❶ 如何成為一名合格的量化交易員
量化交易是量化金融行業最尖端的領域之一。無論你是想通過面試還是建立自己的交易策略，你都會花費大量的時間和精力去學習相關的知識。不僅如此,你還需要有良好的編程技能,至少在一個高級編程語言,高頻交易策略的日益普及,在技術方面越來越重要的戰略執行,所以精通C / c++可能是最好的選擇。作為一個量化交易員，當我們說到量化交易時，你可能已經參與其中，甚至可能已經制定了一些交易策略。相信我，你無法拒絕其中的刺激和冒險。但我可以告訴你，有很多問題，你還沒有一個完美的解決方案。
成為一個量化交易員，壓力會非常大。不僅需要了解市場，與其他交易員、其他公司保持良好聯系，還需要一些健康的溝通技巧。這樣可以更快地獲得市場信息和一些市場細節。如果你是一個純粹的股票價值交易者，那麼你可能不需要與企業打交道，但你需要非常深入地研究你的數學模型，然後反復訓練和優化它。很多與人相關的行為特徵往往會導致量化交易者的成功。畢竟，整個市場是由人主導的。如果你能准確地分析交易者在市場中的心理行為，那麼你就是最大的贏家。
❷ 量化交易員一天的工作是怎樣的
看你是人工量化還是程序量化。人工量化其實就是下單員，根據總結出來的邏輯和思路，買賣點，到了點位就要下單，可能對手速和反應要求比較高。程序量化交易員一般需要懂得編程，寫好程序交給電腦運行，人盯著就可以了。
❸ 如何做一個優秀的量化交易員
量化交易最關鍵的地方就是要知道量化對象有多少變數，然後對變數賦值，變數越少越容易量化，反之亦然。
❹ 量化交易員是策略研發要求高還是交易要求高
在整個量化交易策略的研發流程當中，買和賣是最為基本的量化交易策略組成部分，而這個部分的設定主要與收益情況相關。這里所說的相關，具體分為兩種不同的情形，一種是總體的關聯性，即基於買點、賣點的選擇，買賣策略應該得到一個正的整體收益。另一種則來自於對交易資產未來收益的判斷、或者說預測，即判斷交易資產的未來收益為正時，就買入資產；判斷交易資產的未來收益為負時，則賣出或賣空資產。實際操作中，這兩種關聯關系的情況可能更為復雜一些。有的時候，買和賣的具體操作也可能受到風險方面設置的影響，例如為了限制單次交易的最大損失而採取止損之類的操作時，用於清倉的買賣設置就會相應的變動，這也是作者將風險和買賣用虛線相連的原因。不過在大部分情況下，買賣這一最為基本的組成部分還是與收益的關系最大，研究者也應該在研發這一個組成部分時，著重考慮收益情況的具體影響。
對量化交易策略風險的控制可能會影響到量化交易策略中的買賣設置，但是在更普遍的情況下，風險這一因素主要影響的是交易倉位的設置。當然，前提條件還是需要買賣策略的總體收益為正，在這樣的條件下再結合倉位的設置，才能夠在合適的風險水平下取得達到要求的收益。通過對交易資產具體倉位的調整，交易者可以比較直接的控制單次交易以及整個交易策略的風險水平。例如在滿倉交易的情況下，定量的判斷了當前交易的風險之後，覺得風險過大無法承受，那麼最為直接的處理方法就是在滿倉的基礎上相應的降低倉位的大小。在倉位降低之後，對於整體資金而言風險也就隨之降低了。由於倉位本身具有量化、直觀的特性，因此當交易者希望將風險處理到一個特定的水平時，調整倉位是一個比較方便的手段。
需要說明的是，前面已經提到了買和賣是量化交易策略最為基本的組成部分，實際上倉位的設定是根據買賣決策和風險兩個因素共同形成的，不建立在買賣之上的倉位選擇是空洞沒有意義的。此外還有一個更為極端的情況，倉位的正確設定有助於進一步優化策略的整體收益，之後要介紹的凱利公式的意義正在於此。在圖1中由買賣到倉位的箭頭，實際上可以看作是收益、買賣這一個整體部分指向倉位的箭頭。不過在實際使用中，凱利公式所導出的倉位設定往往過於偏激，超過正常風險控制下的最高倉位值，因此倉位仍然與風險的關系更為緊密。
在圖1這個較為鬆散的量化交易策略研發流程中，交易成本是和買賣以及倉位具有同等地位的組成部分。在實際操作中，就是首先基於對收益和風險的判斷得出合適的買賣和倉位選擇，然後在買賣和倉位共同組成的量化交易策略當中考慮交易成本，也就是在建立倉位和退出倉位等操作中扣除所需要承擔的交易成本。隨後再次判斷該量化交易策略所代表的收益和風險情況，只有這兩個因素仍然在接受范圍之內，才能確認這是一個可行的量化交易策略。雖然最後用來執行的組成部分只有買賣和倉位，但是交易成本作為對量化交易策略的一個實際化修正，也是策略研發流程中一個不可或缺的組成部分。
上面提到的對量化交易策略收益和風險情況的判斷，實際上是一個綜合性的評價問題。一個最為重要的參考依據應該是策略在整個交易過程中的凈值走勢，通過對策略凈值走勢的分析，就可以建立起該量化交易策略運行情況的全面判斷。但是凈值走勢本身由於細節過多，因此無法簡單的用來進行策略之間的橫向對比。這時就需要精煉凈值走勢中所包含的信息，選取合適的部分形成量化的評價指標，從而進行量化交易策略的進一步判定。就作者看來，評判一個策略的標准中最重要的仍然是策略在整個交易過程下的收益情況，一個負收益的量化交易策略根本無需考慮其風險即可排除。而當收益為正時，再結合風險的度量進行具體的取捨，就可以直觀的給出量化交易策略是否合格的評判標准了。作者心目中最重要的風險指標是策略凈值的回撤水平，在後面的案例分析中也會重點查看回撤的結果。
於此同時，一些量化交易策略在進行收益和風險情況的判斷時，僅僅針對策略自身的凈值走勢進行研究是不夠的，給出一個合理的基準來進行對比往往是更為有效的判別方法。例如後面的案例中會涉及到的量化選股策略，當交易選擇僅限為對具體的股票進行持倉，而不考慮空倉或者賣空時，選取一個特定的基準進行對比就會是一個更為有效的判別方法。這主要是由於量化選股策略的倉位始終為多頭，因此不論如何配置，策略所持倉位都含有資本資產定價模型中所提到的市場成分。而選股策略本身的意義在於選擇更好的股票、不在於獲取市場收益，因此將市場走勢作為對比、或者在策略收益中剔除掉市場成分就是一個更合理的做法。
上述所有的操作，都需要建立在對歷史數據的分析之上，在量化交易領域當中一般稱之為回溯測試，或者簡稱回測。所謂回溯，也就是將交易的過程在歷史數據上復現一遍，這裡麵包含了一個假設，即歷史數據在量化交易策略中展現出的樣本特徵在未來的交易中依然存在，否則回溯測試就失去了意義。關於這一假設的分析其實在諸多技術分析著作中均有涉及，一般被稱為「歷史會重演」，這里不再繼續展開。不同於傳統技術分析的是，量化交易策略的研發過程更加深入具體，在涉及到策略的參數設定、模型設置等具體問題時，需要採用數量化的方法、也就是最優化等技術手段進行解決。例如如何設置買點和賣點可以使得相應的總體收益最大等等，都是很典型的最優化數學問題，那麼找到合適的最優化技術和演算法並加以應用，就能夠確定量化交易策略的最終形式，用以進行實際交易。
圖1中所展示的是一個較為鬆散的一般性框架，用來總領性的說明量化交易策略的基本研發流程。在具體的策略研發過程中，這個框架經常會因為具體研發設置和策略設置的不同而產生變化。例如當量化交易策略的主要作用不是在時間軸上選擇具體的買賣時點，而是在同一個時間點上對多個資產進行選擇和配置時，圖1中的一些說明就顯得有些含混不清。量化選股策略就是這一類策略中最為常見的形式，因此這里在整體框架不變動的情況下，針對圖1進行了文字上的調整，用以說明量化選股策略的運行框架與研發流程。當然，使用選股策略的框架體系來處理多個資產甚至多個策略的挑選、配置也是可以的，在不復雜的情況下只需要稍作聯想即可。
買賣和倉位雖然是更為通用的說法，但是更適合於描述擇時策略，放在選股策略的研發框架中會顯得比較突兀，因此圖2將買賣換成了選股，倉位則換成了配比，這樣更容易讓讀者領會該研發流程的含義。實際上，對於每一期的選股而言，如果選擇了原先沒有倉位的股票，那麼對應的操作就是買入該股票，如果已經建倉的股票沒有被選入這一期的股票池，那麼對應的操作就是賣出該股票。而配比則是在買賣的基礎上，通過倉位大小的變化來實現具體配置。因此，選股和配比實際上可以算作是買賣和倉位選擇的特殊情況，只是這種說法更為貼合量化選股策略本身。
略有不同的，是風險在量化選股策略研發流程中的具體含義。由於選股策略的倉位操作涉及到多個股票之間的配比問題，因此這里的風險不僅包括單支股票的風險，也涉及到多支股票之間的風險程度，後一種風險一般採用股票收益之間的相關性來進行描述。例如在一般性的最優投資組合理論當中，經常使用協方差矩陣來刻畫整個資產組合的風險水平。雖然從實際情況來看，相關性這一度量方式與風險的直觀感受之間有一定的差距，但是在多資產環境下，一般都將資產間的相關性視為風險的來源之一，這是一個偏學術的、約定俗成的做法。
上面的例子是針對選股策略進行的文字上的變動，實際上量化交易策略研發流程的變化更多來自於各個研發組成部分不同的結合方式。而不同的結合方式，對應的是策略研發過程中不同的目標和需求。例如圖1所介紹的鬆散的研發流程，是在確定好買賣行為和倉位設定之後，再針對實際交易中所產生的交易成本進行二次測試。這樣的做法雖然簡便易行，但是忽視了交易成本本身對於收益的影響，以及更進一步對於買點和賣點的影響。因此，在確定買賣設置的步驟中就考慮交易成本的影響，應該是一個更貼近於實際的研究框架。圖3給出了相應的流程刻畫，如圖所示，在判斷收益因素時，同時考慮交易成本對於收益的影響，從而優化出更為實際的買賣設置。再根據相應的風險控制，結合買賣點的選擇，得出最後的倉位設置。在確定了買賣和倉位這兩個部分之後，就獲得了一個完整的量化交易策略。
圖4給出了一個更緊湊、更貼合實際操作的量化交易策略研發流程。在該流程中，買賣和倉位的設置是同時作為參數進行優化的，優化的目標函數也進行了唯一化，即量化交易策略的風險調整後收益。而在確定需要優化的目標函數時，交易成本也如同上一個研發流程一樣同時被考慮進去，從而保證買賣和倉位優化結果的准確性。毫無疑問，相較於上面所涉及到的研發流程、特別是圖1中較為鬆散的研發流程，該量化交易策略研發流程的各個組成部分更為緊密，因此在優化過程中所產生的與實際操作的偏離也就越小，買賣和倉位設置的准確度也就更高。但是在實際工作中，如果想參照這一流程進行研發，那麼就需要比較強的計算能力，數據量的大小也要達到一定要求，同時優化方法和目標函數的設定要能夠同時覆蓋買賣和倉位的所有參數，因此往往也只有極為簡單的策略思路可以採用這樣的流程框架進行研發。
在實際的量化交易策略相關工作中，研發只是整個工作流程的一部分，還有兩個組成部分需要著重強調。基於此，圖5在圖1所示的研發流程的基礎上給出了一個更為完整的工作流程。如圖所示，需要增加的部分包括處於研發過程之前的數據准備工作以及處於研發過程之後的策略執行工作。這兩項工作與前面所論述的研發流程具有很強的邏輯關聯性與內在依賴性，三者結合起來形成的一個整體，基本上可以涵蓋量化交易策略具體工作的絕大部分內容。
首先論述數據准備的工作，循著圖5中的箭頭可以看到，在量化交易策略的整體工作中，既要為研發過程准備相應的研究數據，也要為策略執行准備相應的實時數據。在研究數據方面，由於尋找合適的量化交易策略需要不斷重復研發流程，因此對於數據的要求更偏重於准確性和覆蓋能力。同時，對數據的清洗和轉換也是一項重點工作，在大部分的數據科學研究、包括量化交易策略的研發當中，數據特徵的合理抽取對於整體效果提升的重要性有時甚至要高於精巧的模型，當然很多時候數據的轉換和模型的構造是相互融合的，針對具體情況應當採取具體的分析和處理。而在策略執行數據方面，則更應該關注於數據獲取的及時性。至於數據的清洗和變換，只需要完全復制研發得到的量化交易策略下的數據准備工作即可。另外，為了保證數據的及時性，最終進行的數據清洗工作對時間消耗存在一定的要求。
然後討論策略執行的工作。策略執行，是在量化交易策略研發完成之後，最終產出實際效能的組成部分。執行時應該遵循盡量貼近研發完成的量化交易策略的原則，與量化交易策略所確定的買賣、倉位等設置盡可能的保持一致，這樣才能最真實的反映出前面量化交易策略的研發結果。同時，策略執行的結果也可以用來反向支持具體的研發流程，通過對策略執行所得到的收益、風險情況的判斷，實時的重新進行研發，對量化交易策略進行修改，從而使得策略能夠及時的得到現實的反饋，增強自身的穩健程度。值得一提的是，後面將要介紹的推進分析是一種模擬策略執行的回溯測試技術，讀者可以在運行推進分析時有限度的了解到量化交易策略實際執行時的種種狀態。
❺ 在中國，量化交易員每天要做什麼樣的工作
隨著量化投資的概念在國內逐漸流行，量化交易員這個聽起來神秘又高大上的職業也逐漸走入人們的視野。量化交易員平常的工作其實沒有固定的模式，但總結下來大都包括: 現有策略的管理維護，看盤（通常開N個窗口，大都是定製化的各種彩色表格、圖、列表和滾動新聞的組合）以及查看策略有沒有亂發單，開發新的策略，每日進行盤後處理，統計委託、持倉、波動率、滑點等等，這些工作聽起來瑣碎且機械，但真正開發出所謂的印鈔機達到躺贏的境界可謂少之又少，大部分人仍然需要不斷學習並且經歷各種市場的考驗：
1、靈感，在市場上策略逐漸趨同、逐漸失效的過程中是很重要的，自己絞盡腦汁更新了好幾個版本的新策略回測時各種指標竟然遠不如行業內正火熱的幾個「經典策略」，市場總是公平而又殘酷的。
2、心理，投資講求的是心理戰，對於量化交易員來說，程序化交易的方式可以避免一部分人性的因素，但是否干預、何時干預模型（尤其是模型並不完備）一直是一個長期困擾交易員的問題
3、不確定性，個人認為，量化交易者同時也需要結合一些基本面，尤其是在國內金融市場信息不對稱、雜訊大以及監管因素變化下能夠從市場調研中獲得有效信息以減少不確定性是相當重要的。
❻ 散戶如何應對量化交易
量化交易是指投資者將交易策略的邏輯與參數經過電腦程序運算後，將交易策略系統化，然後通過電腦自動下單來完成交易。在量化交易過程中，散戶可以這樣做：
1、根據個股的歷史數據，進行多因子選股，比如，把市盈率、市凈率、市銷率等作為選股標准，選出一些價值被低估，或者處於合理區域的個股。
2、順勢交易，即在上漲的趨勢中買入，在下跌的趨勢中賣出。
3、進行合理的倉位管理，即採取漏斗形倉位管理法、矩形倉位管理法、金字塔形倉位管理法等，好應對個股後期的風險。
量化交易的應對方式：為了減少量化交易的負面影響，應對量化交易的方式可以分為從被動到主動三種方式。
第一種方式：遠離量化交易，躲避相應風險。
由於短線量化交易更多的是參考市場情緒，對於中長線的價值投資標的影響很小，對於大部分投資者來講，多做中長線投資可能更容易躲避量化交易的影響。
如果您買的中長線標的也出現了量化交易的影子（參見上述的觀察方法），到也不用特別慌，因為量化交易不見得都是壞事，對於底部股票有助漲作用，等到觀察到股票到了一定壓力位出現非理性波動可以兌現。
第二種方式：與量化共舞，適應新市場生態。
與量化共舞，就是把量化看作對手盤或友軍，充分理解量化交易的特點，並爭取搶在量化前面。
比如最近市場打板族會發現一個特點，股票在某個位置不斷震盪，忽然就大單封漲停，造成打板買不進，這樣的情況很多時候也是量化形成的。那麼對於這種情況，結合板塊效應、消息面、個股K線以及資金流向等，在平台震盪時嘗試買入。
同樣的，市場也出現漲停溢價降低，那麼在競價大幅低於預期且板塊出現普遍低於預期情況，及早出局，不能太貪。
當然，如果選擇了與量化共舞，風險控制手段就是必須的：
1、不能重倉賭一隻股，否則遇到極端情況，稍一猶豫就會虧損很多。
2、不能太貪，不能靠想像炒股，出現不良信號要及時退出。
3、要全面研究個股基本面，從而增強個股判斷邏輯和支撐，避免盤中出現個人恐慌造成誤操作。
4、買入需要謹慎，對於買入點要求要提升。
以上就是對近期量化交易的簡單思考，隨著市場變化後續再總結提升。
❼ 股票量化是什麼
股票量化即「量化交易」有兩層含義：一是狹義的，指量化交易的內容，將交易條件轉化為程序，自動下單；第二，廣義上是指系統交易方式，是一個綜合的交易系統。也就是說，根據一系列的交易條件，一個智能的輔助決策系統，將豐富的經驗與交易條件相結合，在交易過程中管理風險控制。
通過量化交易制定策略的方法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。
具體如何理解股票量化交易，量化交易至少應該包括五個方面的要素：
(1)買入和賣出的信號系統。
(2)牛市還是熊市的方向指引，比如用200天移動平均線分辨熊市中系統風險的規避。
(3)頭寸管理以及資金管理。
(4)風險控制，運用信號源來確定止損位置，利用資產曲線和權益曲線來加以判定和管理。
(5)投資組合，不一樣的投資品種、不相同的交易系統(不同功能和參數，有快有慢)以及不相同時間周期組合，現分散組合，讓交易賬戶波動更加穩定。以上就是關於如何理解股票量化交易的全部講解。
量化投資和傳統的定性投資本質上是一樣的，都是建立在低效或弱有效市場的理論基礎上。兩者的區別在於：量化投資管理是「定性思維的定量應用」，更強調數據。
從量化交易的角度來看，目前國內多採用監督式機器學習。例如，我們將投資交易比作裝配廠。手工交易就像工人手工完成的傳統裝配工作。量化交易就像把工廠改造成全自動裝配車間。雖然在整個，組裝過程中沒有人的參與，但是設計師應該指定機器在頂級設計中應該在什麼時候做什麼。
❽ 什麼是量化交易
一、什麼是量化交易
量化交易即使用現代統計學和數學工具，藉助計算機建立數量模型，制定策略，嚴格按照既定策略交易。具體又可分為高頻交易和非高頻交易，其中非高頻交易適合一般個人投資者和中小機構。
量化交易是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預期年化預期收益的多種「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。
二、量化交易的優點
1、投資業績穩定。
因為量化交易業績所依靠的通常是由很多次的大概率事件產生的利潤積累起來的，達到它的要求才能夠進場。經過多個步驟，層層把關，從而極大地提高成功率。盡管它並不能保證你每一次都能夠賺錢，但它能夠它靠概率取勝。
這主要表現在兩個方面：
量化交易從歷史數據中不斷地挖掘有望在未來重復的規律並進行利用。
依靠一組股票來獲勝，而不是一個或者幾個股票獲勝。從投資組合理念來看就是捕捉大概率獲勝的股票，而不是押到單個股票上。
2、能夠理性投資。
在容易失去理性的情況之下幫助你保持理性，因而在市場反應過度、喪失理性的時候能夠及時把握住時機。
3、信息的處理能力強。
個人交易證券市場，對市場各種信息必然會感到十分茫然，而量化交易對信息的處理能力更強。當我們而對證券市場時，感覺它就如同大海似的，在茫茫的大海之中，要想持續地獲取回報，就需要一個指引。而這個指引就是我們的交易模型，就像是茫茫證券市場航行時的羅盤。
❾ 如何成為一名量化交易員
量化交易是量化金融行業中最為尖端的一個領域，不論你是希望通過面試還是構建自己的交易策略，都會花費大量的時間與精力學習相關的知識。不僅如此，你還需要過關的編程技術，至少需要精通一門高級編程語言(如MATLAB、R或Python)，而且伴隨著高頻交易策略的日益盛行，技術層面對於策略執行效果越來越至關重要，精通C/C 也許是最佳的選擇。