量化网中的量化交易可以做什么？

1. 量化网中的量化交易可以做什么？

量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。
比如统计套利统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。

2. 什么是量化?数字货币交易过程中的量化是什么意思？

数字货币套利，你想知道的全在这里
什么是数字货币套利
套利可以定义为在不同市场上购买一种资产并以更高的价格在另一市场上出售。在数字货币套利中，您可以搜索和比较不同交易所中的数字货币价格。然后你从更便宜的交易所买入并在价格更高的交易所卖出。然后，您将获得价格差异作为您的利润。套利在外汇市场已存在很长时间，但由于定量系统的大规模发展，已经无法实现套利。然而，数字货币套利可能是由于交易量的快速激增和交易所的低效导致价格差异。在大多数情况下，具有高交易量的大型交易所会以较少的交易量来指导较小交易所的数字货币价格。但是，交易所的价格总是有变化。这是数字货币套利成为可能的地方。
如何执行数字货币套利
对于数字货币套利的初学者来说，最常见和最简单的方法是通过手动监控。查看您首选的数字货币的价格，在不同的交易所监控它们的价格，放置您的交易然后相应地转移资金。还有一些数字货币套利机器人用于监控市场中数字货币的价格变动和差异。此外，移动交易应用程序还可以帮助您监控过程，以帮助您记录任何可以帮助您获利的变化。
1. 价差套利
不同交易所的数字货币价格不同。 阿尔法提供专为套利而设计的服务，称为最佳行情捕捉器。这里列出了特定市场的所有交易所，其中包括从最贵到最便宜的等级。通过行情捕捉器，您可以决定是否根据您的获利机会进行数字货币套利。
为了进行差价套利，你应该考虑：
窗体顶端
交易数字货币的费用
存放或取出数字货币的费用
区块链网络费
将数字货币从一个交易所转移到另一个交易所所花费的时间
将数字货币从一个交易所转移到另一个交易所所花费的时间，如果所有这些选项都显示您可以通过套利赚取利润，那么您可以继续进行交易。请记住，套利在很大程度上取决于时间，因此它不是赚取利润的永久机会。如果您的交易需要大量时间确认，价格可能会发生变化，从而影响风险。
2. 跨国套利
某个国家的数字货币的供求可能使其价格与世界其他地区不同。例如，由于供需不匹配，去年津巴布韦的比特币价格一路飙升。由于当地货币的波动性，很多人倾向于在BTC进行交易。此外，他们想把钱存入比特币，因为他们的货币正在经历通货膨胀。这可能是数字货币套利的巨大机会。从不同国家的交易所购买并向价格非常高的国家的人们销售可以帮助您获利。但是，您应该谨慎对待数字货币的任何法律规定以及可能影响您的交易的退出限制。
3. 打新套利
一旦在交易所上市，对数字货币的需求通常会上升。此外，当他们在大型交易所上市时，他们很有可能进行数字货币套利，你可以进行。例如，当一枚数字货币在像Binance这样的交易所上市时，它会经历价值的增长，并且很多人都想购买它。从其他较小的交易所购买并以较高的价格在Binance上出售是数字货币套利的一个例子。
套利策略
作为数字货币套利交易者，您可以使用不同的策略来获利。这些包括;
1. 收敛套利
该策略类似于使用定价套利。作为交易者，您可以利用交易价格的差异，通过购买数字货币被低估的地方进行，并在交易价格被高估的情况下将其卖空。当两个单独的价格在中间相遇时，您可以从收敛量中获利。
2. 两角套利
这个策略只涉及一枚数字货币。这是您购买数字货币并立即在不同的交易所出售以赚取利润的地方。
3. 三角套利
您可以利用三种货币之间数字货币的价格差异来使用此策略。 BTC的美元价格可能与欧元和日元不同。因此，您可以以美元购买BTC，然后出售BTC以赚取欧元。然后，您将已兑现的欧元兑换成美元。它并不像我看起来那么复杂。这三种货币是BTC，USD和EUR。
数字货币套利的原因
数字货币套利已在前一篇文章中解释过。作为交易员，有几个原因可以解释为什么你可以考虑数字货币套利。
1. 交易所众多
市场上有200多个交易所。您可以在各种交易平台中比较数字货币和代币的价格，以帮助您选择交易数字货币和交易所进行交易。许多交易所增加了您进行定价套利的机会。
2. 数字货币的波动性
在上周看一下数字货币的市场表现就会向你展示密码的波动性。市场波动可以帮助您以低数字货币套利风险获利。但是，这需要您非常热衷并确保您的预测得到充分考虑。通过研究市场，您可以使用其他策略来确保市场不会违反您的交易。
3. 快速赚钱的方法
数字货币套利交易可以在几分钟内完成。这也是建议的，因为当交易所的价格发生变化时，花费太长时间进行交易可能会导致损失。因此，数字货币套利可能会为您带来更多的利润，而不是其他传统的购买和持有数字货币以便日后出售的方法。
4. 数字货币的初期
数字货币处于初期阶段的事实意味着交易中几乎没有监管。数字货币之间也存在脱节，交易所，平台和行业参与者之间的信息传递速度很慢。与FoRex交易相比，交易商的数量也较少。这些因素增加了数字货币套利中可用的机会。
数字货币套利的风险
从理论上讲，数字货币套利似乎很简单，没有风险。但如果就这么简单，为什么每个人都这样做呢？任何有兴趣的人都需要了解并警惕，存在风险和障碍。有了这些知识，那么你就可以加入并可能受益。
1. 交易费用
大多数交易所对任何交易，矿工费，存款和取款收取费用。为了获利，您需要考虑这些费用对您的交易产生的影响。盈利能力将取决于您需要支付的费用金额。永远记住，如果没有消除您对数字货币套利的预期利润，费用将最小化。
2. KYC规定
交易所对客户的规定可能会对加入交易所构成潜在风险。有时，您需要在交易所所在的国家/地区持有银行账户才能进行交易。
3. 提款限额
交易所通常对可以在一天内从钱包中退出的金额进行限制。如果您想进行大宗交易，您可能很难进行有利可图的套利交易。确保您知道在任何交易所开始数字货币套利之前您可以提取的资金限额。
4. 交易缓慢
全球加密市场的交易量有所增加。这可能会影响交易所的交易速度。有记录显示延迟提款可能会影响寻求从套利中获利的人。此外，您应该考虑所交易的所有数字货币的转移时间，因为它们不同。 BTC转移比ETH转移慢。交易开始时，矿工费也是一个考虑因素。如果您选择较低的资金转移费用，那么您的交易时间将受到影响，可能会影响您的提币。
5. API限制
许多交易所都有API调用率限制。这意味着作为交易者，您可以在交易所中查询数据，时间为Y秒。这些限制在所有交易所都有所不同，它们限制了您可以采取的措施。建议您注意发送请求的次数，因为您可能会提早耗尽机会。有一些可以帮助你操纵这个，但它们非常罕见。这些是WebSocket API和RES接口
6. API集成
市场对交易所的API可以做什么或它应该具有的数据没有统一或标准的定义。因此，您需要学习每个交易所，了解它们的工作原理，了解它们的速率，身份验证以及它们如何处理数据类型。这非常耗时，并且可能经常令人困惑，影响您的数字货币套利利润。
7. 未能及时执行
您应该在数字货币套利中理解的风险是市场可能在几秒钟内转向您。此外，如果您在执行卖出交易之前延迟，可能会进行另一次交易。将数字货币从一个交易所转移到另一个交易所所花费的时间可以看到价格的快速变化。
8. 在交易所存储数字货币
为了参与数字货币套利，您的数字货币需要存储在交易所中，以便您可以在需要时使用它们。这是一种安全风险，因为有许多交换被黑客攻击和加密窃取的情况。
9. 大额交易
数字货币套利交易似乎是一个非常有利可图的过程。但是，考虑到费用和延误，利润可能非常小。因此，您可能需要为您进行大额交易以实现丰厚回报。
10. 竞争风险
更多的交易者正在加入加密领域。此外，更多的交易者正在学习和试验数字货币套利。未来的竞争可能会有所增加。

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3. 量化交易的应用

量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。1、统计套利。统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。2、算法交易。算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。

4. 量化交易是什么?

什么是量化交易，未来前景如何？知道的讲讲。  
 量化就是就是具体化，使用模型来进行程序化交易。
 
 打个通俗的比方：一般的人炒股或者期货就像看病中医一样，通过望、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，很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行操作；量化交易就像西医，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，定量交易更像是西医，依靠模伐判断，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。模型对整个市场进行检查和扫描，满足你所编写的程序模型，就会进行处理（下单之类，都是可以自己设置的，看你的模型怎么编写）。
 
 程序化交易越来越被人熟知，使用的人也越来越多，总体来市场会越来越扩大化。
 
 具体的程序化交易程序软件：文化、TB、金字塔等，总的来说金字塔使用起来简单上手，编写的语言不难，而且功能比前两者多。
 
  
  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。
  期货量化交易和程序化交易有什么区别？  
 建议： XP 对话框中有很多选项设置，通常都是先选中某个选项，然后再单击“确定”按钮开始执行。利用鼠标双击可罚简化这一操作步骤，双击某个选项可以做到既选中又执行。
  什么是量化投资？  
 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。
  量化系统是什么?  
 博尔证券量化交易系统是上海兆吉信息技术有限公司引进海外成熟量化投资模型，拥有完全自主知识产权的证券量化交易系统，是国内首款面向个人投资者的证券量化交易系统。
 
 证券量化交易是指在证券市场中博尔证券量化交易系统，通过对交易资金及交易报价等数据进行批量比对后，分别找出资金数据及价格数据的运作规律，并根据这种规律进行投资交易，以获取最大的投资收益。博尔证券量化交易系统主要针对交易的两个要素交易价格和交易量做量化处理，并最终得出上涨概率的预测结果。
  想从事量化交易的行业 具体如何学习量化交易还比较迷茫 所以想请教一些问题 不知道能不能稍微讲解一下 10分 
 不用这么复杂，现在文华赢智软件的麦语言很适合初学者，都是一些封包函数，很容易入门。
 
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  量化交易和程序化交易有什么联系和区别呢？  
 量化交易大多用在股票交易上，量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化，在更具各家机构自己的量化公式进行选择，量化交易只是选择，并不涉及交易，程序化交易也是一种量化交易，但是是更具已有的数据进行，比如各种行情指标，MACD KDJ等，无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化，程序化交易更侧重交易的自动进行，没有认为干预，且模型编写简单，个人用户也可以进行
  量化投资是什么？  
 量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。
 
 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，大家也比较关心。量邦科技冯永昌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。
  什么是量化交易 程序化交易应该怎么做  
 那是编程高手们玩得
  股票量化交易转期货,区别是什么?  
 记得炎黄财经中提到过：期货量化交易-量化交易恰恰可以尽可能地规避投资者在投资活动时所受到的心理影响。以数量模型验证及固化这些规律和策略，严格执行已固化的策略来指导投资，从而使投资决策更科学、更理性，这就是量化交易的优势所在，也是量化交易在期货市场的意义所在。
 
 期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。盘面数据的获取可以使用其他的行情软件。
 
 期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。

5. 量化交易是什么？

   
         量化交易         概念：
  量化交易是严格按照计算机算法程序给出的买卖决策进行的交易方式，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。
  通俗理解：
  量化交易就是把你多年有关风险控制、套利、交易策略等一系列的投资经验总结成规律，制定成编程、计算机语言，由电脑代替你在市场上完成分析、下单、平仓的交易过程，并进行实时监测。
  电脑交易的好处是不带任何情感，完全遵守交易计划，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做出非理性的投资决策。
  量化投资中常用的策略，包括阿尔法策略，CTA策略和套利策略等。每个量化投资策略都是个黑盒子，它们是量化公司的量化投资的核心竞争力，其他外部人无法知道其中的秘密。

6. 量化交易是什么？

“量化交易”有着两层含义：一是从狭义上来讲，是指量化交易的内容，将交易条件转变成为程序，自动下单；二是从广义上来讲，是指系统交易方法，就是一个整合的交易系统。【拓展资料】一、量化交易主要运用数学公式来构建模型，经过大量数据来判断将来价格走势，并且由程序进行择机选股的一种方式。它的选股而十分广泛，覆盖面达到上百只甚至上千只股票，并且能够排除迫涨杀跌等人为因素，纪律性很强。二、“量化交易”有着两层含义：一是从狭义上来讲，是指量化交易的内容，将交易条件转变成为程序，自动下单；二是从广义上来讲，是指系统交易方法，就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件，智能化辅助决策体系，将丰富的从业经验与交易条件相结合，在交易过程管理好风险控制。三、量化交易至少应该包括五个方面的要素：(1)买入和卖出的信号系统。(2)牛市还是熊市的方向指引，比如用200天移动平均线分辨熊市中系统风险的规避。(3)头寸管理以及资金管理。(4)风险控制，运用信号源来确定止损位置，利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。(5)投资组合，不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数，有快有慢)以及四、不相同时间周期组合，现分散组合，让交易账户波动更加稳定。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。五、首先，从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，2018年全球排名前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。六、其次，全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行，其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。在国外招聘网站搜索金融工程师(包括量化、数据科学等关键词)会出现超过33万个相关岗位。七、第三、从高校的培养方向来看，已有超过450所美国大学设置了金融工程专业，每年相关专业毕业生达到1.5万人，市场需求与毕业生数量的差距显著，因此数据科学、计算机科学、会计以及相关STEM（基础科学）学生毕业后进入金融行业从事量化分析和应用开发的相关工作。八、国内市场，目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。九、量化交易特点，编辑，量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。十、量化交易具有以下几个方面的特点：1.纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。2.系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

7. 量化交易是什么？

追根溯源，其实量化就是指运用数学或者统计模型来模拟金融市场的未来走向，从而预估金融产品的潜在收益。“量化”在做的事情，即把投资策略通过数学模型和计算机代码数量化，让投资者可以基于数据分析和动态模拟而合理预测其投资行为的未来走势。
量化的基础是精准定义，许多人以某形态为进场依据，那么精准定义就要求结合明确位置的基础上，以波动点为标准的精准定义。只要是熟悉交易的人都明白，只要成功率和盈亏比配搭合理，交易就等于一只脚踏进了稳定盈利的大门，可问题是如何确定盈亏比和成功率却也是有前提条件的！
如果仅仅是依据自己的交易结果，按照自己的平均亏损和平均盈利得出的盈亏比和成功率，那一定是无效的，因为你没有一单是在同一个框架下的，就好比你拿小学3年级的期末考试成绩+大学毕业时的论文成绩+学日语的随堂测试成绩的平均成绩一样，有任何意义吗？
那么，有效的成功率、盈亏比，就一定是在统一标准的量化统计下得出的，而统一标准就意味着无论是系统的基础标准、参数，还是系统构建完成后的统计标准都必须是一致的。甚至在通过统计结果对系统进行重大修正后的统计都必须是要归零，重新记录统计的。每个交易者都在讨论的成功率和盈亏比，在没有精确定义的量化交易系统情况下，是无法得出有效值的。当然如果你仅仅想知道自己交易一段时间的成果，那另当别论。
投资不是赌博而是博弈，理性的投资者应该学会运用投资策略来实现自己的财富增值。

8. 我们的量化交易是什么呢？