量化交易过滤人性弱点

1. 量化交易是科学还是伪科学

量化交易存在是科学合理的，但是在国内是不是真的存在量化交易就很难说了。
虽然量化投资现在是投资里的一个热门方向。作为在国外很成熟的投资方式，国内还处于起步初期的状态。量化投资更侧重数据挖掘，模型策略开发，计算机辅助，能克服人性的一些弱点，自动交易方式能解放人的盯盘时间，因此备受青睐。
但作为交易方式的一种，量化投资也不是万能的，股票或期货投资在长期来看都会遵守七亏二平一赚的规律，特别是国内这种政策市，根本谈不上什么科学分析。

2. 量化交易有什么类型

闪牛分析：
概念
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，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。

特点
定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：
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。
应用编辑
量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。
1、统计套利
统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。
2、算法交易。
算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。
算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。

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，而这一点是目前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。

3. 高频交易和量化交易有何不同

高频交易和量化交易有3点不同：

一、两者的概述不同：

1、高频交易的概述：指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。

2、量化交易的概述：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。

二、两者的作用不同：

1、高频交易的作用：这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。

2、量化交易的作用：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。

三、两者的特点不同：

1、高频交易的特点：

（1）高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；

（2）高频交易的交易量巨大；

（3）高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；

（4）高频交易每笔收益率很低，但是总体收益稳定。

2、量化交易的特点：

（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。

4. 炒外汇如何克服人性的弱点

楼上回答的很好，我们也是采用程序化智能化的量化模型交易，克服人为因素的一些局限。

5. 量化交易是骗局吗

我从另个方面理解你的这个问题，如果有什么认识错误的我们在沟通。
1、量化交易能赚钱吗？
能。从量化交易其中的三个特点谈一谈。系统性、套利思想、和概率取胜。目前A股有3000多支股票，必然是存在错误定价、错误估值。如果单纯通过人力来索搜这个机会，当然也是能找出的，但其中的人力代价必然是高昂。相反，通过量化交易就能发现这个机会。问题就回到了套利可以赚钱吗？不一定每一笔都能，但长期来看必然是能的（获得超额收益）

2、量化交易相对其他方式能有什么优势？
纪律性。

目前，国内量化交易平台公司已经都发展不错了，给人耳目一新的便是Ricequant,从编程体验、数据、API来说，都能满足用户的研究、投资需求。现Ricequant量化已加入实时模拟 ( Paper Trading ) ，并在不久的将来加入实盘交易。国内的有一家平台，它的像素级的拷贝，圈内人也是人尽皆知的，不提也罢。

6. 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。

7. 量化交易是什么

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，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。
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8. 2.什么是量化交易

量化交易有专门的量化交易系统，是全自动化的交易。
简单的说，是把相关投资模型、投资策略，以计算机程序的形式，放在量化交易系统中，当股市触发了相关条件后，电脑系统会按照预先设定好的策略进行自动买卖。
优点是：1、不存在人性的弱点，纪律性大幅提高。2、人靠眼睛盯盘精力有限，量化策略设定好后，系统可以全方位自动盯盘，可以发现一些人为难以发现的机会，进行无风险或低风险套利操作，交易效率大幅提高。3、可以通过概率取胜。手工统计大数据工作量太大，而通过量化系统则可以很容易实现，系统可以在历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用，以概率取胜。
缺点是：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。2、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。3、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。4、针对专业投资者，有些风险完全可以利用以往操作经验以及盘感进行提前规避，而量化交易则无法办到。

9. 什么是量化交易，未来前景如何

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，然后严格执行已固化的策略来指导投资。避免人的主观因素，在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化交易可以获得持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
相对于传统交易方式，量化交易有着以下优点
1)系统性：通过多层次的量化模型多角度的去观察及海量数据的观察，捕捉许多的投资机会。
2)纪律性：严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，可以克服人性最大的弱点。
3)准确性：准确客观的评价交易机会，克服主观情绪的偏差，通过全面、系统性扫描捕捉错误定价和错误估值带来的机会。
如今量化交易越来越多的应用在股票基金等投资上，还衍生了像京东量化平台、优矿这样的专门为量化开发者服务的平台，应该会成为今后投资的大趋势。

10. 量化交易靠谱吗，收益稳定吗

量化是指以数学统计和数学建模为基础，利用计算机技术，从海量的历史和当前数据中，发掘出能够大概率带来超额收益的交易方式，避免人工交易过程中由于投资者情绪波动带来的非理性决策导致的负面影响。一个合格的量化交易模型，必须基于有明确的经济含义的趋势判断或者套利原理，进行进一步的系统化和程序化抽象，呈现出来的形式是一套逻辑完备的可执行的交易指令流程和逻辑控制方案。

什么是策略?

策略，字面意义是指可以实现目标的方案集合；简单地讲，就是一系列预设的行为模式，分别在不同的触发条件会被启用。

在证券交易中，策略是指当预先设定的事件或信号发生时，就采取相应的交易动作。

什么是量化策略？

所谓量化，就是把行为模式中的事件或信号数字化，通过一套固定的逻辑来分析，而不是单凭人的感觉或直觉进行判断和决策。

传统的交易员通常是在看到某种图形化的技术形态后，就执行一些特定的交易，如果能把图形形态用一系列计算机程序能识别的数据来描述，让程序自动判断并决策是否要进行交易，并自动进行仓位的管理和风险控制动作，这样也就变成了量化策略。

通常来讲，一般所谓的量化策略是指整个交易过程完全实现为计算机程序，从数据接收、处理到交易执行都是由计算机程序自动完成。 为了开发这样的量化策略，预先需要收集一定量的数据，并在其基础上建立一套基于数字的处理决策模型，通常把这一过程叫做量化策略的研究；策略研究好后，就要实现它，让它run起来。

用量化策略的方式来做投资到底靠谱吗？

我们以一个量化平台的数据来看一下：

根据易宽量化平台发布的基于17年12月数字货币跑的一周策略（2017.12.11-17）回测数据来看：

“蓄势待发”进场最早，然而过早的止盈导致之后反复开仓止损，对那一段行情不太适应，好在最后一段抓到略微挽回损失。

任何一个投资个体的判断与决策过程都会不同程度地受到认知、情绪、意志等各种心理因素的影响。而量化投资依靠计算机配置投资组合，克服了人性弱点，使投资决策更科学、更理性。