益，當失去了資金優勢和信息優勢後，一切都成為了浮雲。
2008年，准確說是2009年後，一切都變了。
首先是政府明令規定自營交易不讓幹了，於是各種投行旗下的基金，放入資管部的放入資管部（比如Goldman Sachs Global Alpha進入GSAM），獨立營業的獨立營業（比如PDT從摩根斯坦利分離），要不直接就關門大吉了（比如UBS、德銀）。
還有一些碩果僅存的，一般是在股票交易部門，打著對沖為名，通過會計手法，維持著極小的自營規模，這種類似的團隊很多投行都有。但是不成氣候了，也不會造成任何系統性的風險——當然，各種馬路傳奇故事也銷聲匿跡了。
銀行內部還有沒有量化交易了，其實還有——那就是隨著計算機技術進步的自動化做市交易。做市在國內這個概念剛剛出現——因為期權做市商制度的引入。但是在美國這個是從華爾街開始就有的交易體系了。簡單來說，就是假設你經營一家買可樂的小店，你有兩個主要的交易——一是從總經銷商那裡拿貨，用的價格是Bid，二是分銷給街邊下象棋和夕陽下奔跑的孩子們，這是Ask。Bid是你的進價，Ask是你的出貨價格，Bid一般小於Ask（除非你是搞慈善的）。你持續的維持報出這兩個價格，同時根據你的存貨來調整報價或者對應報價的數量——比如你的存貨太多，大爺不出來下象棋了，你就降低Bid，這樣很難進到貨了，而保持Ask，等待有人來消耗你的庫存。
這個過程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由於沒有實際的總經銷商供貨，你的報價（Bid-Ask）是基於你對於對應資產的Fair Price的估計來決定的，通常是你算出來的均衡價格加減一個值構造成Bid-Ask組合。在很長的時間內，這個報價都是靠人來完成，這個過程是枯燥的，而且很容易出錯——而對於期權類產品（非線性價格）也很難快速報價。我之前和期權交易員合作過很長時間，他們的工作不一定智力上很難，但是對於人得耐力絕對是一種挑戰——因為在開市後他們要注意力高度集中的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，報價，報價，在這交易大廳報價... ...
於是，從簡單的資產起，從交易所級別開始支持API交易了。什麼是簡單的資產，就是Vanilla類別的，比如個股、指數、外匯、國債等等。因此投行由於本來就是大量資產的做市商，開始把原來這套過程通過計算機來完成。後面大家發現計算機是完美勝任這項工作的，因為計算機能夠高速計算庫存來調整報價，還能報出很多復雜的單類型。因此從2000年開始個股、指數開始逐步被自動化做市來包攬，2005年後個股期權自動化做市大熱，而2008年後外匯自動化做市也相當成熟了，2010年開始國債自動化做市也在美國興起——這也是我目前在工作的內容。
那麼對沖基金呢，除了傳統的量化Alpha，他們難道不能也做這個業務嗎？實際上，很多對沖基金的自動化做市業務比投行還要好——比如Citadel，比如KCG。但是區別何在？區別在於兩點，第一是很多對沖基金不是專屬做市商（Designated market maker）。DMM的特權是其有專屬席位——在美國這樣高度商業化的國家，DMM也是非常稀有的。原因在於，DMM是有責任的，那就是在各種大型金融危機中，當流動性極差的時候，DMM還是要持續的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流動很差的時候這是非常危險的，因為大家丟給你的都是不好的資產，比如大跌的時候，都在賣，你的Bid反復被Hit，然後又沒人來hit你的Ask，浮動虧損可以非常大。那麼DMM的特權呢，DMM可以獲得非常高比例的rebate，也就是說，傭金返點非常高。這是對於其承擔的義務的回報。
第二就是絕大多是對沖基金不是Broker，也是你一般想買股票不會去找他們報價。在外匯和債券這類市場中，有兩級市場，一個是B2C市場，也就是零售市場，裡面基本都是Broker-Client，而第二級就是B2B市場，都是Broker-Broker。一般來說，B2B市場的Bid Ask Spread要低一些。一個形象的例子就是，我小時候去批發書的商店買書，一個商店有本習題集沒有，於是老闆去隔壁家拿了一本，賣給我，最後肯定這個老闆要把一部分價格還給隔壁家，我付的價格和老闆付給隔壁家的價格就是B2C到B2B市場的差價。
這里投行又耍流氓了，他們有著B2C市場的接入優勢，因此只要客戶量夠大，基本都能把自動化做市實現盈利——因為根據大數法則，一定時間內，買賣雙方的交易量應該是均衡的。
那麼對沖基金靠什麼——靠更好的策略。對沖基金如果要做高頻做市的，基本在B2B市場參與，他們不是DMM，但是也自己去報價，然後靠著對於價格走向的准確判斷，來調整報價，實現拿到多數對自己有利的單，或者持有更久符合預測方向的單，來達到盈利。這種不是DMM卻自發去做做市商的行為，叫做Open Market Making。
Citadel是期權自動化做市的王者，頂峰時期一年的利潤可以到1 Billion（2009），而整個市場那年的利潤也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，沒有客戶流，也能靠做市賺錢的。
此外，做市業務之外，對沖基金還多了很多機會。因為很多業務銀行做起來不劃算——比如商品。考慮一個金融類公司，不能光討論交易策略，宏觀上你一定要思考資金成本等問題，這才是投資之道在投資之外。商品這些之前銀行幹了很多壞事的業務（詳細參加高盛的銅交易和JP的風電交易）都被監管方克以了極高的資本罰金。這是Basel III裡面的規定，也就是你拿著1元的股票和1元的監管資產過夜受到的處罰是完全不同的，具體演算法參見Basel對於RWA（Risk Weighted Asset）計算的細則。這一系列監管，造成了對沖基金有了大量的新業務——因為投行退出。而大量銀行的人才也流向了對沖基金。
現在門徑這么清晰，那麼投行和對沖基金做量化交易的工作差別就很明顯了——投行主要以自動化做市為中心的高頻信號、客戶流分析、報價博弈論等研究為主。而對沖基金主要是傳統的量化Alpha、量化資產配置為主——當然還有公開市場自動化做市了。
希望可以幫助到你，祝投資愉快！
Ⅵ 期貨量化交易和股票量化交易是一樣的嗎
美股研究社稱：
量化交易：
量化投資理論是藉助現代統計學和數學的方法，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續的、穩定且高於平均的超額回報
量化從一開始也不是作為定性的對立面而提出的方法，它是將定性分析中的技術分析策略用模型固化，替代過程中可以用電腦進行的部分並將其效用極大優化
量化交易策略幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等程序化交易：程序化交易系統是指設計人員將交易策略的邏輯與參數在電腦程序運算後，並將交易策略系統化。
當趨勢確立時，系統發出多空訊號鎖定市場中的價量模式，並且有效掌握價格變化的趨勢，讓投資人不論在上漲或下跌的市場行情中，都能輕松抓住趨勢波段，進而賺取波段獲利。程序化交易的操作方式不求績效第一、不求賺取誇張利潤，只求長期穩健的獲利，於市場中成長並達到財富累積的復利效果。經過長時期操作，年獲利率可保持在一定水準之上。
交易系統構成：
一句話：極其開放模型(策略)的設計、風險動態管理技術、誤差矯正反饋檢驗准確率、快捷的下單速度。這四項組成了整個程序化交易系統。
程序化交易的買賣決策完全決定於自己的交易理念系統化、制度化的邏輯判斷規則，透過電腦的輔助，將各種交易理念轉化為電腦程序語言的一種交易模式，即由電腦來代替人為發出買賣訊號，再根據系統使用者發出的委託方式，由電腦自動執行下單程序。
Ⅶ 股票量化交易系統和期貨量化交易系統是一樣的嗎
簡單講講期貨與股票的區別，美股研究社提供:
1、期貨市場的交易費用低，一次買賣的費用為交易額的千分之一左右，且期貨盈利暫不收取所得稅；股票市場的交易費用高，一次買賣的費用為交易額的百分之一左右。
2、期市的交易品種較少，基本面資料相對也少，而且均可以在公開的媒體上查閱；股市的股票數量較多，且每隻股票的資料均需要研究，還要配合綜合指數，常出現「賺了指數賠了錢」的情況。
3、以整體價格波動幅度看，大豆十年來基本上在 1700-4000 之間波動，銅在 13000-33000 之間波動，即最高價僅是最低價的 2－3 倍，期貨價格的高低和現貨息息相關；而股票價格高低難以有一個統一的衡量基準。
4、期貨市場的操作可以當天進出買賣，即 T＋0 交易，發現操作失誤可以馬上平倉離場；股票市場的操作是當天買進，第二天才可以賣出，即 T＋1 交易，盤中即使發現操作失誤也只能眼巴巴的看到收盤，而無能為力。
5、期貨市場始終是一半人賺錢，一半人虧損；股票市場的交易結果是「共贏同賠」，且股市的系統性風險目前無法規避。
6、以單日價格波動幅度看；期貨一般僅為 3% ；股票是 10％
7、從風險監控角度看，期貨市場交易的品種多是大宗農產品或工業原料，事關國計民生，價格的波動受到交易所、證監會乃至國務院有關部委的監控；而股票由於上市公司眾多，目前已經 1500 多家，股票價格的形成受多種因素支配，對價格的合理波動范圍認定十分困難，難以實施有效的監管，市場上價格操縱現象屢禁不止。
8、從定價基礎和價格秩序看，期貨市場商品的價格以價值為基礎，隨供求關系而波動，還有現貨作參考，多空雙方地位平等，任何一方都不敢脫離現貨價格胡作非為，並且市場操作公開、透明，每日成交、持倉情況均對外公布，內幕交易少，大戶操縱較難；；而股票市場操作的詳細資料很難獲取，內幕交易多。由於股票的可流通股份是相對有限的，股票的「莊家」可以通過自己的信息、資金優勢提前暗地介入，收集大部分籌碼，可以相對掌握股價的「定價權」，坐莊者和跟庄者地位嚴重不平等，往往出現價格和價值嚴重脫節。
9、期貨市場的保證金交易制度使投資者可以「以小搏大」，以一當十，也就是說你有一萬款錢在期貨市場上就可以買到十萬元的商品，期貨交易由於其保證金的杠桿原理，可以放大收益，四兩撥千斤。期貨只需付出合約總值的10%以下的本錢；股票則必須100%投入資金，所以只要操作得當，就可以獲取高額回報；但如果操作失誤，損失也大，關鍵看你怎麼把握．
10、期貨市場的操作是「雙程道」，可以先買後賣，也可以先賣後買；股票市場的操作是「單程道」，只能是「先買後賣」。
11、期貨市場的操作需要注意時間因素，現有期貨合約的「壽命」均在一年半之內，到期必須平倉或者實物交割；股票市場操作的時間性不強．
12、期貨市場中的持倉總量是變動的，資金流入，持倉總量增加；資金流出，持倉總量減少；股票市場的單只股票的可流通股本是固定的，總的份額不會變化。
13、期貨市場交易手段豐富，既可以單純買賣交易，也可以跨期套利、跨市套利、跨品種套利等；股票市場交易手段單一。
14、期貨市場的研究重點在於期貨品種的供求關系、經濟波動周期、政府政策、季節性因素等；股票市場的研究重點是宏觀經濟環境和個股企業的生產、經營情況。