量化炒幣鄭哥2020-12-10 11:41:31謝邀~
談量化投資之前，我們先來說一下傳統投資：
過去我們的傳統投資很大程度上依靠個人的知識，經驗，但是人的知識經驗又是不可控的，過去的知識不一定有效，而得到的訊息也不一定是真實的，在市場中往往是買了後悔，賣了更後悔。
但是隨著科技的進步，傳統的主動投資發生了一些變化，從本質上上講變得越來越程式化了，他們依靠計算機，依靠資料庫。。。。。其實這就是新的投資方式——量化投資。
量化投資在過去的幾十年在國外已經有了很大的發展，但是在我們中國卻剛剛起步。量化投資的基本理念是利用現代計算機技術結合一定的數學模型去實踐投資者的交易理念與交易策略。它的最大特點就是能夠儘量避免人的情緒對投資的干擾，高效的執行交易策略。
呂詡是個三線小市民2021-02-26 13:02:12量化交易簡單來說就是將自己的金融操作方式，用很明確的方式去定義和描述，透過程式去回測驗證，評估後確認方法具有交易優勢後，讓程式依照所設定的規則去執行交易。
量化交易開始於1980年代初，大型投資機構利用程式設計的方式將交易規則明確的以程式語言定義，將交易流程系統化，至今有大多數的對沖基金（hedge fund）用到量化交易。 在華爾街，傳統的主觀操盤手，將面臨淘汰的壓力，已經很少對沖基金利用基本面來選股了。
babyquant2020-06-01 08:13:31量化交易（quantitative Trading）是利用數學、統計、計算機的模型和方法來指導在金融市場的交易，可以自動下單業可以半自動下單，這個不是核心，核心在於是不是系統化交易（systematic trading）。
比如主觀交易會看K線交易，量化交易業會，但區別在於量化交易可以在歷史資料上回測各種交易規則，找到表現好的，然後才用來交易。這或許會有過度擬合的風險，但也有一些方法克服。
如果交易規則太多，量化交易會想辦法組合起來，比如把它們濃縮成因子，然後用線性模型、非線性模型等組合起來，然後再進行交易。
如果創造因子的工作太困難，那麼量化交易可以藉助遺傳規模、決策樹、神經網路等自動生成大量因子，節省了人工生成因子的工作量，效率更高。
在克服過度擬合方便，傳統機器學習和統計學也提供了很多方法，比如交叉驗證、正則化、稀疏性、緩慢學習、滾動最佳化等等，一般都能比較好的克服。
123法則之程式化交易2020-04-30 16:55:46程式化交易員路過，量化交易是這樣的，比如常見的kdj金叉並kd值在20以下，才做交易，那電腦程式設計是這麼寫，當持倉=0 and kdj金叉 and k和d值小於20 然後買入多少數量。這個過程不是人去判斷，是電腦判斷。當kd值有時21，人可能根據市場情緒也會買入，但電腦它不幹。嚴格尊守。
黃金網王楊2021-03-18 17:45:09就是程式化交易，這個交易一般人最好還是別用，因為程式化可以讓你減輕交易煩惱，節約時間，但是收益上和一般基金差不多，且也是長期，能否獲利還得看程式本身的設計是否真實有效，如果無效，那麼你的錢會複製虧損，如果有效，那也不會獲利太多。
iGoldman2020-05-01 11:28:10量化交易，也有自動化交易，程式化交易，EA， 高頻交易，演算法交易等等，大致意思差不多，不同的領域可以叫法不一樣，譬如外匯市場大多叫EA。主要是把自己的交易系統透過計算機語言（Python ，matlab等等，很多）程式編寫實現出來，把這個程式和資料資訊（量價資訊，基本面，金融政策資訊等等）介面接上，透過在計算機或伺服器（現在大部分都是租一個雲伺服器）上執行，實時執行各種分析，選股，擇時，買，賣，加倉，減倉，止損止盈等等。這樣可以省去一些人力成本（人力分析慢，3000只股票得需要很對人天天），省去不必要的盯盤時間，一定程度規避情緒心理因素影響。一個完整的量化交易包括很多東西：1、資金管理或投資組合管理；2，選股，基於資料面的技術分析（均線，macd等等，太多了），基於基本面的分析（市盈率，財務報表等），基於經濟面的分析（財政及貨幣政策，經濟週期，行業週期輪動等），基於情緒面的分析；3，擇時也即建倉的時機，止損止盈，加倉減倉平倉等；4，交易記錄總結改進。當然還有別的很多內容。也有辦自動化的，譬如只採用分析做選股。這個東西老美搞了30多年了，國內搞了十幾年。可以瞭解一下大神西蒙斯和文藝復興基金。國內這幾年也出現很多平臺，還不是特別成熟，入聚寬，掘金量化等等，也有幾十個，可以關注一下。
量化俠2017-11-28 12:45:08量化交易是將市場中的歷史資料透過構建因子，透過選出“具有超額收益”的標的來賺錢的交易策略。離不開最新的數學和計算機理論的支援。
如果應用於股票市場的話，一般包括量化選股和量化擇時兩點。
選股模型主要包括：多因子模型、風格輪動模型、行業輪動模型、資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢跟蹤模型和籌碼選股模型。
擇時包括：趨勢擇時、市場情緒擇時、時變夏普率模型、牛熊線模型、Hurst指數模型、SVM模型、SWARCH模型和異常指標擇時等等。
量化投資的優點在於紀律性、系統性、及時性、準確性和分散化。
榮隆科技量化孵化2020-02-19 15:47:05啥叫量化交易？
量化交易，洋氣點叫Quantitative Trading。顧名思義，分兩個部分。量化，Quantitative。交易，Trading。
量化是啥？量，就是數量，就是數的意思。化，就是變化，就是變的意思。那，量化就啥，量化就是把人感知到東西“變”成“數”，換句話說，就是用資料來描述現象和現象的規律。
所以，量化從概念上沒啥複雜的，就是數學。數學是什麼，數學就是一套人定義世界發現規律的工具體系，人看到太陽，畫了個圓，量了下長度就有了直徑，看到了很多圓，發現了圓周率，有了幾何學，發現算起來太麻煩，畫了個象限圖，每點給一個座標，所謂解析幾何，發現不規則圖形也能這麼算，於是搞了微積分，甚至搞出了基於球面的非歐幾何，都是數學。
交易是啥？交就是物件，易就是換，所謂trade，就是買賣。
交易賺的，就是買賣之間的價差。能夠靠價差賺錢，首先這個東西要有人買有人賣，玩家多了，而且各個玩家心理價格不一樣，這樣才能夠一個價格從A那裡買，另一個價格到B那裡賣。玩家多到一定程度，就可以搞公開市場集合競價，大家一起報單，市場負責給你找對手，於是變成一個價格從市場買，一個價格到市場賣。還是一樣的，低買高賣就賺錢，高買低賣就虧錢。
量化交易，就是用數學方法來指導買賣。數學指導買賣的核心就是算價格，儘可能算出價格的規律，儘可能準確預測價格變化，然後儘可能實現低買高賣。
量化交易本身並不神秘，就像是看到太陽畫了一個圓，看到了測量出直徑一樣，也是數學一樣。運用量化手段本身門檻並不高，難的是，在什麼樣的市場上，運用什麼樣的方法，可以持續算出價格的規律，而且能夠在理想的價格上成交。所以，要實現有效的量化交易，要符合這麼三個條件：
一、存在公開交易市場，對於所有交易者一視同仁，提供公允的價格；
二、具有連續的價格，有穩定的可追溯的歷史資料；
三、流動性好，可以實現有效交易。
因此，量化交易比較適合運用在股票、期貨甚至數字貨幣這些有交易所的，流動性好的，歷史資料時間長，參與者門檻低的公開市場標準化合約的交易，在國債、遠期、REITS、ABS、收益憑證等參與者少，價格不透明的市場，用數學工具做做定價模型可以，做量化交易還是算了。
漆小柒2018-02-28 13:50:05「量化交易」是一門彙集數學知識與程式語言的學問，一般人或許會認為那是相關領域專家才能勝任的工作。但此書作者告訴我們並不盡然，這是他身為這領域專家，在歷經數次成功與失敗的實務操作後所下的結論。在從事量化交易前，需要先釐清一非常重要的觀念，那就是這不是能一夕致富的行業，不然到頭來只會落得血本無歸的下場。積極謹慎的個性與耐心，是做這行業人最普遍具有的特質。
隨著網路資源搜尋的盛行，我們不難在許多學術文章或是相關網頁論壇裡，找尋到許多適合自己偏好取向的交易策略。因此我們關心的是如何分辨這些交易策略的好壞，以及避免在這過程中犯下一些常見的錯誤，例如存活偏誤（survivorship bias）、前視偏誤（look-ahead bias）、資料窺探偏誤（Data-snooping bias）以及對交易成本的考量等，以下一一為大家介紹。
下圖為計量交易的流程．首先，交易者會從歷史資料或過去經驗中得到對於市場的知識，將知識量化後發展出交易策略，並使用策略對過去歷史資料做回測，產生對此策略的評估報告．這樣做的好處是，可以確保執行者對策略完全瞭解，另一方面，若在回測中發現不夠好的部分，也可以及時修正與改進．最後，此策略就可以進入實際操作的階段．而從發展策略到回測產生評估報告的過程，就是傳統投資方式與量化交易最大的差異處。
關於回測的各種知識
首先，是進行回測的平臺，以下介紹幾個常用的回測平臺：
第一個常用的回測平臺是Excel 資料的輸入、輸出都可在同一張表格上完成，交易人可以輕易地做比較與判讀，但Excel的缺點就是隻適合用來處理較簡單的模型。
第二個常見的交易平臺為Matlab Matlab的優點如以下這張圖所示，它可以輕易的從外部的資料庫匯入資料，並有豐富的數學及統計工具幫助投資者建立較複雜的策略和處理大量資料，但Matlab的缺點是測試完策略後，至少到目前在一些的情形下，必須從另外的交易平臺做下單。
注：與Matlab較為相似的平臺，如「R」、「Python」也是一般常見的使用工具，各有其優缺點。
第三個是在國內較為常見的交易平臺Multicharts 除了適用多種標的資產的交易如股票、期貨、外匯等專案外，簡易的操作方式與其所具備的許多服務功能，像是圖表交易、下單匣、交易追蹤視窗、市場深度視窗、自動化進場/出場與商品程式碼轉換等特色所著稱。
另外，在國外更常被使用的交易平臺為Quantopian、Quantconnect、Portfolio123，此三個平臺各自擁有相當多使用者，裡面有許多社群分享的交易策略，資源十分豐富。許多量化交易的前置作業，如選定標的資產，下載歷史資料等都能在這些平臺上輕鬆完成，各網站的資料彙整連線的都十分完善，使用者只需專注在策略上的設計即可。
選定交易平臺後，接著是尋找及使用歷史資料
交易人可以在網路上尋找到大量的免費資料來源，但在使用上述資料時，必須注意幾個要點，避免錯誤觸發交易訊號。
1。標的是否有股票分割以及發股利的情況
以（IGE） ETF做個例子，下表為2005/6/7-10的資料，在8-9間，該ETF做了一次2 ：1的股票分割，表格中可以發現兩天的收盤價差將近一倍，這時就需對分割前的收盤價做調整。也就是必須將收盤價除以二。
而下面表格則是2005-07年發放股利的狀況，必須針對每一次股利發放計算調整的乘數。乘數計算方式為（ Prev。 Close – Dividend ） / Prev。 Close。
根據上述的調整方式，得到下表為調整完股票分割和股利發放後的收盤價，以此收盤價進行回測，才能得到正確的報酬。
2。標的的存活偏誤（Survivorship Bias）
做回測的時候，可能會面臨一個情況是部分標的已經下市無法得到資料，而未將這些資料放進歷史資料中，而得到有所偏差的報酬。舉個虛擬的交易策略為例，買進當年表現最差股票並持有一年。
由上面的兩個例子，可以得知交易人在進行回測使用歷史資料時必須非常小心，以免產生有所偏差的結果。
而如何公平比較不同的策略和不同交易人的結果，Sharpe Ratio是一個公認較為適合的指標，Sharpe Ratio衡量的是承擔每單位風險所得到的超額報酬。
3。前視偏誤（Look-ahead bias ）
我們使用交易完成之後的資訊會導致前視偏誤，比如以在「當日最低價的1%之內買入股票」的策略就有前視偏誤，因為在收盤之前是無法得知當日股票的最低價格，使用有落後期數的歷史資料可以避免這一偏誤的產生。我們能依下列方式檢驗是否存在前視偏誤：
第一步驟是使用標的物的所有歷史資料執行程式，將推薦買賣倉位存入一個檔案A；
第二步驟是移除最近N天（10天或100天）的歷史資料後，再次執行程式，將推薦買賣的倉位存入另一個檔案B；
第三步驟是不考慮檔案A的最後N行，比對檔案A和檔案B的買賣倉位是否相同？如果倉位不一致，則說明移除的N天資料參與了檔案A的運算，故回測程式有前視偏誤的存在。
4。資料窺探偏誤（Data-snooping Bias）
資料窺探偏誤指的是我們過度最佳化引數而誇大了回測績效，可分為引數最佳化和非引數最佳化兩種。引數最佳化是指像進出場門檻值，持有期限和回測期限等；非引數最佳化是指利用開盤價或是收盤價來交易，是否持有過夜，交易標的為大型股或是小型股等。這些型別的選擇往往可以最佳化回測績效，但對未來績效並不能保證會有好的結果。有三種方法來降低這種偏差：
第一種最常見的方法是增加我們的樣本量；
第二種是樣本外回測，樣本外回測指的是將歷史資料分成兩部分，用第一部分來最佳化引數，我們稱為訓練集（training set），用第二部分來做樣本外測試，我們稱為測試集（test set）。
從測試集的損益圖可以看出策略的績效很好，這個配對交易策略在訓練集和測試集上的Sharpe ratio都很高，因此，可認為此策略不存在資料窺探偏誤。如果把進場門檻值改為1倍標準差，出場門檻值改為0。5倍標準差，即在組合價值向下跌破1倍標準差時，購買該價差組合，當組合價值上升超過0。5倍標準差時，做空該價差組合。在訓練集上的Sharpe ratio會上升至2。9，測試集的Sharpe ratio會上升至2。1。顯然，後面這組門檻值更好，但並不是所有訓練集上的引數最佳化都會提高測試集上的績效。這時應該選擇使得訓練集和測試集上的績效都較好（很可能不是最好）的引數。最後還要檢測是否存在前視偏誤。
第三種降低資料窺探偏誤的方法為敏感度分析。敏感度分析是指我們在模型引數最佳化、透過測試集的檢驗之後，透過改變這些引數，來觀察模型在訓練集和測試集上的績效變化。如果績效變化很大，或者說在引數取任何其它值時績效都不佳，模型很可能具有資料窺探偏誤。
5。交易成本考量
例2：考慮交易成本的均值迴歸模型
一個簡單的交易策略：以1995年到2006年這段期間，我們以收盤價買入前一交易日日收益最差的股票，賣空前一交易日日收益最好的股票。若不考慮交易成本，策略的Sharpe ratio等於0。2510，而考慮交易成本的Sharpe ratio等於-3。1884。因此這個策略是無利可圖的。
策略的改進
首先我們需要注意的是所有策略的改進都要有經濟學原理或者市場的現象作支撐，而不是亂套入些反覆試驗的方法，否則會產生資料遷就偏差。
例3：對例2策略的微小改動
對策略進行如下改動：在市場開盤而非收盤時進行交易，不考慮交易成本的Sharpe ratio會增加到4。43；而考慮交易成本的Sharpe ratio會變為0。78，可以發現這個策略仍有利可圖。
鄭林956145362018-02-16 10:52:27用數學的思維，指戰略戰術的策略佈局，最終實現穩定的，低風險的收益
雷大王2021-03-16 10:57:58隨著經濟環境的日益紛繁複雜，市場逐漸把“憑經驗”“憑感覺”“憑訊息”的主觀投資策略淘汰出局取而代之的是量化交易策略
量化交易就是說以先進的數學模型替代我們人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種“大機率”事件以歸納統計得出市場趨勢制定策略。
它是一種理性的思維，極大地減少了投資者情緒波動的影響，也就是人性的弱點。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。
也是一個長期熏習，循序漸進的過程，不能操之過急
