『壹』 股票量化是什麼意思
所謂量化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出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。
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。
拓展資料:
一、量化交易特點
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。
二、量化交易潛在風險
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。
『貳』 東方財富量化交易怎麼樣
所謂真正的量化交易在我們職業金融人眼中應該是一個T+0且是多空雙向交易的市場中存在的超高頻剝頭皮交易模式的產物，說白點就是以速度來爭取更多的概率上的勝利。
因為當前的A股是不具備這個條件的，因為現在的A股交易制度是T+1的，且是單向盈利的，至少股票交易是如此的，基金投資更是T+2的申贖機制，所以國內的量化交易只能叫做機器執行，而不能稱之為真正的量化。
國內現有的量化交易團隊的模式，基本上就是底倉+融資+融券的T+0回返交易，本質上就是首先有底倉且有現金，首先可以底倉+現金擔保融券，賣出，這時候本身一倍倉位，可能能賣出兩倍倉位。然後有差價再現金買回來還券，然後融資買回來底倉。大概率能夠做到T+0的4倍倉位。這里的策略主要就是機器判斷和執行，本質上是排除人為情感的。
說白點，國內的量化交易目前就是基於演算法去剔除人為情感，因為所有做量化的人都更加相信概率，剔除情緒之後，事實上對的概率更大。本質上就是可以計算的了。
那麼量化是一定賺錢的嗎？
其實從概率學上來說，量化因為執行效率高，沒有人為情緒所有中長期是一定賺錢的，對的，明確的說，機器執行，中長期來看只要沒有黑天鵝和人為情緒干預是一定賺錢的。這就好比，很多人買了股票然後去做別的事情，忘了自己買的是啥，等到所有人都在聊股票才想起來自己還有個賬戶，打開一看，賺了很多一樣。所以量化中長期是肯定賺錢的。
但是量化是100%賺錢嗎？
其實並不是，因為本質上，量化交易執行的是程序，程序計算的是條件和概率，那麼本身就存在概率，這個概率只要是大於51%的正確率嚴格意義上就是可以執行的，且長期一定是賺錢的。但是事實上現在很多的量化程序本身的概率大約也就是60%左右就非常優秀了，因為演算法很簡單，60%的正確，那麼就意味著40%的錯誤，如果止盈止損的條件一模一樣的話，那麼不計算摩擦成本的背景下是20%的基差就是利潤。
所以量化交易沒有那麼神秘，也不是所謂的100%的賺錢，比如說我知道的9月份國內知名的量化私募基金凈值大約跌了9%左右，也就是9月份這家公司的量化程序事實上是虧錢的！
那麼量化如何影響市場的？
事實上量化交易的本質就是一個基於概率計算的執行程序，他最大的好處就是沒有人為情緒干預，說白了不會上頭，但是最大的弱點就是對於未知的不可控，所以在市場成交量活躍的時候，量化交易是執行的很好的，但是一旦市場出現很大的偏離也就是震盪市的時候，那麼不及時的更換策略就會受傷，說白點，策略本身並不是人，是死的，趨勢的策略在震盪市照樣傷痕累累，震盪的策略放在結構性牛市也無用武之地！所以量化對於市場的影響，往往是兩塊，一塊是增加大盤股的流動性，說白點就是增加了市場的成交。另外一塊就是出現市場切換的時候，會比較亂。
那麼，量化交易在國內能夠做大嗎？事實上在T+0，帶杠桿的，且是雙向交易的期貨市場，量化交易已經很成熟了，但是在我們這個T+1,單向市場中，只要交易制度不改革，本質上量化交易局限性很大。是無法大量發展的，這也是為什麼我一直說，量化交易對於市場的影響是短期的是有限的。
近期國內大型量化私募出現內斗，一度暴露了抽屜協議，代持協議，這個是一定會影響整個量化交易這個行業的，本質上這家私募基金應該是要清盤注銷了，而其他的量化機構也會暫時休息的。誰都不想當個池魚，所以近期市場成交逐步回歸真實，這是好事情。
周一市場重新回歸萬億成交，事實上是剔除量化之後的回歸，這種回歸本質上是市場情緒逐步回暖的一個跡象，我們繼續耐心的等待市場做出方向和走勢上的選擇，隨著三季報的發布，我相信，四季度會有不錯的行情！
『叄』 什麼是量化交易
『肆』 量化交易對散戶的影響
量化交易對散戶的影響是：有量化交易的參與以後，量化機構擁有更快的網速，電腦通過程序自動計算是否下單，而電腦下單更是非常快，大概是以毫秒計算，這樣一來，很多散戶可能單子還沒有下，基本上股價就已經發生比較大的變動了，這樣可能散戶在交易方面就顯得比較慢了。
總結：有量化參與，股票波動比較大，交易速度就顯得比較慢，這樣可能就更容易虧損。
對散戶的交易速度有一定的干擾。那麼量化交易是什麼呢，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，進而交易的過程。
其實我們可以簡單的理解成通過總結一定的規律，然後設置電腦捕捉信號，當觸發條件時，電腦自動買入或賣出的一種交易方法。其本質還是將人為總結的交易模型通過電腦來執行，從而達到更專業、更冷靜、更快速、更全面的交易目的。當然，你也可以把量化交易理解成AI投資的雛形。
相對人為交易，量化交易具有以下幾個優點：
1、信息覆蓋度廣：量化交易可以掃描全市場的個股和異動，捕捉各種信號並及時進行分析和動作，比人為操作覆蓋度會更廣。
2、交易紀律性強：量化交易由於是電腦執行策略，當條件觸發時自動進行交易，所以不會受到人性中貪婪、恐懼、僥幸等心理影響，會嚴格按照紀律執行交易。
3、交易反應速度快：電腦下單由於提前設置好了各種交易條件，自然會比人來操作要快的多，能夠更早買入或更早賣出籌碼。
拓展資料:
那麼量化交易一定都是盈利的嗎，事實上並非如此，一個量化交易是否成功的核心在於策略和有效性，而電腦更多的是執行策略而已，如果策略出現了問題，交易越快虧損越大。
另外，當前國內的短線量化交易還很難做到非常全面的模擬股市交易高手的交易策略，既有技術方面的原因，也有策略團隊綜合能力的原因。 還有一點是，市場是不斷進化的，如果量化交易策略不能及時跟上市場變化，也很難持續賺錢。 所以量化交易不是說寫個程序然後就躺贏賺錢那麼簡單，否則大資金就天下無敵了，至於未來類似alpha狗戰勝李昌鎬的情況發生可能也預示著資本。
『伍』 股票量化交易是什麼意思
股票量化交易，就是將股票市場所有的股票信息，比如股票的漲跌歷史數據，成交量歷史數據，股票的基本面歷史數據，指數漲跌歷史數據等等全部輸入計算機，進行大數據分析，之後根據大數據選擇出炒股成功率最高的方案，並設計成計算機自動操盤模式，稱為量化交易。
量化交易
所謂量化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出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。
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。
量化交易潛在風險
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。
『陸』 量化交易對散戶的影響有哪些
量化交易，其實對散戶的影響沒有財經報道中說得那麼負面。從某種意義上，量化交易的數額越高，散戶參與股票交易的對手方也越多、市場流動性也越好。當然，量化交易對散戶的影響利弊各半，利多的一面在於我剛才說的流動性增強，利空的一面在於博弈方的水平提升。因此，散戶應當積極提升自己的研究水平，並做好風控，提升交易靈活度。在此情況下，散戶無需過分擔心量化交易的影響。
『柒』 機構量化交易會毀掉股票嗎
其實，量化交易要取得最大的收益，取決最重要的兩個字，人氣。
這就是為什麼漲跌停比過去出現得更為頻繁的原因。
量化是一台機器，寫好了程序，但是如果散戶參與度低，而其他主力同樣使用量化，那麼就會形成死股的局面，散戶參與度低，兩台機器對打，最後掙錢的是券商拿手續費。
所以，不斷提高股票的人氣，才能讓量化更具備收割的空間
『捌』 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。
『玖』 如何量化炒股
首先，可以通過學習量化策略來進行，主要包括多因子策略、統計套利、機器學習。
量化交易是一種新興的系統化金融投資方法，它綜合多個學科的知識，用先進的數學模型代替人的主觀思維制定交易策略，利用計算機強大的運算力從龐大的股票、債券、 期貨等歷史數據中回測交易策略的盈虧「概率」，通過管理盈虧的「概率」幫助投資者做出准確的決策。
此外，我們可以通過數庫多因子量化平台進行炒股，它會呈現出影響股價走勢的相關因子，讓投資者從中選取影響力高的因子，組合成量化策略，進行收益對比分析，得出最理想的股票組合。還可以自由添加、刪除、收藏多個因子，僅需幾秒鍾就可以完成大量的數據運算，操作方便快捷。
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。