可以理解為股票和期貨的區別吧。
淺顯易懂的說：
股票持有時間幾乎無限制，你買入了，只要它不退市，你就可能從中獲取到利潤的。畢竟低買高賣，很簡單的規則。
期貨則不同，你買入了期貨，就相當於你預訂了未來別人的產品。打比方說你預訂了未來別人預估能生產的100個蘋果，如果到期後別人只生產了60個，那你就虧了40個。如果到期後別人生產了150個，那你就賺了50個。
期貨比股票的風險更高，畢竟一次虧損都可能直接玩完。也正是這樣，期貨的利潤也相對於（熊市）股票來說要大一些。
做任何投資，如果連本金都可能保不住，那就別去嘗試。
2. 量化交易有什麼類型
閃牛分析：
概念
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，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，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
特點
定量投資和傳統的定性投資本質上來說是相同的，二者都是基於市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區別在於定量投資管理是「定性思想的量化應用」，更加強調數據。量化交易具有以下幾個方面的特點：
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
應用編輯
量化投資技術包括多種具體方法，在投資品種選擇、投資時機選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利和演算法交易等領域得到廣泛應用。在此，以統計套利和演算法交易為例進行闡述。
1、統計套利
統計套利是利用資產價格的歷史統計規律進行的套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。
統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種，再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉，買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等價差回歸均衡後獲利了結。股指期貨對沖是統計套利較長採用的一種操作策略，即利用不同國家、地區或行業的指數相關性，同時買入、賣出一對指數期貨進行交易。在經濟全球化條件下，各個國家、地區和行業股票指數的關聯性越來越強，從而容易導致股指系統性風險的產生，因此，對指數間的統計套利進行對沖是一種低風險、高收益的交易方式。
2、演算法交易。
演算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機器交易，是指通過設計演算法，利用計算機程序發出交易指令的方法。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至包括最後需要成交的資產數量。
演算法交易的主要類型有: (1) 被動型演算法交易，也稱結構型演算法交易。該交易演算法除利用歷史數據估計交易模型的關鍵參數外，不會根據市場的狀況主動選擇交易時機和交易的數量，而是按照一個既定的交易方針進行交易。該策略的的核心是減少滑價（目標價與實際成交均價的差）。被動型演算法交易最成熟，使用也最為廣泛，如在國際市場上使用最多的成交加權平均價格（VWAP）、時間加權平均價格（TWAP）等都屬於被動型演算法交易。 (2) 主動型演算法交易，也稱機會型演算法交易。這類交易演算法根據市場的狀況作出實時的決策，判斷是否交易、交易的數量、交易的價格等。主動型交易演算法除了努力減少滑價以外，把關注的重點逐漸轉向了價格趨勢預測上。 (3) 綜合型演算法交易，該交易是前兩者的結合。這類演算法常見的方式是先把交易指令拆開，分布到若干個時間段內，每個時間段內具體如何交易由主動型交易演算法進行判斷。兩者結合可達到單純一種演算法無法達到的效果。
演算法交易的交易策略有三：一是降低交易費用。大單指令通常被拆分為若干個小單指令漸次進入市場。這個策略的成功程度可以通過比較同一時期的平均購買價格與成交量加權平均價來衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四個金融資產，如根據外匯市場利率平價理論，國內債券的價格、以外幣標價的債券價格、匯率現貨及匯率遠期合約價格之間將產生一定的關聯，如果市場價格與該理論隱含的價格偏差較大，且超過其交易成本，則可以用四筆交易來確保無風險利潤。股指期貨的期限套利也可以用演算法交易來完成。三是做市。做市包括在當前市場價格之上掛一個限價賣單或在當前價格之下掛一個限價買單，以便從買賣差價中獲利。此外，還有更復雜的策略，如「基準點「演算法被交易員用來模擬指數收益，而」嗅探器「演算法被用來發現最動盪或最不穩定的市場。任何類型的模式識別或者預測模型都能用來啟動演算法交易。
潛在風險
量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是目前量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。
3. 在大陸地區交易股票和期貨的量化交易是如何的啊，怎麼去開戶這塊
你好，股票開戶攜帶身份證和銀行卡，本人去任何證券營業廳即可。
網上開戶選擇券商官網，准備好身份證和銀行卡，按照流程完成即可。交易日，十分鍾左右賬戶就能下來。
量化交易是一種交易策略，這個是自己購買或者用自己的方法做，在軟體上設置即可，期貨開戶和股票一樣，本人去期貨公司營業廳即可。
不清楚可以追問
我是券商的
有用請採納
4. 做量化交易一般用什麼軟體
需要懂一些數學模型，比如統計分析、人工智慧演算法之類的，他的本質是利用數學模型分析數據潛在的規律尋找交易機會，並利用計算機程序來搜尋交易時機以及完成自動化交易。並沒有現成的軟體可以做這個，因為它需要一個搭建一個專業的平台，這不是一個人可以完成的。
國內有一些軟體，比如大智慧提供數量分析，還有一些軟體提供股票、期貨的程序化交易。但是實際上這並不是真正意義上的量化交易。事實上，做一款純粹的適合個人投資者的量化投資軟體，難度是非常大的，因為量化策略並不想傳統的基本面、技術面那樣存在已有既定的必然規律。他需要跨越多學科，多領域去挖掘數據的規律，然後利用得出的規律進行交易。但是不同時間、空間的數據的潛在規律並不一致，所以對量化過程進行標准化是一件很難完成的事情。
如果是計算機或者數學專業的人士，可以考慮使用C、C++、SQL等語言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等軟體。不管是哪一種軟體，要實現量化交易，肯定是需要一定的建模基礎和編程基礎的，其中最重要的東西是數學能力。
5. 什麼是期貨量化交易風險大嗎
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。風險也是有的，好好控制就行。華盛天成量化交易做的還不錯，很有實力，推薦
6. 什麼是期貨量化交易與程序化交易一樣的嗎
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。
程序化交易將具體的交易時機，倉位，止損止盈，獲利標准編寫進交易程序中，也可能獨立於程序外。程序化只是交易執行的一種方式。
7. 量化交易都有哪些
(1) 雙均線策略
雙均線策略在趨勢交易中有廣泛的應用。該策略根據長短兩根不同周期的移動平均線的金叉和死叉來交易。在短周期均線上穿長周期均線(金叉)時做多，在短周期均線下穿長周期均線(死叉)時做空。雙均線系統可以進一步擴充為多均線系統。
(2) 布林帶策略
布林帶由三條線構成，其中的中線是一根移動平均線，上線是由中線加上n倍(如2倍)標准差構成，下線是中線減n倍標准差。當行情上穿上線時做多，下穿下線時做空。
(3) 海歸交易法
海歸交易法由商品投機家理查德·丹尼斯的推廣而聞名。該法則涵蓋交易的進出場，資金和倉位管理的各各方面，是一套完整的交易系統。關於該策略的具體交易模式幾個字不容易說清楚，詳細的了解大家可以參考《海歸交易法則》這本書，特別是後面的附錄。
(4) 多因子選股
多因子選股模型是股票交易中常見的策略。建立過程包括選取候選因子，在歷史數據檢驗的基礎上挑選有效因子並剔除冗餘因子等幾個過程，最後是根據因子選擇要交易的股票，確定出入場時機。
(5) 統計套利
統計套利可以用於期貨市場的跨品種和跨期套利，也可以用於相關性高的股票之間的價差套利。它是利用相關性高的標的之間的價差或者價比回歸的性質，在價差或價比偏離均衡位置時進場，在價差或價比回到均衡位置時出場。
(6) Alpha對沖策略
Alpha對沖策略同時持有方向相反的兩種頭寸對沖Beta風險。在國內市場常見的是持有股票多頭的同時，持有股指期貨空頭，該策略是否能夠獲得超額收益依賴於選取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 網格交易法
網格交易法的核心是網格間距和中軸線的確定。我們以螺紋鋼期貨合約為例說明，目前螺紋價格3000，我們建立初始倉位，比如50%倉位。隨後螺紋鋼每漲50點賣出10%，每跌50點買入10%。這里的3000就是中軸，50點是網格寬度。該策略的收益波動很大。
8. 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。