❶ 什麼是股票量化交易
什麼是量化投資？
簡單來講，量化投資就是利用計算機科技並採用一定的數學模型去踐行投資理念、實現投資策略的過程。
傳統的投資方法主要有基本面分析法和技術分析法兩種，與它們不同的是，量化投資主要依靠數據和模型來尋找投資標的和投資策略。
主要有哪些量化投資策略呢？
第一，也是最重要的一類策略：量化選股
量化選股就是採用數量的方法判斷某家公司是否值得買入的行為。根據某種方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池；如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類。
公司估值法通過比較公司估值法得出的公司理論股票價格與市場價格的差異，判斷股票的市場價格是否被高估或者低估，從而尋找出價值被低估或被高估的股票。這種就是基本面量化。
趨勢法就是根據市場表現，如強勢、弱勢、盤整等不同的形態，做出對應的投資行為的方法。可以追隨趨勢，也可以進行反轉操作等。這種就是技術面量化。
資金法的本質思想是追隨市場主力資金的方向，如果資金流入，則應該伴隨著價格上漲；如果資金流出，則應該伴隨著價格下跌。資金法本質上是一種跟風策略，追隨主流熱點，從而期望在短時間內獲得超額收益。這種是交易行為量化。
通過量化方法選出來的股票，通過不斷的輪換，就可以獲得超額收益。
第二類策略是：量化擇時
傳統的有效市場假認為金融市場是不可預測的，價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，對金融產品價格的預測將毫無意義。
但是隨著計算機技術、混沌、分形理論的發展，眾多研究發現，股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因而存在可預測成分。例如利用一種叫 Hurst 指數的工具，可以在較大的時間刻度上判斷出大盤的高點和低點。
根據量化擇時的策略判斷，可以進行大盤的高拋低吸，例如熊市底部抄底，牛市頂部拋頂。
第三類策略是：對沖套利
對沖套利就是利用兩個相關性比較高的品種，同時進行做多和做空的操作的一種交易策略，當兩個品種的價差偏差超過了合理區間，存在較大的概率回歸，這是對沖套利策略的理論邏輯。
舉個例子，工商銀行和建設銀行的股價往往同漲通跌，因此如果當工商銀行漲的時候，可以賣出工商銀行，買入建設銀行。當兩者價差回復正常的時候，賣出建設銀行，再買入工商銀行。這樣來回的操作，可以獲得一個超越牛熊的收益。
目前國內資本市場可以進行的對沖套利策略包括：期現套利、跨期套利、跨品種套利、跨市場套利、ETF 套利、分級基金套利等。
例如 2018 年 10 月，因為在 2015 年在股災中，大量進行 ETF 交易的幾個私募基金，給證監會重罰，其中東海恆信給罰款 2 億多，他們就是利用 EFT 套利的策略，在 2013 到 2015 年期間，盈利超過 10 億。
有了對沖套利策略，無論是熊市還是牛市，都可以獲得比較穩健的收益。
第四類策略是：期權套利
期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨，但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。
期權套利的交易策略和方式多種多樣，有多種相關期權交易的組合。特別是期權的高杠桿特徵，使得在 2018 年的熊市中，有不少優秀的交易員依然可以獲得超過 50% 的收益率。
第五類策略是：資產配置
學術界有一個公認的結論，投資中真正賺錢的關鍵是資產配置，而不是具體的交易。通過對主要的大基金的績效歸因可以得出結論，90% 的收益來自於正確的資產配置，也就說，選擇市場比交易更加重要。
量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。
❷ 股市中的量化交易是什麼意思呢
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數據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。
量化交易雖然有很多優點，但是真的能戰勝市場，並且保證勝率，我覺得很難說。
❸ 量化交易對散戶的影響
量化交易對散戶的影響是：有量化交易的參與以後，量化機構擁有更快的網速，電腦通過程序自動計算是否下單，而電腦下單更是非常快，大概是以毫秒計算，這樣一來，很多散戶可能單子還沒有下，基本上股價就已經發生比較大的變動了，這樣可能散戶在交易方面就顯得比較慢了。
總結：有量化參與，股票波動比較大，交易速度就顯得比較慢，這樣可能就更容易虧損。
對散戶的交易速度有一定的干擾。那麼量化交易是什麼呢，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，進而交易的過程。
其實我們可以簡單的理解成通過總結一定的規律，然後設置電腦捕捉信號，當觸發條件時，電腦自動買入或賣出的一種交易方法。其本質還是將人為總結的交易模型通過電腦來執行，從而達到更專業、更冷靜、更快速、更全面的交易目的
【拓展資料】
相對人為交易，量化交易具有以下幾個優點：
1.信息覆蓋度廣：量化交易可以掃描全市場的個股和異動，捕捉各種信號並及時進行分析和動作，比人為操作覆蓋度會更廣。
2.交易紀律性強：量化交易由於是電腦執行策略，當條件觸發時自動進行交易，所以不會受到人性中貪婪、恐懼、僥幸等心理影響，會嚴格按照紀律執行交易。
3.交易反應速度快：電腦下單由於提前設置好了各種交易條件，自然會比人來操作要快的多，能夠更早買入或更早賣出籌碼。
那麼量化交易一定都是盈利的嗎，事實上並非如此，一個量化交易是否成功的核心在於策略和有效性，而電腦更多的是執行策略而已，如果策略出現了問題，交易越快虧損越大。
另外，當前國內的短線量化交易還很難做到非常全面的模擬股市交易高手的交易策略，既有技術方面的原因，也有策略團隊綜合能力的原因。 還有一點是，市場是不斷進化的，如果量化交易策略不能及時跟上市場變化，也很難持續賺錢。 所以量化交易不是說寫個程序然後就躺贏賺錢那麼簡單，否則大資金就天下無敵了，至於未來類似alpha狗戰勝李昌鎬的情況發生可能也預示著資本。
❹ 在股市中，量化交易是怎樣的
在股市中，對於量化交易一般主要是，通過相應的計算機去計算相關的交易買賣點，然後當股票達到相應的幅度，就會自動的買入或者賣出，是不受心理以及情緒影響的，相當於a的操作買賣，但要人為的設定一些參數。
❺ 股票量化交易是什麼
量化交易個以前的股票交易本質沒有區別，只是提高了工作效率，
量化交易分為量化分析和程序化自動交易
量化分析，如果你是普通散戶我現在問幾個問題，第一MACD指標默認參數下，在三千多隻股票日k上近兩年那隻收益最好，那隻虧損最大。這要人工多大的工作量，如果會寫程序代碼，幾行代碼就解決了。在繼續如果調換MACD參數能否增加收益用那幾個參數是最優組合，這要是人工基本無法完成，計算量太大了，但計算機就很快完成了參數優化。
而且量化分析不是技術分析，例如你問一個價值投資者，三千多家上市公司，你知道有多少家連續10年都沒虧損過嗎，同樣幾行代碼就知道。
假如你聽了一個老師的講課，說他的牛x戰法，普散戶聽了你只能價單試試，但量化分析我可以在不同市場不同時間周期，不同品種，進行回測嚴重，優化。這些就是量化分析。
程序化自動交易。
就是利用計算機技術自動交易，這對於散戶比較難實現，簡單的用第三方然間寫幾個交易策略可以實現自動交易。
但當你交易上你就會發現，滑點問題，你的速度不夠快，需要專線網路，需要底層語言的交易系統，高速的硬體設備。
但散戶還是必須要進行量化學習因為這樣才能更好的幫助你分析。
下圖就是最簡單的趨勢指標
❻ 量化網上的量化交易能穩定盈利嗎
量化交易一定賺錢嗎？
量化交易可以賺錢，但並不是所有人都能賺錢。影響量化交易盈利的因素有很多，主要有四個。策略模型的適應性，交易員過硬的心態，交易員的認知水平，以及成熟的風控系統。
第一取決於策略模型的適應性。真正優秀且能夠穩定盈利的高頻策略，目前在市場上很難找到。因為研發成本巨大，基本都被各大基金公司壟斷。市場上面能夠找到的高頻策略，基本上都有設計缺陷，只在一部分行情中有效，或者純粹就是拿風險換盈利，遇到突發行情直接玩完。這種策略基金和大戶都不會用，但市場上一些別有用心的人，利用散戶認知不夠，經常拿來設計圈套，賺取手續費。至於波段策略，開發起來相對簡單，運行下來真正能夠長期穩定盈利的也是極少數，願意分享的人鳳毛麟角，大部分優秀的策略一樣被私藏。市場中能夠找到的波段策略，多數屬於適應部分行情的，策略針對的是某一類行情，適應性有限，能否盈利，和盈利多少和行情關系巨大。最後一類是趨勢跟蹤策略，起源道氏理論，經過多代人的驗證，是一種簡單有效性的策略。長期跟蹤下來能夠穩定盈利策略不在少數，但收益率有限，遇到震盪行情盈利會有一定回撤。
第二，取決於交易員的心態。交易員的心態決定能不能把制定的策略運行方案執行到位，是否能扛過策略的正常回撤，在策略持倉出現盈利的情況下會不會提前出局。過硬的心態是投資交易的地基，沒有這個基礎再好的策略也難以發揮出優勢。
第三，取決於交易員的認知，分析水平。成熟的交易員不會迷戀量化策略，知道量化只是一個工具，只是一個支持自動下單的交易軟體。會去仔細了解策略的優勢和缺點，分析策略適合的行情，找出策略不適合的行情。分析出因為不可控因素出現的正常回撤是多少，分析出行情適合的時候能有多少盈利。最後通盤布局，制定出策略使用的具體方案細節。例如，啟動策略的時間，關閉時間，什麼情況下手動干預，添加止盈止損，什麼情況下提前手動平倉，根據單子的方向等等。
第四，取決於風險控制。每一個策略都有可以承載資金量的限制，也有正常的回撤，這就要求交易員通盤考慮，不能肆意放大交易倉位。量化交易雖然有著各種各樣的優勢，但並不能降低投資的風險，要考慮突發事件對策略的影響。需要合理分配資金和倉位，設定停止交易的紅線，設計參與和退出的機制等。