量化交易過濾人性弱點

1. 量化交易是科學還是偽科學

量化交易存在是科學合理的，但是在國內是不是真的存在量化交易就很難說了。
雖然量化投資現在是投資里的一個熱門方向。作為在國外很成熟的投資方式，國內還處於起步初期的狀態。量化投資更側重數據挖掘，模型策略開發，計算機輔助，能克服人性的一些弱點，自動交易方式能解放人的盯盤時間，因此備受青睞。
但作為交易方式的一種，量化投資也不是萬能的，股票或期貨投資在長期來看都會遵守七虧二平一賺的規律，特別是國內這種政策市，根本談不上什麼科學分析。

2. 量化交易有什麼類型

閃牛分析：
概念
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，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。

特點
定量投資和傳統的定性投資本質上來說是相同的，二者都是基於市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區別在於定量投資管理是「定性思想的量化應用」，更加強調數據。量化交易具有以下幾個方面的特點：
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。
應用編輯
量化投資技術包括多種具體方法，在投資品種選擇、投資時機選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利和演算法交易等領域得到廣泛應用。在此，以統計套利和演算法交易為例進行闡述。
1、統計套利
統計套利是利用資產價格的歷史統計規律進行的套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。
統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種，再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉，買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等價差回歸均衡後獲利了結。股指期貨對沖是統計套利較長採用的一種操作策略，即利用不同國家、地區或行業的指數相關性，同時買入、賣出一對指數期貨進行交易。在經濟全球化條件下，各個國家、地區和行業股票指數的關聯性越來越強，從而容易導致股指系統性風險的產生，因此，對指數間的統計套利進行對沖是一種低風險、高收益的交易方式。
2、演算法交易。
演算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機器交易，是指通過設計演算法，利用計算機程序發出交易指令的方法。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至包括最後需要成交的資產數量。
演算法交易的主要類型有: (1) 被動型演算法交易，也稱結構型演算法交易。該交易演算法除利用歷史數據估計交易模型的關鍵參數外，不會根據市場的狀況主動選擇交易時機和交易的數量，而是按照一個既定的交易方針進行交易。該策略的的核心是減少滑價（目標價與實際成交均價的差）。被動型演算法交易最成熟，使用也最為廣泛，如在國際市場上使用最多的成交加權平均價格（VWAP）、時間加權平均價格（TWAP）等都屬於被動型演算法交易。 (2) 主動型演算法交易，也稱機會型演算法交易。這類交易演算法根據市場的狀況作出實時的決策，判斷是否交易、交易的數量、交易的價格等。主動型交易演算法除了努力減少滑價以外，把關注的重點逐漸轉向了價格趨勢預測上。 (3) 綜合型演算法交易，該交易是前兩者的結合。這類演算法常見的方式是先把交易指令拆開，分布到若干個時間段內，每個時間段內具體如何交易由主動型交易演算法進行判斷。兩者結合可達到單純一種演算法無法達到的效果。
演算法交易的交易策略有三：一是降低交易費用。大單指令通常被拆分為若干個小單指令漸次進入市場。這個策略的成功程度可以通過比較同一時期的平均購買價格與成交量加權平均價來衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四個金融資產，如根據外匯市場利率平價理論，國內債券的價格、以外幣標價的債券價格、匯率現貨及匯率遠期合約價格之間將產生一定的關聯，如果市場價格與該理論隱含的價格偏差較大，且超過其交易成本，則可以用四筆交易來確保無風險利潤。股指期貨的期限套利也可以用演算法交易來完成。三是做市。做市包括在當前市場價格之上掛一個限價賣單或在當前價格之下掛一個限價買單，以便從買賣差價中獲利。此外，還有更復雜的策略，如「基準點「演算法被交易員用來模擬指數收益，而」嗅探器「演算法被用來發現最動盪或最不穩定的市場。任何類型的模式識別或者預測模型都能用來啟動演算法交易。

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，而這一點是目前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。

3. 高頻交易和量化交易有何不同

高頻交易和量化交易有3點不同：

一、兩者的概述不同：

1、高頻交易的概述：指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。

2、量化交易的概述：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。

二、兩者的作用不同：

1、高頻交易的作用：這種交易的速度如此之快，以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方，以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。

2、量化交易的作用：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。

三、兩者的特點不同：

1、高頻交易的特點：

（1）高頻交易都是由計算機自動完成的程序化交易；

（2）高頻交易的交易量巨大；

（3）高頻交易的持倉時間很短，日內交易次數很多；

（4）高頻交易每筆收益率很低，但是總體收益穩定。

2、量化交易的特點：

（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。

4. 炒外匯如何克服人性的弱點

樓上回答的很好，我們也是採用程序化智能化的量化模型交易，克服人為因素的一些局限。

5. 量化交易是騙局嗎

我從另個方面理解你的這個問題，如果有什麼認識錯誤的我們在溝通。
1、量化交易能賺錢嗎？
能。從量化交易其中的三個特點談一談。系統性、套利思想、和概率取勝。目前A股有3000多支股票，必然是存在錯誤定價、錯誤估值。如果單純通過人力來索搜這個機會，當然也是能找出的，但其中的人力代價必然是高昂。相反，通過量化交易就能發現這個機會。問題就回到了套利可以賺錢嗎？不一定每一筆都能，但長期來看必然是能的（獲得超額收益）

2、量化交易相對其他方式能有什麼優勢？
紀律性。

目前，國內量化交易平台公司已經都發展不錯了，給人耳目一新的便是Ricequant,從編程體驗、數據、API來說，都能滿足用戶的研究、投資需求。現Ricequant量化已加入實時模擬 ( Paper Trading ) ，並在不久的將來加入實盤交易。國內的有一家平台，它的像素級的拷貝，圈內人也是人盡皆知的，不提也罷。

6. 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。

國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右，至今量化交易規模不過2萬億RMB，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。

7. 量化交易是什麼

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，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。
應答時間：2020-12-11，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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8. 2.什麼是量化交易

量化交易有專門的量化交易系統，是全自動化的交易。
簡單的說，是把相關投資模型、投資策略，以計算機程序的形式，放在量化交易系統中，當股市觸發了相關條件後，電腦系統會按照預先設定好的策略進行自動買賣。
優點是：1、不存在人性的弱點，紀律性大幅提高。2、人靠眼睛盯盤精力有限，量化策略設定好後，系統可以全方位自動盯盤，可以發現一些人為難以發現的機會，進行無風險或低風險套利操作，交易效率大幅提高。3、可以通過概率取勝。手工統計大數據工作量太大，而通過量化系統則可以很容易實現，系統可以在歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用，以概率取勝。
缺點是：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。2、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。3、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。4、針對專業投資者，有些風險完全可以利用以往操作經驗以及盤感進行提前規避，而量化交易則無法辦到。

9. 什麼是量化交易，未來前景如何

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，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資。避免人的主觀因素，在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。量化交易可以獲得持續的、穩定且高於平均收益的超額回報。
相對於傳統交易方式，量化交易有著以下優點
1)系統性：通過多層次的量化模型多角度的去觀察及海量數據的觀察，捕捉許多的投資機會。
2)紀律性：嚴格執行數量化投資模型所給出的投資建議，可以克服人性最大的弱點。
3)准確性：准確客觀的評價交易機會，克服主觀情緒的偏差，通過全面、系統性掃描捕捉錯誤定價和錯誤估值帶來的機會。
如今量化交易越來越多的應用在股票基金等投資上，還衍生了像京東量化平台、優礦這樣的專門為量化開發者服務的平台，應該會成為今後投資的大趨勢。

10. 量化交易靠譜嗎，收益穩定嗎

量化是指以數學統計和數學建模為基礎，利用計算機技術，從海量的歷史和當前數據中，發掘出能夠大概率帶來超額收益的交易方式，避免人工交易過程中由於投資者情緒波動帶來的非理性決策導致的負面影響。一個合格的量化交易模型，必須基於有明確的經濟含義的趨勢判斷或者套利原理，進行進一步的系統化和程序化抽象，呈現出來的形式是一套邏輯完備的可執行的交易指令流程和邏輯控制方案。

什麼是策略?

策略，字面意義是指可以實現目標的方案集合；簡單地講，就是一系列預設的行為模式，分別在不同的觸發條件會被啟用。

在證券交易中，策略是指當預先設定的事件或信號發生時，就採取相應的交易動作。

什麼是量化策略？

所謂量化，就是把行為模式中的事件或信號數字化，通過一套固定的邏輯來分析，而不是單憑人的感覺或直覺進行判斷和決策。

傳統的交易員通常是在看到某種圖形化的技術形態後，就執行一些特定的交易，如果能把圖形形態用一系列計算機程序能識別的數據來描述，讓程序自動判斷並決策是否要進行交易，並自動進行倉位的管理和風險控制動作，這樣也就變成了量化策略。

通常來講，一般所謂的量化策略是指整個交易過程完全實現為計算機程序，從數據接收、處理到交易執行都是由計算機程序自動完成。 為了開發這樣的量化策略，預先需要收集一定量的數據，並在其基礎上建立一套基於數字的處理決策模型，通常把這一過程叫做量化策略的研究；策略研究好後，就要實現它，讓它run起來。

用量化策略的方式來做投資到底靠譜嗎？

我們以一個量化平台的數據來看一下：

根據易寬量化平台發布的基於17年12月數字貨幣跑的一周策略（2017.12.11-17）回測數據來看：

「蓄勢待發」進場最早，然而過早的止盈導致之後反復開倉止損，對那一段行情不太適應，好在最後一段抓到略微挽回損失。

任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。而量化投資依靠計算機配置投資組合，克服了人性弱點，使投資決策更科學、更理性。