『壹』 股票量化是什么意思
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。
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一、量化交易特点
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
二、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。
『贰』 东方财富量化交易怎么样
所谓真正的量化交易在我们职业金融人眼中应该是一个T+0且是多空双向交易的市场中存在的超高频剥头皮交易模式的产物，说白点就是以速度来争取更多的概率上的胜利。
因为当前的A股是不具备这个条件的，因为现在的A股交易制度是T+1的，且是单向盈利的，至少股票交易是如此的，基金投资更是T+2的申赎机制，所以国内的量化交易只能叫做机器执行，而不能称之为真正的量化。
国内现有的量化交易团队的模式，基本上就是底仓+融资+融券的T+0回返交易，本质上就是首先有底仓且有现金，首先可以底仓+现金担保融券，卖出，这时候本身一倍仓位，可能能卖出两倍仓位。然后有差价再现金买回来还券，然后融资买回来底仓。大概率能够做到T+0的4倍仓位。这里的策略主要就是机器判断和执行，本质上是排除人为情感的。
说白点，国内的量化交易目前就是基于算法去剔除人为情感，因为所有做量化的人都更加相信概率，剔除情绪之后，事实上对的概率更大。本质上就是可以计算的了。
那么量化是一定赚钱的吗？
其实从概率学上来说，量化因为执行效率高，没有人为情绪所有中长期是一定赚钱的，对的，明确的说，机器执行，中长期来看只要没有黑天鹅和人为情绪干预是一定赚钱的。这就好比，很多人买了股票然后去做别的事情，忘了自己买的是啥，等到所有人都在聊股票才想起来自己还有个账户，打开一看，赚了很多一样。所以量化中长期是肯定赚钱的。
但是量化是100%赚钱吗？
其实并不是，因为本质上，量化交易执行的是程序，程序计算的是条件和概率，那么本身就存在概率，这个概率只要是大于51%的正确率严格意义上就是可以执行的，且长期一定是赚钱的。但是事实上现在很多的量化程序本身的概率大约也就是60%左右就非常优秀了，因为算法很简单，60%的正确，那么就意味着40%的错误，如果止盈止损的条件一模一样的话，那么不计算摩擦成本的背景下是20%的基差就是利润。
所以量化交易没有那么神秘，也不是所谓的100%的赚钱，比如说我知道的9月份国内知名的量化私募基金净值大约跌了9%左右，也就是9月份这家公司的量化程序事实上是亏钱的！
那么量化如何影响市场的？
事实上量化交易的本质就是一个基于概率计算的执行程序，他最大的好处就是没有人为情绪干预，说白了不会上头，但是最大的弱点就是对于未知的不可控，所以在市场成交量活跃的时候，量化交易是执行的很好的，但是一旦市场出现很大的偏离也就是震荡市的时候，那么不及时的更换策略就会受伤，说白点，策略本身并不是人，是死的，趋势的策略在震荡市照样伤痕累累，震荡的策略放在结构性牛市也无用武之地！所以量化对于市场的影响，往往是两块，一块是增加大盘股的流动性，说白点就是增加了市场的成交。另外一块就是出现市场切换的时候，会比较乱。
那么，量化交易在国内能够做大吗？事实上在T+0，带杠杆的，且是双向交易的期货市场，量化交易已经很成熟了，但是在我们这个T+1,单向市场中，只要交易制度不改革，本质上量化交易局限性很大。是无法大量发展的，这也是为什么我一直说，量化交易对于市场的影响是短期的是有限的。
近期国内大型量化私募出现内斗，一度暴露了抽屉协议，代持协议，这个是一定会影响整个量化交易这个行业的，本质上这家私募基金应该是要清盘注销了，而其他的量化机构也会暂时休息的。谁都不想当个池鱼，所以近期市场成交逐步回归真实，这是好事情。
周一市场重新回归万亿成交，事实上是剔除量化之后的回归，这种回归本质上是市场情绪逐步回暖的一个迹象，我们继续耐心的等待市场做出方向和走势上的选择，随着三季报的发布，我相信，四季度会有不错的行情！
『叁』 什么是量化交易
『肆』 量化交易对散户的影响
量化交易对散户的影响是：有量化交易的参与以后，量化机构拥有更快的网速，电脑通过程序自动计算是否下单，而电脑下单更是非常快，大概是以毫秒计算，这样一来，很多散户可能单子还没有下，基本上股价就已经发生比较大的变动了，这样可能散户在交易方面就显得比较慢了。
总结：有量化参与，股票波动比较大，交易速度就显得比较慢，这样可能就更容易亏损。
对散户的交易速度有一定的干扰。那么量化交易是什么呢，量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，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，进而交易的过程。
其实我们可以简单的理解成通过总结一定的规律，然后设置电脑捕捉信号，当触发条件时，电脑自动买入或卖出的一种交易方法。其本质还是将人为总结的交易模型通过电脑来执行，从而达到更专业、更冷静、更快速、更全面的交易目的。当然，你也可以把量化交易理解成AI投资的雏形。
相对人为交易，量化交易具有以下几个优点：
1、信息覆盖度广：量化交易可以扫描全市场的个股和异动，捕捉各种信号并及时进行分析和动作，比人为操作覆盖度会更广。
2、交易纪律性强：量化交易由于是电脑执行策略，当条件触发时自动进行交易，所以不会受到人性中贪婪、恐惧、侥幸等心理影响，会严格按照纪律执行交易。
3、交易反应速度快：电脑下单由于提前设置好了各种交易条件，自然会比人来操作要快的多，能够更早买入或更早卖出筹码。
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那么量化交易一定都是盈利的吗，事实上并非如此，一个量化交易是否成功的核心在于策略和有效性，而电脑更多的是执行策略而已，如果策略出现了问题，交易越快亏损越大。
另外，当前国内的短线量化交易还很难做到非常全面的模拟股市交易高手的交易策略，既有技术方面的原因，也有策略团队综合能力的原因。 还有一点是，市场是不断进化的，如果量化交易策略不能及时跟上市场变化，也很难持续赚钱。 所以量化交易不是说写个程序然后就躺赢赚钱那么简单，否则大资金就天下无敌了，至于未来类似alpha狗战胜李昌镐的情况发生可能也预示着资本。
『伍』 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。
『陆』 量化交易对散户的影响有哪些
量化交易，其实对散户的影响没有财经报道中说得那么负面。从某种意义上，量化交易的数额越高，散户参与股票交易的对手方也越多、市场流动性也越好。当然，量化交易对散户的影响利弊各半，利多的一面在于我刚才说的流动性增强，利空的一面在于博弈方的水平提升。因此，散户应当积极提升自己的研究水平，并做好风控，提升交易灵活度。在此情况下，散户无需过分担心量化交易的影响。
『柒』 机构量化交易会毁掉股票吗
其实，量化交易要取得最大的收益，取决最重要的两个字，人气。
这就是为什么涨跌停比过去出现得更为频繁的原因。
量化是一台机器，写好了程序，但是如果散户参与度低，而其他主力同样使用量化，那么就会形成死股的局面，散户参与度低，两台机器对打，最后挣钱的是券商拿手续费。
所以，不断提高股票的人气，才能让量化更具备收割的空间
『捌』 散户如何应对量化交易
量化交易是指投资者将交易策略的逻辑与参数经过电脑程序运算后，将交易策略系统化，然后通过电脑自动下单来完成交易。在量化交易过程中，散户可以这样做：
1、根据个股的历史数据，进行多因子选股，比如，把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准，选出一些价值被低估，或者处于合理区域的个股。
2、顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。
3、进行合理的仓位管理，即采取漏斗形仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等，好应对个股后期的风险。
量化交易的应对方式：为了减少量化交易的负面影响，应对量化交易的方式可以分为从被动到主动三种方式。
第一种方式：远离量化交易，躲避相应风险。
由于短线量化交易更多的是参考市场情绪，对于中长线的价值投资标的影响很小，对于大部分投资者来讲，多做中长线投资可能更容易躲避量化交易的影响。
如果您买的中长线标的也出现了量化交易的影子（参见上述的观察方法），到也不用特别慌，因为量化交易不见得都是坏事，对于底部股票有助涨作用，等到观察到股票到了一定压力位出现非理性波动可以兑现。
第二种方式：与量化共舞，适应新市场生态。
与量化共舞，就是把量化看作对手盘或友军，充分理解量化交易的特点，并争取抢在量化前面。
比如最近市场打板族会发现一个特点，股票在某个位置不断震荡，忽然就大单封涨停，造成打板买不进，这样的情况很多时候也是量化形成的。那么对于这种情况，结合板块效应、消息面、个股K线以及资金流向等，在平台震荡时尝试买入。
同样的，市场也出现涨停溢价降低，那么在竞价大幅低于预期且板块出现普遍低于预期情况，及早出局，不能太贪。
当然，如果选择了与量化共舞，风险控制手段就是必须的：
1、不能重仓赌一只股，否则遇到极端情况，稍一犹豫就会亏损很多。
2、不能太贪，不能靠想象炒股，出现不良信号要及时退出。
3、要全面研究个股基本面，从而增强个股判断逻辑和支撑，避免盘中出现个人恐慌造成误操作。
4、买入需要谨慎，对于买入点要求要提升。
以上就是对近期量化交易的简单思考，随着市场变化后续再总结提升。
『玖』 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。