美国量化投资
1. 高频交易和量化交易到底有什么区别
从历史上看，很多高频交易公司的创始人都是交易员出身，原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展，交易的自动化程度和频率也逐渐提高，这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然，这个过程也出现了一些分化，有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位，并且始终未放弃人工交易，最终形成了人机结合的半自动交易；而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些，往往采取全自动的交易模式。事实上，也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越，到目前为止，也只能说是各有利弊。
人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远，在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上，全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间，不过自动化交易往往因为程序过于复杂，加上很多公司人员流动较大，在程序的维护上会出现一些失误，最终程序出错酿成大祸，比如著名的骑士资本。
至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件，那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。
量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先，美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的，比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身，DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身，AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身，而高频交易公司则更多是传统交易员创办的；其次，量化投资一般依赖于复杂的模型，而高频交易一般依赖于运行高效的代码。
量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期，要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大，模型也因此更为复杂，对程序的运行速度反而没那么敏感；高频交易处理信息的时间极短（微秒或毫秒级），不可能分析很多的信息，因此模型也趋于简单，竞争优势更多依靠代码运行的效率，很多人甚至直接在硬件上写程序；而最后，量化投资的资金容量可达几百亿美元，而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元，但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定，如Virtu Financial交易1238天只亏1天，因此一般都是自营交易，而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。
2. 在量化交易方面，美国究竟比中国领先多久
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时间上，美国量化发展了三十多年年了。国内量化发展才几年时间，尤其是股指期货出来后发展较快。
普遍性上，美国约70%的交易是通过计算机实现的，程序化交易很普遍。中国量化起步晚，占比低，目前在期货程序化上应用较为多一点。
技术上，目前国内还处于模仿学习国外的阶段，很多海归量化人才归国来创业，寻找资金 发展。也有本土派在摸索。但总体上海归派心高气傲。套利策略是最先发展起来的，但随着资金增多，套利策略的收益逐步下降了。
量化规模上，美国有些发展比较有年头的量化基金，比如大奖章，规模比较大，技术至今没有公开。而国内搞量化的有机构，有个人，但总体上得规模都比较小。还没有出现特别的领头羊。
市场接受度上。大家都知道去年高频交易被罚的几家机构，报道上获利惊人。由于中国的市场还处于发展前期，程序化应用不多，因此获利机会也多。随着同一种策略应用的增多，这种策略的有效性就会降低。从这个意义上来说，目前中国程序化还处于发展前期。
3. 美国华尔街STB量化资产交易所，注册送500块钱，是真的吗
他平台在注册期，为了鼓励用户积极注册，他会按相应规则赠送积分。有送500的，有送300的，还有送100的。
积分需要按照相应规则操作才可以被释放。
在积分释放期结束后，未释放积分将被回收。
已释放积分，可以在积分释放期后直接兑换通货。
相当于，你注册完后500分在你的账户上，但是还不能用。你要通过登陆和分享的方式来释放积分，释放完的积分才能当钱用。你没释放出来的，这个钱你也拿不出来啊。
他平台相当于活跃用户，花一些成本也是正常的。正确理解，理性对待就行了。
4. 什么是量化投资为什么美国会欠中国的钱
量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系。
打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病,中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些。
西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。医生治疗病人的疾病，投资者治疗市场的疾病，市场的疾病是什么？就是错误定价和估值，没病或病得比较轻，市场是有效或弱有效的；病得越严重，市场越无效。
投资者用资金投资于低估的证券，直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。但是，定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
中国目前有近2万亿美元的外汇储备，80%是美元，其中的60%是美国的国债。中国持有的美国国债占其发行额的10%左右，如果中国有所动作，全世界都会瞩目。买还无所谓，如果卖则会引起恐慌性抛售，中国手中的债券没有脱手，价格就会大幅下跌，届时中国外汇储备中美国国债部分会遭到惨痛的损失，等于和自己过不去。另一方面，美国政府是靠举债过日子的，中国一抛售，等于断了美国政府借债的门路，美国政府只好靠增发货币维持财政。
希望的回答能对你有帮助。
5. 乔治·索罗斯写过一本叫《量化投资》的书吗
一下内容纯手打
证券分析方法主要分三种：
一是基本面分析，代表作《证券分析》《价值投资》，代表任务“巴菲特”；
二是技术面分析，代表做《趋势技术分析》《道琼斯理论》等，注重短期投资，索罗斯属于短期投机类型，但是没有任何资料显示他的投资流派属于纯粹的技术面分析，可能的情况是上述两种都有。今年的而贝尔经济学得主法玛提出的”有效市场假说“某一种程度上，否定了技术面分析。
三是量化分析，美国近几十年兴起的一种方法，典型的代表人物是西蒙斯。
中国国内的量化投资的研究还比较少，量化投资的基金以及机构也不够普遍，切主要集中于香港地区。原因之一是，国内金融金融市场没有完全开放，金融产品匮乏。美国市场的金融产品多达几万种，而国内只有两百多种。
关于量化投资的书，国内国外都有很多，主要集中与国外，国内学者大多是对国外技术的学习。当然，如果你是初学者，建议你还是从国内的相关书籍开始学起。
如果有一本书，叫《量化投资》，我敢保证你看了一定学不到什么东西，丁鹏的《量化投资》就是这样，只是对现在主要方法以及模型的简单介绍。用于同行业交流也许会有些价值。书籍内容从：量化选股、量化择时、到套利什么什么的，基本上都是简单的介绍，可以当作课外读物，了解一下什么叫量化投资。如果你真的想学到什么东西，直接网络文库：量化选股、多因子选股等词，你会看到无数国内证券机构对市场的量化研究。而且资料详细。可是，你学不到最根本的原理。
原因如下：
进行量化分析，必须至少具备两种能力：
一、扎实且足够的数学、统计学基础，用于理论上的金融建模；
二、能够使用相关计量软件进行数据分析或者模型求解等。
这两个要求一般人很难到达，所以证券从业的教材认为难度大是量化投资的一个很大局限性。
如果楼主对量化投资有兴趣，我可以推荐一些教材给你：
如果仅仅是想了解一下： 丁鹏《量化投资》，书很贵，个人认为没什么实用价值。可以有个简单的系统的认识；
如果是想学习并且能在实际中运用，建议如下：
数学方面：
《微积分》 到高级《高级微积分》
《线性代数》《非线性代数》
《概率论与数理统计》《概率、随机变量、随机过程》
《离散数学》《运筹学》《统计学》
金融理论上
《计量经济学基础》《计量经济分析》
《数量金融学》《金融时间序列分析》
。。。。还有很多很多
以及其他金融知识基础
建模方面
这类的书，我看的不多哦，你自己网络一下，或者找个图书馆看看
计算机软件
C 和 C++ 至少学一个，SQL 建议学一点
建模软件主要有：MATHEMATICA MATLAB SAS SAC R Eviews GAMS 等等等等，终于哪些海外基金用的是哪一种，或者是不是自己做的专用软件，我就不知道了。
不过，上述的软件，肯定是可以满足个人的研究需求的。这个，你选几种学一学还是可以的。
一个人，想要精通上述全部，应该是很难的，所以，注定了，量化分析的方法，单个的普通人很难完成。
量化投资起源与上世纪美国政府大幅度削减了对物理航天业经费自持，导致很多搞火箭的科学家、数学家下岗。于是他们流入金融行业（收入高），利用自己对数学、计算机的优势，使用原先用于火箭的建模预测证券市场，发现有着显著成效。当然，这些模型的前提是，现代金融理论的奠基，以及数量金融的发展。
因此，我个人对量化投资的理解是：金融界的火箭科学家，传统的分析方法，只用看某一或某几个指标，根据历史经验或者主观的客观的XXOO判断证券的未来走势，但是量化分析，首先建立合理的数学模型，然后借助计算机运用某些XX的算法，分析求解，难度相对于传统的方法难很多。
如果你想比较浅显的掌握，用于投资决策的参考
那量化分析，也没有想想中的那么高深，它本质上是一种金融的建模，本质上，常用的方法还是统计专业的那几个 ，什么 回归分析，线性规划 ，相关性，时间序列等等等。。。我看了丁鹏的书，大致上认为他是用了这些方法。所以你只用把应用数学学好就好了。
还有一些像遗传算法、神经网络这些他的书里面也提到了，属于现代算法，这些方法比较小，难度大，但是我猜只有学术界会用这些方法，因为现代算法在实际运用中还不够成熟，预测经常不准确。
表述有些乱，不过大致也只能写成这样了。
最后：和量化分析相关的专业主要有三个：
金融专业：金融工程；
数学专业：统计、应用数学；
计算机专业
这些专业的就业方向是可以面向量化分析的
6. 美国的量化宽松政策是如何实现的
按揭贷款担保债券主要是对美国而言的，而购买美国政府债券是对于像中国这样拥有大量美元储备而没有投资渠道而选择的相对安全的国债。
7. 量化交易方面，美国比中国领先多久
对于量化交易的研究来说，美国开展的很早，在上个世纪七八十年代就开展了。
我国由于一直缺乏做空的交易工具，因此，开展这方面的研究时间较晚。
但由于目前市场的全球化程度较高，因此，实际上中美之间的量化交易差距并不大。
8. 做量化投资哪家收益高
我自己尝试过好几个平台，做下来感觉比特币基金平台比较好，比特币的支付领域更加广泛让比特币更加有价值，牛市一定能赚很多钱，也可靠。
9. 美国为什么需要量化宽松
第一个原因：美国经济刺激计划需要大量流动性资金
第三个原因：增发美元用来稀释本身的债务，有利于美国出口，增加就业岗位
第二个原因，也是根本原因：在实行经济彻底向好以前，一旦美国国债市场走熊，很快就会迎来市场抛压，一旦代表美国国家信用的国债市场出现问题，将意味着引发一场比次贷危机更大的灾难。因为，次贷危机发生以后，美联储起码还可以用美国国家信用担保，为经济注入流动性。倘若国家信用倒下，美联储将无法在挽救 其经济-----这是美联储实行量化宽松政策的另一个更为重要的原因。实行宽松的货币政策，那么意味着政府要在国内进行大量的投资，开展大量的工程，实行低利率，低税收政策，一方面因为政府的大投资和大工程，使得许多类是于钢铁水泥等等物品的需求加大，另外一方面，低利率低税收，使得利益集团的借贷成本降低，利润也更大，这当然有利于利益集团的发展。但是美国现在面对的不仅仅是经济不景气的局面，如果单纯的一味放开政策，实行宽松的货币政策，势必导致国内的通货膨胀进一步加剧，财政赤字加剧，物价飞涨，这对居民的有效需求形成极大的威胁,试想，如果说，家庭在食品方面支出占总支出的比列过大，那么他进行其他消费也不会很积极，厂商出产的产品销量带来负面影响，从而根本上不利于经济烦复苏。而利益集团的要求仅仅是要维护自己的利益而已．
10. 美国量化宽松的货币政策，如何做到挣到的钱后，不消费，只投资。
其本上做不到，都是借口，为了维护国内稳定，不断发钱而已。最后通过金融和贸易逆差将新增货币转移到国外。这样老百姓又有钱花，物价也不会大幅增长。民众稳定，美国政府也就稳定，国际地位继续维持。