A. 股票量化交易是什么意思
股票量化交易，就是将股票市场所有的股票信息，比如股票的涨跌历史数据，成交量历史数据，股票的基本面历史数据，指数涨跌历史数据等等全部输入计算机，进行大数据分析，之后根据大数据选择出炒股成功率最高的方案，并设计成计算机自动操盘模式，称为量化交易。
量化交易
所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出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。
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
量化交易潜在风险
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。
B. 量化分析方法有几种
量化分析法是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。重复进行定量风险分析反映出来的趋势可以指出需要增加还是减少风险管理措施，它是风险应对计划的一项依据，并作为风险监测和控制的组成部分。
（一）技术分析法
技术分析法的主要目标是通过对市场的历史数据的研究，特别是对价格和交易量的研究，来预测价格的变动方向。技术分析法通常分析市场价格图标，因此技术分析师被称为“图表分析专家”。目的在于识别价格模式和市场趋势，从而试图预测未来的变化趋势。技术分析法的原理包括市场行为包容一切信息（技术分析法旨在弄明白投资者对于此类信息的反应），价格以趋势方式演变，历史价格趋于重演，并且投资者具有重蹈先前投资者覆辙的特征。
（二）基本面分析法
基本面分析法重点分析经济状态、利率、通货膨胀、公司收益、公司资产负债表、以及中央银行和政府的相关政策。
当基本面分析法应用于选股时，通常会结合对经济整体方向自上而下的分析（宏观），从而形成对于市场、行业、利率水平以及汇率水平的观点，并加之运用自下而上的方法对于某只股票进行分析（微观）。自下而上的分析往往会忽略在国别以及产业方面的整体配置而关注于单只股票的选择。根据投资理念和投资过程，自上而下的分析决定了国别和行业的配置；同时，自下而上的分析则决定了某一国家和行业内部的投资配置。
（三）量化分析法
量化（定量）分析法，正如其名，包括运用量化方法、统计模型、数学公式以及算法来预测市场走向。在战术型资产配置中一个常见的方法便是使用多因子模型，通过分析估值、动量指标、风险水平、市场情绪、利率、收益率曲线等因素，从而推导出涵盖股票、债券和外汇市场等不同市场的买入和卖出信号。虽然有一部分战术型资产配置策略完全是量化模型驱动的，但将量化分析和基本面分析相结合将更具活力，因为这种结合可以将量化信号融合入基本面分析的过程中。
量化分析的不足在于该分析很大程度上是以观测到的市场价格的历史关联性和走势为基础。如果上述关联性和走势由于市场反转或市场承压而引起历史关联性发生变化而失效，那么量化模型可能会在预测拐点过程中失效。量化模型往往也会在出现政权更替或市场结构化改变时失效。
C. 股票里面的量化是什么意思
股票里面的量化指的是用先进的数学模型代替主观判断，然后从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的情况以制定策略，随后用数量模型验证及固化这些规律和策略。此外，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。
拓展资料
一、常见的十大量化投资策略
01、海龟交易策略
海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
02、阿尔法策略
阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。
在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。
03、多因子选股
多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
04、双均线策略
双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。
双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效。
05、行业轮动
行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。
06、跨品种套利
跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。
跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平；二是增强市场的流动性。
07、指数增强
增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同，增强型指数投资并无统一模式，唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实，基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。
08、网格交易
网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量，不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。
09、跨期套利
跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是股指期货的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。
10、高频交易策略
高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。（该策略源码模板暂无）
D. 什么叫量化分析
问题一：量化分析是什么意思？ 量化分析法是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。重复进行定量风险分析反映出来的趋势可以指出需要增加还是减少风险管理措施，它是风险应对计划的一项依据，并作为风险监测和控制的组成部分。
问题二：量化分析三大层次 什么是量化投资？
最近十年来,量化投资成为了欧美资本市场发展的热点与焦点,一举成为了国际投资界兴起的一个新方法,发展势头迅猛,。量化投资和基本面分析、技术面分析并称为三大主流方法。由于量化投资交易策略的业绩稳定,其市场规模和份额不断扩大,得到国际上越来越多投资者的追捧。
过去20年收益率最高的基金,是文艺复兴科技公司的大奖章,其客户平均年收益率高达35%;而过去四年高盛旗下的量化基金规模翻了一倍,超过1000亿美金。由此可见,量化投资已经成为机构投资者的重要利器。
量化投资对于基金公司/资产管理公司而言,有着非常明显的价值:
首先是容易冲规模。一个有效的量化模型是可以在多个产品上进行快速复制,从而迅速做大规模。这个在巴克莱的指数增强系列产品上得到最明显的体现。截止2011年底,巴克莱量化基金,管理规模超过1.6万亿美金,超过富达基金,成为全球最大的资产管理公司。
其次是可以获得绝对收益。利用量化对冲方式,构建与市场涨跌无关的产品,赚取市场中性的策略,适合追求稳健收益的大机构客户,例如保险资金、银行理财等。这个产品的代表性公司就是目前全球最大的对冲基金BridgeWater,旗下的旗舰产品Pure Alpha过去五年共赚取超过350亿美金。
第三是杜绝了内幕消息和老鼠仓。量化投资只利用公开数据,通过数学模型的运算,挖掘出隐藏在公开数据后面的信息,从而战胜市场,从方法论上就杜绝了内幕消息的可能。在交易过程中利用复杂的IT系统进行程序化交易,使得老鼠仓也无法成为可能。在国内金融市场监管日趋规范的情况下,量化投资这种方法必然会成为投资研究的主要方法。
量化投资的理论基础
说到量化投资的理论基础,就要从市场有效性假说说起，技术分析、基本面分析和量化分析代表了有效市场的三个不同的层次。在无效市场,技术分析是充分有效的,这在中国资本市场最初的十年得到很好的体现;当市场进入弱有效市场后,可以依靠基本面分析获得超额收益,2000年到2010年这十年基本上属于这个时代;当市场进入半强有效市场后,也就是从2010年开始我们可以观察到大部分基本面分析的产品已经无法获得超额收益,此时国内市场已经进入半强有效市场。当然当市场进入强有效市场后,则无论哪种方法均无法战胜市场,那时候只能被动指数化投资。
传统的有效市场假说认为,在半强有效市场,只能依靠非 *** 息(内幕消息或者私人消息)来获得超额收益。但是我们可以知道的是,除了非 *** 息并不是只有内幕消息和私人消息,还有另外一个获得非 *** 息的方法:就是利用数据挖掘的方法,从公开的数据中挖掘出非 *** 息,也就是量化投资的方法。这也就是在美国等成熟市场(基本上进入半强式有效市场状态),量化投资为啥可以得到蓬勃发展的原因。
随着中国市场有效性的提高,中国开始进入半强式有效市场阶段,再加上监管层对内幕消息的监管越来越严厉,使得通过这种方法获得非 *** 息的方式越来越难,因此量化投资就成为了一个最好的获得非 *** 息的科学理论与技术。
很多人问:量化投资是不是仅仅是一个昙花一现的概念,还是一个可以长期有效的科学理论,我想通过上述对有效市场假说的分析,已经得到了明确的答案:量化投资是在半强式有效市场中的最佳分析理论,也几乎是唯一可行的分析理论。
美好前景
中国经济经过30年的高速发展,各行各业基本上已经定型,能够让年轻人成长的空间越来越小了。未来十年,量化投资与对冲基金这个领域是少有的几个,可以诞生个人英雄的行业,无论是出生贵贱,无论是学历高低,......>>
问题三：量化分析是什么意思 企业人力资源管理量化分析的研究对象，是企业人力资源及其管理活动的数量方面。以往的人力资源管理主要侧重于定性管理，而现代人力资源管理离不开量化管理和分析，量化分析建立在对统计资料的搜集、整理和分析的基础之上。著名人口学家马寅初先生说过：“学者不能离开统计而研究，政治家不能离开统计而施政，事业家不能离开统计而执业。”可见，统计分析是企业人力资源管理的重要手段。随着加入WTO和管理科学化要求的提高，人力资源管理量化已逐步引起各方重视。本书拟从微观角度，对如何开展企业人力资源管理量化分析加以说明。
??统计是认识世界的重要工具。人力资源管理量化分析主要利用统计工具和手段，对企业人力资源及其管理活动过程的数量表现与数量关系进行观察分析，揭示客观现象的现状、发展、态势和规律性。在研究人力资源现象和过程中，统计学研究的基本方法――大量观察法、统计分组法和综合指标法得到了充分的使用和淋漓尽致的表现。统计研究的其他方法，如动态分析法、统计指数分析法、相关与回归分析法等，在人力资源管理量化分析中也扮演了非常重要的角色。
??全书以企业人力资源管理活动为主线进行定量分析研究，共分十四章。
问题四：什么叫量化研究方法 所谓量化研究方法是指在研究的领域引进可测量方法，并得出准确结果。
也是最伤脑力的。一般先寻求各种关系，建立比较标准，繁重的数据搜集，各种模型的尝试。
反反复复的演算......当然，海量的对象有的可测度或不抚测度则是不可知的。工作的繁重是
是一般人望而生畏的。
问题五：数学建模中什么叫量化分析 数学建模跟Matlab并不是确定的联系 很多人Matlab都没有用过,照样建模.只是说,Matlab是数学运用中一个相当重要的一个软件,它的运用可以大大的简化、优化数学的解答过程,而且可以使很多过程变得可视化.Matlab是一款相当好的数学建模的辅助工具,
问题六：何为人才测评量化分析 人才测评量化方法是指通过一系列科学的手段和方法对人的基本素质及其绩效进行测量和评定的活动。人才测评方法的具体对象不是抽象的人，而是作为个体存在的人其内在素质及其表现出的绩效。人才测评方法的方法包含在概念自身中，即人才测量和人才评价。人才测评方法的主要工作是通过各种方法对被试者加以了解，从而为企业组织的人力资源管理决策提供参考和依据。帮您选择合适的人选，系统地降低错误雇佣为用人单位带来的风险。
问题七：股指期货量化分析是什么 股指期货量化分析就是通过一定的“模型”对股指期货的历史数据进行回溯测试分析，从而应用到未来的走势进行预测，目标就是在盈利概率高的情况下进行交易以期获得在风险可控情况下持久稳定的盈利。
量化分析就是数据分析，参考 ./question/2122011
对整个市场的预测是不容易的，相当于对（市场上交易的所有的）人的行为进行预测，或者说预测未来。目前主流的股指期货（包括其他商品期货）主要通过参数过滤来生成交易信号，如最简单的，MACD金叉做多开仓，死叉做空平仓。策略大致分两种，1）趋势跟踪，即突破追涨杀跌；2）均值回归，即高抛低吸。频率从分笔数据到日线，从每几天交易一次到每天交易几十次都有。
实现手段基本都采用程序化交易，排除人为干扰。或自己写程序，或采用第三方软件（广告就不做了）。
问题八：股票量化是什么意思 就是当天的量能和过去五天平均量能的比
问题九：量化投资是个什么概念 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，量邦科技的天语软件可以实现模型选股，量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
问题十：量化分析是什么意思？ 量化分析法是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。重复进行定量风险分析反映出来的趋势可以指出需要增加还是减少风险管理措施，它是风险应对计划的一项依据，并作为风险监测和控制的组成部分。
E. 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。
F. 股票量化是什么
股票量化即“量化交易”有两层含义：一是狭义的，指量化交易的内容，将交易条件转化为程序，自动下单；第二，广义上是指系统交易方式，是一个综合的交易系统。也就是说，根据一系列的交易条件，一个智能的辅助决策系统，将丰富的经验与交易条件相结合，在交易过程中管理风险控制。
通过量化交易制定策略的方法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。
具体如何理解股票量化交易，量化交易至少应该包括五个方面的要素：
(1)买入和卖出的信号系统。
(2)牛市还是熊市的方向指引，比如用200天移动平均线分辨熊市中系统风险的规避。
(3)头寸管理以及资金管理。
(4)风险控制，运用信号源来确定止损位置，利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。
(5)投资组合，不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数，有快有慢)以及不相同时间周期组合，现分散组合，让交易账户波动更加稳定。以上就是关于如何理解股票量化交易的全部讲解。
量化投资和传统的定性投资本质上是一样的，都是建立在低效或弱有效市场的理论基础上。两者的区别在于：量化投资管理是“定性思维的定量应用”，更强调数据。
从量化交易的角度来看，目前国内多采用监督式机器学习。例如，我们将投资交易比作装配厂。手工交易就像工人手工完成的传统装配工作。量化交易就像把工厂改造成全自动装配车间。虽然在整个，组装过程中没有人的参与，但是设计师应该指定机器在顶级设计中应该在什么时候做什么。
G. 股票量化是什么意思
股票量化也就是量化交易，有广义和狭义两个概念，狭义的股票量化是指量化交易的内容，将交易条件转为程序，会自动下单；广义的股票量化指的是系统交易方式，是综合的一个交易系统。量化交易是一种投资方法，是用先进的数学模型代替人为的主观判断，再利用计算机技术从较多的历史数据中筛选出能够带来较多收益的多种“大概率”事件来制定策略，能大大地减少投资者情绪波动的影响，这样还能够避免在市场极度狂热或者是悲观的情况下做出比较非理性的投资决策。
量化投资跟传统的定性投资的本质上来说是一样的，两者都是基于市场非有效或者是弱有效的理论基础，两者之间的区别是在量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加地强调了数据。
H. 股票量化交易是什么
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
I. 有量化举例的分析过程
量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。人类对于股市波动规律的认知，是一个极具挑战性的世界级难题。迄今为止，尚没有任何一种理论和方法能够令人信服并且经得起时间检验--2000年，著名经济学家罗伯特·席勒在《非理性繁荣》一书中指出:"我们应当牢记，股市定价并未形成一门完美的科学";2013年，瑞典皇家科学院在授予罗伯特·席勒等人该年度诺贝尔经济学奖时指出:几乎没什么方法能准确预测未来几天或几周股市债市的走向，但也许可以通过研究对三年以上的价格进行预测。
下面用1个案例来补充说明SWOT分析法
【案例】：A品牌食品公司进驻某区
A品牌食品创建有30年历史，主要生产销售食品（蛋糕、西点、礼品），公司于2019年店进驻某区。在地当，A品牌食品规模大，规格豪华，档次高，初入进驻，能够吸引当地消费者注意力，每天客流量达90%。但是，成交量却不大。
经调查，某区有B品牌、C品牌、D品牌食品店，他们的食品价格亲民，消费者“粘度”高。例如，同样尺寸、大小的蛋糕，A品牌售价600-1000元/个，而其他品牌的蛋糕售价200-300元/个。根据当地消费者的消费水平，他们更愿意选择价格亲民的品牌。
销售经理把第一季度的销售业绩上报，董事长要求公司中层人员开会，想出应对方案。
假如，你是与会者，你会向董事长给出什么宝贵方案，博得董事长另眼相看呢？
我们就用SWOT分析法，来分析A品牌目前的处境，评估自身的优势、劣势。
如图：