中国量化投资

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. 量化投资在中国到底靠谱不靠谱

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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。

3. 量化投资在中国前景如何

在 国 内 ，量化 交易的 相 对前 景 是 非 常好的。 近 些 年经 济 转 型， 实体 哀 嚎一篇 ， 还 有 很 多 老人 等着 吃 饭， 你 凭 什 么超 过 别人。而 量 化在国内尚且 还 是 年 轻的行业 ，有 你 发 展的 空 间 。 你 现 在需 要 勇 气 和 正确的道 路。 早点 接触米 筐 量化交 易平 台对 你 的职 业 发展助 力无 穷 。

4. 量化投资在中国可行吗

单纯的量化来投资是可行的自，最简单的比如说trade trend/mean reverting，比如说通过分析历史数据知道如果股票/期货连涨3天，第四天也会涨（当然一般看期望而不是概率，不过简单说说不用那么精确），那么我就可以自动在三天连续牛市末建仓，第四天末清仓。

5. 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。

6. 中国现在量化投资靠谱吗

我本来身做美国股市的，对源国内市场只能是比较了解。美国那边确实有华人在做中国国内市场的量化投资。这些人都比较低调，比如在经贸大厦租个办公室什么的，但是并不谈论自己在做什么。我也认识几位在广州做了四五年的朋友。

单纯的量化投资是可行的，都是看期望和概率，影响因子很多。主要在CTA用，当然模型会复杂些，工具也多些（比如说考察两个index的spread，跨区等等）。这种相对低频的量化投资可以移植到中国二级市场上。很多人误以为大量的内幕交易和市场操纵会阻碍量化投资，其实不然。量化投资最大的敌人是市场有效，最怕完全效率市场。只要交易所披露信息及时，而市场总有人在交易，有人性在，那么量化投资就是可以做的。另外，基于量化指标的回测统计方法在中国远没有得到广泛使用，大多数投资者采用跟风投资或K线图形的策略。也正因为很少有人用这种方法买卖股票，这种方法在中国显得真正非常高效，做到了高收益低风险。据我所知，国内京东金融在今年也开始做了，另外实盈机构、爱猫爪APP的量化策略也非常领先。

最后，我认为风靡英美的高频交易在中国目前还不大行，因为手续费太高。

7. 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；

(7)中国量化投资扩展阅读

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。

8. 国内的量化投资与国外有些什么差别

1、认识上，国外历史悠久，业绩比较稳定，得到了众多的投资机构的认同。国内差一些专，当然以长信量属化先锋的产品也是很好的。
2、数据。国外有更多的数据可以使用，也有更多的衍生品来构建模型。
3、政策规定。我们上层建筑有些人畏量化如虎。
4、氛围。国外有quantopian等量化平台活跃了整体的气氛，让更多人可以参与量化交易，我国发展差些，当然也有Ricequant量化交易平台这样的杰出代表。

9. 国内目前有多少基金公司在进行量化投资项目

1、即使没有量化产品的基金管理公司也可能采用量化投资的，比如专项产品中有量化的，所以这个没有人知道
2、截止目前，正式成立的有64家，还有几家在设立期
3、目前封闭式基金83个，开放式基金1013个，公开募集的产品中有8个含量化