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量化交易简介(二)-量化交易分类
一名可爱的程序员
1、分类
关于这三种分类，不用记忆它们的定义。我们课程主要的量化投资方法是市场中性的策略。
2、 三种分类特点以及要求
- 趋势性交易
- 适合一些主观交易的高手，用技术指标作为辅助工具在市场中如鱼得水的，但如果只用各种技术指标或指标组合作为核心算法构建模型，从未见过能长期盈利的。
- 一般也会做一些量化分析操作，使用编程如python/matlab 。
- 市场中性
- 在任何市场环境下风险更低，收益稳定性更高，资金容量更大。适合一些量化交易者，发现市场中的alpha因子赚取额外收益，例如股票与股指期货的对冲策略等。
- 会做一些量化分析操作，使用编程如python/matlab。
- 高频交易
- 在极短的时间内频繁买进卖出，完成多次大量的交易，此类交易方式对硬件系统以及市场环境的要求极高，所以只有在成熟市场中的专业机构才会得到应用
- 适合一些算法高手，使用C/C++编程语言，去进行算法交易，对软硬件条件要求比较高。
1、金融专业出生，对金融市场环境非深入了解（交易员、基金经理）
2、基本了解金融基础、投资知识，对数据挖掘、机器学习方法擅长，挖掘股票等的价值 （quanter）
3、非常擅长算法，C/C++ ，编写程序化的一些交易方法 （程序化交易员）
3、 金融产品以及衍生品的常用投资技术
- 投资策略
注：比特币不属于衍生品，通常使用的也是趋势策略，少部分使用高频策略
4、 量化交易的优势
- 严格的纪律性
- 完备的系统性
- 完备的系统性具体表现为“三多”。
- 首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；
- 其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、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；
- 再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。
- 靠数学模型取胜
- 股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率
5、总结
- 股票的量化投资可以说是一种价值投资，我们所做的也是去挖掘市场中的价值股票，而并非去预测股票涨跌来进行投资等等（至少目前机构不会采取这种方式指导投资），这需要大家明确的一个问题。
- 最终量化分析是众多投资机构的工具、分析手段而已。
发布于 2020-06-05 16:28
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