Ⅰ 量化交易系统可以用到股票上吗
当然可以，而且是任何交易者都可以使用量化交易技术，股票交易数据是很容易采集的，就是分析起来比较麻烦，如果题主是职业散户，美股研究社更建议使用一些软件炒股辅助，策略炒股通主要对有量化思路但又没有编程能力的散户非常试用。它量化了所有股票数据数据，而且还提供多因子策略模型供用户建立自己的策略，通过手机点选就能实现，非常好用。
Ⅱ 如何判断股票是否被量化交易所掌控
量化交易是一种利用计算机技术和数学模型进行投资交易的方式。其主要特点是以数据为基础，通过算法进行交易决策，以期获得更高的收益。股票被量化交易所掌控，指的是该股票的交易行为受到了量化交易策略的影响。
量化交易的历史可以追溯到上世纪六十年代。当时，美国的一些投资机构开始使用计算机进行股票交易。随着计算机技术和数学模型的不断发展，量化交易逐渐成为了一个重要的投资方式。目前，全球范围内有越来越多的投资机构和交易者采用量化交易策略。
特征与特点
股票被量化交易所掌控具有以下特征和特点
1.交易行为规律性强量化交易策略通常是基于数学模型和历史数据进行分析，因此交易行为具有一定的规律性。
2.交易频率高量化交易策略通常是基于计算机算法进行交易决策，因此交易频率较高。
3.交易量大量化交易通常采用资金杠杆，因此交易量较大。
量化交易已经广泛应用于股票市场、期货市场、外汇市场等金融市场。在股票市场中，量化交易已经成为了一个重要的投资方式。不少投资机构和交易者都采用了量化交易策略。
目前，量化交易已经成为了一个研究热点。有不少学者和研究机构在量化交易领域进行了深入研究，涉及的内容包括量化交易策略、风险控制、交易执行等方面。同时，也有不少投资机构在量化交易领域进行了实践探索，取得了一定的成果。
展望与发展
随着科技的不断发展，量化交易将会变得更加普及和成熟。未来，量化交易将会在更多的金融市场得到应用，同时也将会涌现更多的量化交易策略。同时，随着量化交易的普及，也会变得更加重要。
Ⅲ 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。
Ⅳ 量化交易是什么时候推出来的
量化投资的产生(60年代) 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。索普也被称之为量化投资的鼻祖。
量化投资的兴起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯也因此被称为"量化对冲之王"。
量化交易的繁荣(90年代) 1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略等，开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合
拓展资料：
量化交易是怎么产生的？第一个采用量化交易的人是谁？为什么量化交易可以传得这么快？量化交易未来的路在哪里？ 产生生命的基础条件是有机物和水。产生量化交易的基础条件则是20世纪80年代以来，计算机的普及和算力的提升。
第一个采用量化交易的人是谁，他是赚是亏？我们都无从得知，但量化交易的概念流传了出来。达尔文的《物种起源》已经是今天的经典书籍，主要阐述了物竞天择，适者生存的思想。一种事物的兴起，往往是它适应了环境，而交易员群体正是一个特殊的群落，竞争激烈。量化策略在这个环境当中表现出了种种优势，从而迅速传播，并迅速蔓延。
用量化方式在构建构建交易系统时基于数据进行精准统计，因此具备较高的可信度。借助计算机的算力，在进行构建交易模型时，可以节约大量的统计时间。计算机的超快算力，也可以将决策结果在几毫秒委托到交易所。用计算替代人工下单后，可以解放交易员的盯盘时间，避免精神劳累，获得更大的自由。
基于这些优点，以及交易员对自由的追求，量化的风气或将欣欣向荣。 计算的算力再强，但没有智力，没有经验。编程即理解，只有理解通透，才能让计算机的超强算力为你服务。量化交易已经在交易员群落的竞争中显现出优势，未来没有编程能力的交易员，除非能在认知上达到极致，否则将更难取胜。
Ⅳ 在投行内部做量化交易与独立出去做量化交易有何不同
这里我们只说量化交易，不讨论量化研究和量化定价这一块的业务。
量化交易是分两个阶段的。第一个阶段是2008年以前，或者说Dodd-Frank法案以前，投行内部林立着各样的很多对冲基金或者类对冲基金的实体，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投资银行的自营交易业务也很像对冲基金。在这一阶段，这些类对冲基金的实体和外面的对冲基金是没有啥区别的，业务很类似——赌方向、做部分对冲（Partial Hedging）、跨市场套利，也非常敢于承担风险。
当时在投行内做对冲基金类型的量化交易有着非常大的优势，因为两点——第一是银行有着非常良好的融资渠道，融资成本显著地低于当时的对冲基金，如果你尝试去组建过一个基金，你就知道资金成本对于一个对冲基金的影响多么大——巴菲特这么多年的成功是离不开长期1.6倍的财务杠杆和其低于中央银行存款准备金率的资金渠道的（详细内容参见AQR的论文——Buffet's Alpha）。 炒股需要经常总结，积累，时间长了就什么都会了。为了提升自身炒股经验，新手前期可以私募风云网那个直播平台去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。
第二是银行有着一个灰色的信息流——客户的交易记录。这个交易信息，就是今天，也是非常有用的内部消息。几周前Bill Gross从PIMCO离开时，所有投行的Sales都疯了，不停地研究之前PIMCO在自己银行的仓位，然后分析那些债券最有可能最先被清盘，从而给其它客户交易建议。而当年文艺复兴多次更迭合作的投行，就是因为其大奖章基金的交易记录得不到妥善的保密，很多合作银行的自营交易桌跟着交易。
这两个优势造成了当时的自营交易极其暴利，而且管理层为了做大业绩，全力支持明星交易员放大杠杆——而实际上，金融危机期间很多的CEO都是靠着自营交易的暴利业绩从交易大厅升职到管理层的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
这也造成了，为什么很多高盛离职的自营交易员在金融危机后，当银行不能做自营交易后出来自立门户开设对冲基金，却完全无法复制当年的业绩——因为他们是因为整个组织的强大而获得超额收益，当失去了资金优势和信息优势后，一切都成为了浮云。
2008年，准确说是2009年后，一切都变了。
首先是政府明令规定自营交易不让干了，于是各种投行旗下的基金，放入资管部的放入资管部（比如Goldman Sachs Global Alpha进入GSAM），独立营业的独立营业（比如PDT从摩根斯坦利分离），要不直接就关门大吉了（比如UBS、德银）。
还有一些硕果仅存的，一般是在股票交易部门，打着对冲为名，通过会计手法，维持着极小的自营规模，这种类似的团队很多投行都有。但是不成气候了，也不会造成任何系统性的风险——当然，各种马路传奇故事也销声匿迹了。
银行内部还有没有量化交易了，其实还有——那就是随着计算机技术进步的自动化做市交易。做市在国内这个概念刚刚出现——因为期权做市商制度的引入。但是在美国这个是从华尔街开始就有的交易体系了。简单来说，就是假设你经营一家买可乐的小店，你有两个主要的交易——一是从总经销商那里拿货，用的价格是Bid，二是分销给街边下象棋和夕阳下奔跑的孩子们，这是Ask。Bid是你的进价，Ask是你的出货价格，Bid一般小于Ask（除非你是搞慈善的）。你持续的维持报出这两个价格，同时根据你的存货来调整报价或者对应报价的数量——比如你的存货太多，大爷不出来下象棋了，你就降低Bid，这样很难进到货了，而保持Ask，等待有人来消耗你的库存。
这个过程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由于没有实际的总经销商供货，你的报价（Bid-Ask）是基于你对于对应资产的Fair Price的估计来决定的，通常是你算出来的均衡价格加减一个值构造成Bid-Ask组合。在很长的时间内，这个报价都是靠人来完成，这个过程是枯燥的，而且很容易出错——而对于期权类产品（非线性价格）也很难快速报价。我之前和期权交易员合作过很长时间，他们的工作不一定智力上很难，但是对于人得耐力绝对是一种挑战——因为在开市后他们要注意力高度集中的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，报价，报价，在这交易大厅报价... ...
于是，从简单的资产起，从交易所级别开始支持API交易了。什么是简单的资产，就是Vanilla类别的，比如个股、指数、外汇、国债等等。因此投行由于本来就是大量资产的做市商，开始把原来这套过程通过计算机来完成。后面大家发现计算机是完美胜任这项工作的，因为计算机能够高速计算库存来调整报价，还能报出很多复杂的单类型。因此从2000年开始个股、指数开始逐步被自动化做市来包揽，2005年后个股期权自动化做市大热，而2008年后外汇自动化做市也相当成熟了，2010年开始国债自动化做市也在美国兴起——这也是我目前在工作的内容。
那么对冲基金呢，除了传统的量化Alpha，他们难道不能也做这个业务吗？实际上，很多对冲基金的自动化做市业务比投行还要好——比如Citadel，比如KCG。但是区别何在？区别在于两点，第一是很多对冲基金不是专属做市商（Designated market maker）。DMM的特权是其有专属席位——在美国这样高度商业化的国家，DMM也是非常稀有的。原因在于，DMM是有责任的，那就是在各种大型金融危机中，当流动性极差的时候，DMM还是要持续的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流动很差的时候这是非常危险的，因为大家丢给你的都是不好的资产，比如大跌的时候，都在卖，你的Bid反复被Hit，然后又没人来hit你的Ask，浮动亏损可以非常大。那么DMM的特权呢，DMM可以获得非常高比例的rebate，也就是说，佣金返点非常高。这是对于其承担的义务的回报。
第二就是绝大多是对冲基金不是Broker，也是你一般想买股票不会去找他们报价。在外汇和债券这类市场中，有两级市场，一个是B2C市场，也就是零售市场，里面基本都是Broker-Client，而第二级就是B2B市场，都是Broker-Broker。一般来说，B2B市场的Bid Ask Spread要低一些。一个形象的例子就是，我小时候去批发书的商店买书，一个商店有本习题集没有，于是老板去隔壁家拿了一本，卖给我，最后肯定这个老板要把一部分价格还给隔壁家，我付的价格和老板付给隔壁家的价格就是B2C到B2B市场的差价。
这里投行又耍流氓了，他们有着B2C市场的接入优势，因此只要客户量够大，基本都能把自动化做市实现盈利——因为根据大数法则，一定时间内，买卖双方的交易量应该是均衡的。
那么对冲基金靠什么——靠更好的策略。对冲基金如果要做高频做市的，基本在B2B市场参与，他们不是DMM，但是也自己去报价，然后靠着对于价格走向的准确判断，来调整报价，实现拿到多数对自己有利的单，或者持有更久符合预测方向的单，来达到盈利。这种不是DMM却自发去做做市商的行为，叫做Open Market Making。
Citadel是期权自动化做市的王者，顶峰时期一年的利润可以到1 Billion（2009），而整个市场那年的利润也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，没有客户流，也能靠做市赚钱的。
此外，做市业务之外，对冲基金还多了很多机会。因为很多业务银行做起来不划算——比如商品。考虑一个金融类公司，不能光讨论交易策略，宏观上你一定要思考资金成本等问题，这才是投资之道在投资之外。商品这些之前银行干了很多坏事的业务（详细参加高盛的铜交易和JP的风电交易）都被监管方克以了极高的资本罚金。这是Basel III里面的规定，也就是你拿着1元的股票和1元的监管资产过夜受到的处罚是完全不同的，具体算法参见Basel对于RWA（Risk Weighted Asset）计算的细则。这一系列监管，造成了对冲基金有了大量的新业务——因为投行退出。而大量银行的人才也流向了对冲基金。
现在门径这么清晰，那么投行和对冲基金做量化交易的工作差别就很明显了——投行主要以自动化做市为中心的高频信号、客户流分析、报价博弈论等研究为主。而对冲基金主要是传统的量化Alpha、量化资产配置为主——当然还有公开市场自动化做市了。
希望可以帮助到你，祝投资愉快！
Ⅵ 期货量化交易和股票量化交易是一样的吗
美股研究社称：
量化交易：
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
量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化
量化交易策略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，风险控制等程序化交易：程序化交易系统是指设计人员将交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后，并将交易策略系统化。
当趋势确立时，系统发出多空讯号锁定市场中的价量模式，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能轻松抓住趋势波段，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。
交易系统构成：
一句话：极其开放模型(策略)的设计、风险动态管理技术、误差矫正反馈检验准确率、快捷的下单速度。这四项组成了整个程序化交易系统。
程序化交易的买卖决策完全决定于自己的交易理念系统化、制度化的逻辑判断规则，透过电脑的辅助，将各种交易理念转化为电脑程序语言的一种交易模式，即由电脑来代替人为发出买卖讯号，再根据系统使用者发出的委托方式，由电脑自动执行下单程序。
Ⅶ 股票量化交易系统和期货量化交易系统是一样的吗
简单讲讲期货与股票的区别，美股研究社提供:
1、期货市场的交易费用低，一次买卖的费用为交易额的千分之一左右，且期货盈利暂不收取所得税；股票市场的交易费用高，一次买卖的费用为交易额的百分之一左右。
2、期市的交易品种较少，基本面资料相对也少，而且均可以在公开的媒体上查阅；股市的股票数量较多，且每只股票的资料均需要研究，还要配合综合指数，常出现“赚了指数赔了钱”的情况。
3、以整体价格波动幅度看，大豆十年来基本上在 1700-4000 之间波动，铜在 13000-33000 之间波动，即最高价仅是最低价的 2－3 倍，期货价格的高低和现货息息相关；而股票价格高低难以有一个统一的衡量基准。
4、期货市场的操作可以当天进出买卖，即 T＋0 交易，发现操作失误可以马上平仓离场；股票市场的操作是当天买进，第二天才可以卖出，即 T＋1 交易，盘中即使发现操作失误也只能眼巴巴的看到收盘，而无能为力。
5、期货市场始终是一半人赚钱，一半人亏损；股票市场的交易结果是“共赢同赔”，且股市的系统性风险目前无法规避。
6、以单日价格波动幅度看；期货一般仅为 3% ；股票是 10％
7、从风险监控角度看，期货市场交易的品种多是大宗农产品或工业原料，事关国计民生，价格的波动受到交易所、证监会乃至国务院有关部委的监控；而股票由于上市公司众多，目前已经 1500 多家，股票价格的形成受多种因素支配，对价格的合理波动范围认定十分困难，难以实施有效的监管，市场上价格操纵现象屡禁不止。
8、从定价基础和价格秩序看，期货市场商品的价格以价值为基础，随供求关系而波动，还有现货作参考，多空双方地位平等，任何一方都不敢脱离现货价格胡作非为，并且市场操作公开、透明，每日成交、持仓情况均对外公布，内幕交易少，大户操纵较难；；而股票市场操作的详细资料很难获取，内幕交易多。由于股票的可流通股份是相对有限的，股票的“庄家”可以通过自己的信息、资金优势提前暗地介入，收集大部分筹码，可以相对掌握股价的“定价权”，坐庄者和跟庄者地位严重不平等，往往出现价格和价值严重脱节。
9、期货市场的保证金交易制度使投资者可以“以小搏大”，以一当十，也就是说你有一万款钱在期货市场上就可以买到十万元的商品，期货交易由于其保证金的杠杆原理，可以放大收益，四两拨千斤。期货只需付出合约总值的10%以下的本钱；股票则必须100%投入资金，所以只要操作得当，就可以获取高额回报；但如果操作失误，损失也大，关键看你怎么把握．
10、期货市场的操作是“双程道”，可以先买后卖，也可以先卖后买；股票市场的操作是“单程道”，只能是“先买后卖”。
11、期货市场的操作需要注意时间因素，现有期货合约的“寿命”均在一年半之内，到期必须平仓或者实物交割；股票市场操作的时间性不强．
12、期货市场中的持仓总量是变动的，资金流入，持仓总量增加；资金流出，持仓总量减少；股票市场的单只股票的可流通股本是固定的，总的份额不会变化。
13、期货市场交易手段丰富，既可以单纯买卖交易，也可以跨期套利、跨市套利、跨品种套利等；股票市场交易手段单一。
14、期货市场的研究重点在于期货品种的供求关系、经济波动周期、政府政策、季节性因素等；股票市场的研究重点是宏观经济环境和个股企业的生产、经营情况。