什么是量化交易,最简单的理解？

是指根据历史数据，设计一套固定的交易模式对股票或者商品等一系列金融产品进行交易，最终实现稳定盈利，这就是量化交易。

量化交易模型启动计划

今天想记录一下做的一个决定，我和好朋友突然产生了一个想法，做股市的量化交易模型。关于我和他的背景，就不做太多的介绍了，总之是有数据处理的能力，而无股市的经验。我们想通过一个长期的实践，一方面做些技术的积累和进步，另一方面如果模型效果好，真正地应用起来。所以说无论从技术获得感或者实际的物质奖励，可能都会有收获，这也算是一个意义吧。

这些年一直在发展的方向就是数字经济，大到全球，小到公司，各行各业都发展了起来，并且会加速发展下去。年初的时候，OpenAI发布了基于自然语言处理的生成式大模型ChatGPT，生成式是啥不太确定，不过这个模型有胡说八道的功能，而且不易被使用者发现，用的时候要小心。所谓的大就是训练的数据量大，模型参数多，简称大语言模型（LLM）。随后相关的或者不相关的所谓科技公司就开始了这个方向的军备竞赛，今天你出了这个LLM,明天我就要出另一个LLMB，啥是B,LLM BIGGER的意思，反正就是要么我赶上你，要么我超过你，总之不会差于你，真差于你，我也不服，我语言上绝对不认怂。导致了数据和算力等和这个有关的软硬件出现了巨大的需求量，直接印证就是这些公司的股价。

我没事的时候也看看股票，来来回回有一年多的时间吧，平时也不太关注，但是人到中年，总是会有不好的习惯，是的，我认为进入股市是个不好的习惯，为什么进入股市，答案很明显，逐利。每个人都想着发家致富，并不一定都想一夜暴富哈，但是中年这个时间点，又是一个进退两难的境地（其实并不是，人只要学习，就会进步，我骗人胡说的），面临着进步空间的缩小和经济需求的增长，然后就进了股市这个逐利场，逐利逐利，但凡和“利”挂钩，就是充斥着歪门邪道，阴谋论横行，所以这是我看不上股市的原因。为人总是要做得正派，修身齐家治国，才是康庄大路，追名逐利，就有了欲望，有了欲望，人就变得软弱。

期待开工...

如何理解「股票量化交易」？ - 知乎

近年来，在人工智能、互联网、大数据这些炙手可热的高新技术推动下，传统行业在不断地转型升级，而量化交易作为一种新兴的金融投资方法深受金融从业人士的关注。

纵观全球，量化交易在海外金融市场属于较为成熟的投资理念和方法，在国内虽然起步较晚，但发展速度，目前主流的金融机构几乎都建立起了量化交易团队，各类量化交易相关的产品也如雨后春笋般涌现。

对于普通的投资交易者而言，多数人对量化交易的第一印象是“高大上的技术”“可以躺着赚钱的工具”，还有一些人却认为它完全不靠谱……那么，量化交易到底是什么？作为普通股民，该怎么去理解量化交易的概念呢？

「量化交易」强调的是一种新兴的系统化金融投资方法，它综合了多个学科的知识，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。

量化交易并不一定需要用程序化交易，也不限于交易速度和频率的要求，只要满足了量化交易所涵盖的决策方式就可以称为量化交易。

从量化交易领域来看，目前国内使用的多数是有监督的机器学习。打个比方，我们把投资交易比喻为一家装配工厂，人工交易好比传统的装配工作由工人手工完成，量化交易好比把工厂整改为全自动化装配车间，虽然在整个装配过程中没有人为的参与，不过设计师要在顶层设计上规定机器在什么时候该做什么事情。

同样的，在有监督的量化交易中，具体买卖什么股票，买卖多少手，什么时候买卖，这些决策可以由计算机程序做出，但是交易者要在顶层设计上决定当前的交易系统执行哪个选股策略？哪个择时策略？如何分配风险资金？如何在不同的策略之间进行切换？因此，无论是有监督的量化交易，还是人工交易，最终还是由人控制，只是控制方式不同而已。

而无监督的机器学习指的是完全自动化的投资系统，模型程序自己选择最优变量进行分析和计算，这属于更为尖端的人工智能领域，也是未来科技发展的趋势。

数据分析是对收集来的大量看似杂乱无章的数据进行统计分析和研究，从中提取有用信息，总结出其中一些内在规律和特征，目的就是帮助人们作出判断，提供数据上的支撑。

反映到股票量化交易中，“数据”指的是我们所要分析的股票数据，我们从“数据”中挖掘出能够获利的策略，目的是“交易”，也就是指将策略转换为具体的买卖操作。

为什么选择Python语言？众所周知，Python自诞生以来，由于其易上手、丰富的第三方库支持等优点，在各个领域都有广泛应用。在金融行业，美国银行、美林证券的“石英”项目、摩根大通的“雅典娜”项目都战略性地使用了Python进行高效的金融程序开发和金融数据分析。可见，Python已经作为一种标准的编程语言应用在量化交易领域。

传统的交易无论是技术面分析还是基本面分析都属于通过人的思维去做决策，这种高度抽象的模式在深度上会有绝对的优势，但也与交易者个人的经验、盘感，甚至情绪波动都有极大的关联。

假定我们在复盘的时候情绪是相对稳定的，决策也是客观的，而到了盘中的时候，我们的情绪受到股价波动的影响，往往会做出了错误的决策。

假定我们设计一个交易策略，在实盘交易前势必要验证下策略在历史上的执行效果。如果用人工方式来验证，当前A股市场有近4千只股票，有几十年的行情数据，我们需要花费大量的时间逐个复盘，同时也非常容易出错，所以显然是不太可行的。然后在开市时间段，还得每天花4小时关注着盘面的走势，太浪费时间了。

利用回测环节去评估策略效果，可以基于大量历史数据去验证，还能自动计算出包括收益率、最大回撤率、夏普比率在内的这些评估指标值，而且又快有准，可以更科学、更客观地衡量交易策略的效果。

然后我们获得一个具体的获利概率，并依据概率制定交易的策略，我们可以确信我们的策略是经过回测和度量分析的，是具有概率上的优势的，从而心态上会减少恐惧和犹豫的影响。

我们可以让程序自动监测行情走势，这样我们就不需要过多地关注盘中的价格波动，避免影响心态变化。

所以，2021年，我们应该升级自己的炒股方式了，把自己以前炒股的那套方法，抽象成策略模型，用量化的方法去全市场回测评估，然后让程序帮助我们监测行情的走势。这个才是普通股民所适合的量化交易打开方式。

近年来，国内外关于金融量化交易的书籍的确不少，然而能将Python与股票量化交易相结合的书却不多见，在这些为数不多的图书中，《Python股票量化交易从入门到实践》是一本很不错的入门级读物。

作者以厘清量化交易的概念并介绍Python语言作为全书的逻辑起点，然后推进至Python的常用第三方库，具体包括NumPy、Pandas、Matplotlib等，接着又讨论量化交易中必备的统计概率理论与获取股票数据的渠道，最终落脚在主流的股票技术指标分析以及构建股票量化策略的终极实战。

股票量化交易有什么好处和坏处~量化交易系统值得买吗？-克丽韦雅

回复王子月：量化选股股票和量化交易的两者有什么区别?最近a股在频繁波动后终于开始走强。近几个月来,一些净值明显下降的量化产品业绩终于实现了阶段性回升。与此同时,根据...[详细]

回复格格卖笑：量化交易是什么量化交易是一种利用计算机程序和数学模型来指导投资决策的交易方式。相比传统投资者依赖个人经验和直觉进行决策,量化交易更加注重数据分析和系...[详细]

股市中多空是什么意思？多头是什么意思？

多头是指投资者对股市看好，预计股价将会看涨，于是趁低价时买进股票，待股票上涨至某一价位时再卖出，以获取差额收益。一般来说，人们通常把股价长期保持上涨势头的股票市场称为多头市场。多头市场股价变化的主要特征是一连串的大涨小跌。空头是投资者和股票商认为现时股价虽然较高，但对股市前景看坏，预计股价将会下跌，于是把借来的股票及时卖出，待股价跌至某一价位时再买进，以获取差额收益。采用这种先卖出后买进、从中赚取差价的交易方式称为空头。人们通常把股价长期呈下跌趋势的股票市场称为空头市场，空头市场股价变化的特征是一连串的大跌小涨。

量化策略在基金中是什么意思?

量化基金即利用“量化投资“和”量化选股“等量化方式进行管理的基金。何为量化投资？量化投资是通过量化模型寻找收益（alpha）的手段，能够有效地排除人的主观非理性因素干扰，从而在投资中确保严格的纪律性。何为量化选股？所谓量化选股，就是通过客观的数据、信息和方法评价出好的股票和不好的股票。它有两个显而易见的优点：效率和纪律。首先，量化模型可高效开展数据采集和分析；其次，量化选股保证了选股过程的客观，避免人性中的随意性。相对于纯基本面基金，量化基金不押注于某几个板块或少数上市公司，而是对全市场股票进行全面扫描和挖掘，长期来看其均衡、客观的优势将愈发突出。

实现量化交易技术，让股市赚钱不再难：深入浅出的Python量化交易

玩股票、谈股票，对于现在的我们来说，已经是稀松平常的事情。但是，股票是从哪年开始的呢？相信很多人并不清楚。那就跟我来看一看吧。

1602年，世界上第一个股份公司——荷兰东印度公司诞生，并在1606年发行了世界上第一只股票。1609年，世界上第一个股票交易所在阿姆斯特丹诞生，之后在这个股票交易所的基础上，世界上第一家现代意义的银行——阿姆斯特丹银行成立。

现在的我们虽然没有机会见证和经历那时候的股票交易，但是，单凭想象，如果让人回到过去的那个年代，相信很多人回去真的适应不了。就拿股票交易来说吧。

生活在现代的我们，股票有现成的交易系统，一目了然的数据和指标，让我们在交易中不再需要到处寻找资料。更有甚者依靠自己的编写的指标来筛选高质量的股票赚钱，实现“自动交易.”。

很多人听说过“自动交易”，觉得很难，其实，只要你静下来，慢慢学，一切都不是问题。《深入浅出的Python量化交易实战》从零开始，带我们开始神秘又不难的“自由交易之路”。

《深入浅出的Python量化交易实战》作者段小手，由清华大学出版社出版，本书的重点是教会我们如何简单实现量化交易技术，让股市赚钱不再难！

1984年，“飞乐音响”作为第一只股票在我国发行，1989年才开始进行股票交易市场的试点。1990年，深证证券交易所和上海证券交易所开始试营业，我国正式走上了资本市场里的股票交易大潮。

虽然现在各个券商都有自己的交易系统和软件，让我们足不出户就可以在网上交易，但是，随着时间的推移，股票的数量日渐增多，怎么选股，成了很多人头疼的问题。千人千思想，万人万模样，有人凭借自己的感觉、有人道听途说、有人随机，这就造成了很多人没有盈利甚至亏损的*面。

股票不是投机，而是投资的一种方式和手段。投资的根本是让我们手里的资产增加，如何稳中有涨，实现资本最大化增值，求得复利，这就需要科学的方法。《深入浅出的Python量化交易实战》可以帮助我们实现选股、预警，让股市赚钱不再难。

Python是一门简单的编程语言，说它简单，并不是看一眼就会，而是相对其他有难度的编程语言来说的。比如：相对C语言，它没有“一个数据有多长”的多方考量的麻烦，是一个门口比较低的入门级编程。

入门级适用于我们每个人，简单、易学、好上手。毕竟，一切都是为了更便捷地服务于大家，如果让大家变成专业的编程人员，相信很多人都会不干。这也是本书被很多人选择的原因——简单、易学、好上手。

大数据时代，如果你也应该有所改变了，让人工智能更好地服务于我们。当今全球知名的几家使用机器学习算法进行交易的基金公司，如果文艺复兴科技公司、德邵基金，它们年收益率稳定，业绩表现好，稳居全球行列。现在越来越多的基金公司转向机器学习技术。

人工智能系统可以从大量数据中学习，并且持续进化。越来越多的机构使用算法制定交易策略，这个新物种被称为量化基金。

作为普通人，我们是不是也应该学习和掌握这门简单易学的技术呢？

当然，说了这么多，并不是说凭借简单的算法就可以实现“睡后收入”，是为了给大家在股市上的投资加上一个保险杠。在这里没有误导大家的意思，这个必须声明。

本书借助第三方量化交易平台，讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用，通知展示了如何对策略进行回测，让大家能够有效评估自己的策略。

投资是一种让资产增值的方式，投资股票也是如此，多以一个方式让投资更有价值。

©本文版权归作者  静海垂澜  所有，任何形式转载请联系作者。

股票交易，如何来自建立确定的、机械的、量化的、交易系统，所谓的量化，到底指什么，又该如何量化?

量化的意思，就是把某些指标数字化，易于控制。举个例子，说股票下跌了可以买，这句话就难了，下跌多少呢？那么通过模型量化，比如当量能阶梯缩量到多少比例，以及价格跌穿多少日均线，并且未跌穿某长期均线的时候，发出买入指令。这个就是量化的过程。需要结合各种理论和经验才可以量化。