量化投资散户

① 目前国内进行量化投资的个人多不多

近年来,随着证券市场规模的不断扩大,金融衍生产品不断推出, 投资策略和盈利模式发生根本性改变,投资复杂程度日益提高,导致证券市场投资者的构成比例出现了相应的变化。专业投资管理人的占比越来越大,且有加速之势。另一方面,量化对冲投资策略以其中低风险稳定收益的特性,将成为机构投资者的主要投资方向之一。一、量化对冲业务特点及服务要求量化对冲是一项业务特点鲜明、极具专业性、配套服务要求高的业务,其业务特点表现为:(一) 投顾专业化水平高。量化对冲业务对管理人在数据挖掘、策略开发、程序化交易等IT 技术研发能力要求很高。根据海外经验证明,从事量化对冲投资的管理人均为专业机构投资者,专业背景来自物理、数学、统计、计算机等领域的高端人才,需要具备量化投资模型的开发能力及持续的模型优化能力,具有一定的行业进入门槛。分支机构在识别和扶植量化对冲管理人方面也必须具备一定的鉴别能力,避免付出大量精力而收效甚微。(二) 量化对冲业务存在天然的地域分布。与公募基金公司布局相类似,目前主要的量化对冲管理人大都集中在上海、北京、深圳等几大金融市场活跃区域,与公司各地区量化对冲业务发展不均衡的情况相吻合。(三) 产品风险相对较低。目前市场上的量化对冲产品多以市场中性策略为主,对冲证券市场系统性风险,相较于传统方向型的权益类产品,在控制产品回撤和获取稳定收益方面具备较大的优势。随着卖空机制的不断完善,对冲策略将逐渐丰富,例如:统计套利、多空策略、配对交易等。(四) 业务落地要有专门的支持团队。据近年来推广量化对冲业务的实际操作经验,在业务执行层面需要落地营业部协调的技术问题就很多,各营业部须配备专业的业务团队进行支持,快速响应和解决存在的问题。实际情况是大部分营业部没有足够的人力、财力和物力,用于配臵专业的支持团队。根据开展量化对冲业务的以上特点,对券商提出了较高的综合服务要求:(一) IT 系统要求高。量化对冲业务模式对于IT 系统都具有极高要求,一方面体现在交易系统及行情数据响应速度稳定高效,另一方面体现在系统整合及开发易用性。(二) 策略研发需求高。随着金融创新工具的不断推出,量化对冲管理人只有具备持续策略开发和策略优化的能力才能取得稳定、优秀的投资业绩,需要我公司提供强大的策略研究以及策略交流等支持。(三) 产品设计和发行要求高。量化对冲业务发展的必由之路, 是以产品化的模式实现规模效益扩大生产力,投资管理人需要券商提供SPV 设计(如信托、公募、资管等法律结构安排)、提供产品结构设计、风险控制、后台运营和营销组织等全方位的一揽子配套服务, 与证券公司在产品设计的专业能力、统一营销的组织能力和整合公司总部资源能力相匹配。二、量化对冲业务的发展现状
(一) 投资管理人或直接投资者专业化水平参差不齐
目前,市场上量化对冲投资管理人按专业水平大致分为三大类:
第一类:专业水准极高的管理人或投资人,拥有多年的投资经验,拥有自主开发的量化交易系统,有专门的策略研究团队,有实盘过往业绩表现,有持续的生存能力。此类管理人既有自学成才的,也有从 海归加盟的,来自成熟市场有经验的管理人在逐步增加;
第二类:正在成长过程中的管理人或投资人。此类管理人有较好的国内证券市场投资经验和过往业绩,学习能力强,应变能力强,正在成为量化对冲业务的新生力量;
第三类:专业能力欠缺,只有愿望,没有专业支撑,被动依赖技术平台而操作的管理人或是直接投资人,对量化对冲业务一知半解甚至完全不懂,根据策略交易系统发出信号被动投资,预计此类管理人 (投资人)难以应对市场变化,很快就会因束手无策而离开市场。
(二) 从券商或营业部提供的服务支持来看,专业化水准和服务支持能力也参差不齐。
主要分为三类:
第一类:由专业的团队支撑,有系统的技术支持、策略支持和服务支持;
第二类:正在起步阶段的券商,但他们也有可能后发制人,定位精准,整合资源,成为量化对冲市场的主力服务机构;
第三类:没有能力支持量化对冲业务。既无技术支持,也无专业服务团队,更谈不上策略支持。业务发展处于自生自灭的状态,业务也处于很大的波动中。

② 个人能做量化交易吗

认真帮你回答这个问题，楼主可能想问的是，

1、个人有必要做量化交易吗。

2、个人如何实现量化交易。

回答 1：个人有必要做量化交易吗。？

中国股市创立以来的二十多年间，股市从公开的投融资平台，变成了许多股民一夜暴富的梦境。股市沦为赌场，散户们被当作“韭菜”。抛开牛市的狂热和股灾的哀嚎，我们需要静下心来想一想，是不是我们应该用更理性或是更科学的方法来对待股市投资这样一件严肃的事情呢？新兴的量化交易正在尝试提供一种理性投资的解决方案，通过大量的计算建立科学的盈利模型，以“大概率”赚钱事件为操作思路。

传统技术分析的本质就是寻找价格规律，基本面分析又何尝不是呢?有了计算机的帮助，这些找规律的事情完全可以由计算机完成，所以A股市场的 个人投资者是非常有必要尽早参与到量化交易的过程中来。

回答2：个人如何实现量化交易。？

个人实现量化交易分两种情况：

一种是你拥有全天候研究的“必要环境土壤”。这种情况你可以直接依据个人所拥有的资源平台（有些收费、有些免费）。

全天候研究的“必要环境土壤”是指——个人的程序语言能力（如matlab,python等等），以及充分的资源硬件与软件设备，如研究量化策略的模型软件（如天软TS系统等等——年费很贵，个人别想，如果你是在券业从业机构的量化研究部门上班，就别当别论，你可以充分调动这些软件资源），简单来说，就是量化策略到底能不能用、敢不敢用在实盘上。需要大量的研究环境。这种方式，不适合个人投资者。

一种是市面上已经出现一些，即有的量化交易系统，与研究平台。个人投资者，在没有足够的研究资本情况下，完全是可以实现傻瓜式一键实现实盘量化交易的（这里指的是股票）。量化交易策略模型也是现成的，您可以用现成的模型，也可以个性化改动模型的参数设置。具体实现方式，为避免广告嫌疑，见名+VX。

③ 个人投资者 怎么入门量化投资有没有好的书籍

投资没有死条条框框可以参考的，这得根据个人实际情况。首先是自己的资金情况，还有就是你自己时间的安排，最后是你对市场行情的了解。所以再好的书籍也没法给你百分之百的保证，只有做过的人才最能理解。

④ 散户怎么参入到量化投资中

简单的说，量化投资是利用大量的历史数据帮助投资者作判断，用电脑帮助人脑处理信息，克服了人的情绪和弱点对投资的影响。目前正式定义是投资者利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析，利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据，以得到最优的投资组合和投资机会。散户一般首先要有自己稳定的策略操作模型,可通过期货公司或证券公司IT接口进行试运行一段时间后,就可正式上线交易.一般通过互联网接口或专线交易,但由于出现光大证券乌龙指事件后,为控制风险,现在证券公司多用专线接口,尤其是大的证券公司,如中信证券等.当然专线相对而言费用较高,除设备初装费还每月收月租费.设备费要几万元,参与交易至少100万.

⑤ 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划

17:00~18:00: 运动

岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

(5)量化投资散户扩展阅读

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。

⑥ 职业散户可以使用量化交易技术吗

其实量化交易初级部分就是程序化交易，这个没什么神秘的，也没什么高难度的技术，就是程序控制检测行情，发现机会，下单操作。就这么简单，甚至还有不用写代码的，直接拖动模块拼接逻辑的，就能形成一个程序化交易策略，用于实盘交易。

在网络上搜索“不用敲代码就可以量化交易”就能找到一大堆答案，前几个就很不错。

⑦ 量化投资、量化交易、量化金融，这三者有什么区别吗

这三个概念有个共同词，就是量化，而量化就是用计算机语言来实现数学和统计模型来解决金融问题，因此区分三个概念只需区分金融、投资和交易。
金融包括投资和交易，而两者广义上类似，但如果要细分，投资关注长期财富增长，手段是买入并持有；而交易关注短期获益，手段是频繁的买入和卖出。
但大家基本上就把量化投资和量化交易当做一个意思，指的在买方 (私募或对冲基金) 用计算机语言来实现数学和统计模型用来交易。

⑧ 什么是量化投资

你好，量化投资，简单地说就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。

⑨ 股民的策略进行量化的难度有多大

这个问题比较笼统，也笼统的回答一下：说大也大，说小也小。

量化投资的基础是数据，如果这位“股民”的策略是基于行情数据、基本面数据等数据集，那么在理论上就是一个量化策略。

做好策略的代码实现和回测之后，还可以绑定微信提醒买入卖出，这样从策略开发和实现，再到实盘交易就完成啦，所以说：说大就大，说小也小，策略是最重要的！

⑩ 什么是量化投资——数量化投资与程序化交易

2010-11-02 14:49:32 作者： 来源：永安期货 浏览次数：0 量化投资，简单地说，就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式， 其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用，演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。 程序化交易，也可称之为系统交易或算法交易，设计人员将市场常用之技术指标，利用电脑软件将其写入系统中，结合市场历史数据，分析和组合各种指标建立数学模型，将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时，程序化系统自动发出多空讯号，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能抓住交易策略，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。 程序化交易又是一种个性化交易，每个投资者（或机构）都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起，帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪，实现理性投资。设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施：顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。总而言之，模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统，它是量化投资的一种具体实现途径。上传：钱文