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金融市场量化交易(金融市场量化交易建模)

时间:2023-04-03 22:29
本文关于金融市场量化交易(金融市场量化交易建模),据亚洲金融智库2023-04-03日讯:

一、量化交易对我国金融市场的影响?

量化交易的实质就是高频交易,对每一个市场小的波动都通过量化模型去进行博弈,这增加了证券市场或者金融市场的波动性和投机性。

二、量化交易原理?

原理如下

       量化交易者利用计算机程序、数学、统计学和处理数据库做出理性的交易决策。

       使用数学对其进行建模,然后开发一个计算机程序,将该模型应用于历史市场数据。然后对模型进行测试和优化。当取得有利的结果时,实施于实际的实时资本市场。

三、量化交易是如何交易?

量化交易是指用定量的方法拟定行动方案,进行交易。在交易过程中,采用先进的数学模型量化盘面数据,替代人为的主观判断,通过历史数据反复验证寻找未来能够继续盈利的“大概率”策略,利用计算机快速处理技术,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。

开通量化交易有以下步骤:

(1)开通一个独立的股票账户;

(2)签署量化交易的协议合同;

(3)选择进入量化交易平台,勾选要开通的交易量化,然后根据步骤进行注册;

(4)完成实名认证。

四、量化交易的缺点?

量化交易的缺点:

第一个缺点:

就是它容易形成交易的一致性,尤其是在市场出现极端行情的时候,容易出现交易冲击。尤其是在一些期货行情,在跌破某些关键价位或者是涨过某些关键价位形成一致性市场预期,一致性抛盘,这个时候就容易出现一个非常剧烈的跌幅。

实际上这个跌幅是不理性的,往往跌完之后市场马上又会收回来。像股票也会出现这种情况,有的时候,比如说跌破关键价位,容易出现恐慌性抛盘。

还有比如说,一些个股出现闪崩,可能是因为达到一些止损的条件,出现了集中性抛盘,这里就会形成市场的一致性预期,这是一个缺点。

第二个缺点:

如果某种量化策略市场上用的人比较多,就容易形成策的失效。

比如说,这种策略第一年可能会有40%的收益,尤其是一些套利策略,第二年可能就20%收益,第三年可能就10%收益,第四年就没有收益了。

因为策略的趋同性,市场上用的人比较多了,会造成指标的失效和钝化。

五、量化交易什么标准?

交易要有量化的标准,高或低、涨或跌、大或小、繁荣或萧条,这些都是形容词,试图来描述市场的形容词,但你做交易用这些形容词是不可以的,要有标准,并且标准需要是量化的。

六、什么叫做量化交易?

量化交易是指用定量的方法拟定行动方案,进行交易。在交易过程中,采用先进的数学模型量化盘面数据,替代人为的主观判断,通过历史数据反复验证寻找未来能够继续盈利的“大概率”策略,利用计算机快速处理技术,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。

量化的好处:解放人为盯盘时间,不受外界因素影响,不受情绪波动影响,以交易深度和行情判断是否买入卖出

本回答来自鼎昂量化专研者 木子

七、量化交易类型?

量化交易包括多种具体方法,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。

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。

八、量化交易是什么?

先说下作背景,本人是计算机专业博士,学过一些哲学和逻辑学,业务炒炒股票看看盘,做了几年数据科学家,转到量化领域的,目前在一家私募工作。算有点情怀,想要有一颗有趣的灵魂。

受到邀请,要我从业内人角度谈谈量化交易,说这个话题很多人关心,大家观点很不统一,值得聊一聊。

个人是理工科出身,文字功底可以说相当不好,平时专心做模型,也不怎么关心一般大家对量化投资的行业的讨论,既然答应了要写,本着负责的角度,顺路了解学习下市场各位大佬的解读,在回答问题之前先去看了知乎上关于量化的讨论,很多人说量化是个伪命题,量化交易不赚钱,量化在中国市场行不通,等等,一看理由,大部分都在说,我在量化交易里亏了钱,很多量化水平不高连续亏钱,私募策略趋同,各种亏钱。又去看了看几个量化策略平台和论坛,翻翻帖子,动辄300%,500%收益率,很多人做所谓的的量化模型的业绩回测好得像ATM取款机,想膜拜下大佬的交易理念、策略思路,发现根本没有任何说明。

看完之后有这么几个感受:

第一,国内量化的确挺多人关心的,参与讨论的人也不少,的确是值得聊一聊的话题;

第二,大家最终关心和评价标准很实在,赚钱还是硬道理,赚不赚钱基本上也是唯一的评价标准(真是现实的社会啊);

第三,大部分人谈量化交易都挺割裂的,有的人纯粹就量化谈量化,有些人就交易在谈交易,最后驴头不对马嘴,彼此不知道在说啥。

很多人跟我说,看过很多知乎大道理,听了很多大V讲座,还是搞不清量化交易是啥,好不好,行不行,有没有前途,你能来给我一个答案吗?

我自己看完,总结了一下,本质上,都是“归纳法”思维惹的祸。

什么叫归纳法,归纳法就是看到现象推导结论。因为前提A、B、C都指向结论D,A是对的,B是对的,C是对的,所以D肯定是对的,A是错的、B是错的、C是错的,所以D也是错的。A是对的、B是错的、C是模棱两可的,小编就蒙了。

古希腊哲学家就告诉我们,归纳法不靠谱,正面例子A、B、C、D列举可以10000000000个,1个反例就可以推翻一切,结论就不正确了。即使穷尽了当下所有的例子,一样有人会提出,过去正确的现在不一定,现在正确的也不代表未来。

介于目前市面上各种讲量化的书籍、大V、论坛讨论都已经挺多了,大家都各自拿自己举例子,正面反面各有无数个,我再来举一个自己的例子,也就徒增大家的烦恼。

所以我决定发挥下哲学特长,逆向思维,用传说中的“演绎法”来跟大家说说问题。

首先我们来定义下问题。

啥叫量化交易?

量化交易,洋气点叫Quantitative Trading。顾名思义,分两个部分。量化,Quantitative。交易,Trading。

量化是啥?量,就是数量,就是数的意思。化,就是变化,就是变的意思。那,量化就啥,量化就是把人感知到东西“变”成“数”,换句话说,就是用数据来描述现象和现象的规律。

所以,量化从概念上没啥复杂的,就是数学。数学是什么,数学就是一套人定义世界发现规律的工具体系,人看到太阳,画了个圆,量了下长度就有了直径,看到了很多圆,发现了圆周率,有了几何学,发现算起来太麻烦,画了个象限图,每点给一个坐标,所谓解析几何,发现不规则图形也能这么算,于是搞了微积分,甚至搞出了基于球面的非欧几何,都是数学。

交易是啥?交就是对象,易就是换,所谓trade,就是买卖。

交易赚的,就是买卖之间的价差。能够靠价差赚钱,首先这个东西要有人买有人卖,玩家多了,而且各个玩家心理价格不一样,这样才能够一个价格从A那里买,另一个价格到B那里卖。玩家多到一定程度,就可以搞公开市场集合竞价,大家一起报单,市场负责给你找对手,于是变成一个价格从市场买,一个价格到市场卖。还是一样的,低买高卖就赚钱,高买低卖就亏钱。

量化交易,就是用数学方法来指导买卖。数学指导买卖的核心就是算价格,尽可能算出价格的规律,尽可能准确预测价格变化,然后尽可能实现低买高卖。

量化交易本身并不神秘,就像是看到太阳画了一个圆,看到了测量出直径一样,也是数学一样。运用量化手段本身门槛并不高,难的是,在什么样的市场上,运用什么样的方法,可以持续算出价格的规律,而且能够在理想的价格上成交。所以,要实现有效的量化交易,要符合这么三个条件:

一、存在公开交易市场,对于所有交易者一视同仁,提供公允的价格;

二、具有连续的价格,有稳定的可追溯的历史数据;

三、流动性好,可以实现有效交易。

因此,量化交易比较适合运用在股票、期货甚至数字货币这些有交易所的,流动性好的,历史数据时间长,参与者门槛低的公开市场标准化合约的交易,在国债、远期、REITS、ABS、收益凭证等参与者少,价格不透明的市场,用数学工具做做定价模型可以,做量化交易还是算了。

欢迎大家讨论交流,本号会定期分享关于量化那些事儿!

希望能帮到大家,欢迎点赞加关注!

九、黄金量化交易原理?

第一个原理:形成的钟摆规则

钟摆规则实质上指的是任何一种理财产品的市场价位,都不可能永远都无止境的上升,也不可能一直都是下跌状态。就好像一个钟摆最终都会趋向一个平稳的状态,当行情偏离越大时,逆向调整的幅度就要越大,反过来也是同样的道理。但有一点需要注意的是,投资者一般都喜欢一根筋的运用该规则,在明显的单方向行情时,期望掌握转折点而持续的做违背市场的操作,最后导致巨大损失,黄金价位是不会告诉投资者什么时候会转折的,只有靠基本面跟技术面的分析,才能够精准的把握运转走势。

第二个原理:黄金交易市场始终都是正确的

有些投资者面对市场中的损失时依旧不肯认输,想要跟市场作斗争赢回损失,进而不去设置任何止损点,自以为是的认为要这样做。实际上,市场价位已经含有全部的行情交易消息,因此市场是不会有错误的,错在投资者本身。

第三个原理:顺应市场的方向

最为理智的选择是跟随市场的方向做单子,有些投资者不肯相信价位会上涨或者下跌到某一个点位,因此不敢去追涨或者杀跌。但在价位有一些回调迹象时又会不断去博取这些小收益,最后弄了个得不偿失,如果说出现损失不设定止损位,那么投资者只能是深深陷入不能自拔。

十、金融市场交易性质分类?

按交易性质可将金融市场划分为:

1.发行市场,也称一级市场,是新证券发行的市场。

2.流通市场,也称二级市场,是已经发行、处在流通中的证券的买卖市场。


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