告诉你量化交易的魅力
一、量化投资的优势在哪里？
1）投资反映快速高效 市场就像老天爷的脸，这一会晴空万里，一会可能就电闪雷鸣，瞬间会发生什么，谁都预测不到。 所以在市场中，量化投资就很好的发挥了它的作用，人脑因为跟不上市场的变化规律，在捕捉信息和整理时往往心有余很力不足，反而量化投资可以通过数学模型大概率的捕捉市场的变化，及时作出判断，彰显出它快速和高效的优势。
2）考察范围广 在基本面、技术面、事件类和市场情绪舆情信息等四类信息的捕捉和数量分析上，量化投资可以利用完善的逻辑进行分析、验证，以此来找到分析对象隐藏在身后能够引导投资的有效信息。 与此同时，在选择个股时，一名优秀的基金经理最多可以精密的研究和同时持仓的股票也就是20个左右。可是量化投资能够选择出几百只股票一起进行投资。足证明量化投资的优势。
3）执行纪律强 在交易的过程中，量化交易的主要方式是建立投资模型，而传统的定性投资的主要方式是基本面分析，可是在这个过程中，投资者自身具有的人性弱点，往往会影响交易结果。
量化投资就很好的克服了人性弱点。它会利用大量的历史数据来证明，所建立的交易模型是有效的。模型建立过程中，会把之前既不可望也不可及的投资理念和投资思想、投资经验甚至投资直觉都被固化在模型当中，模型建立完毕，它会通过事先设定好的输入集把信息全部整理出来，同时做出理性的判断和给出相应的操作指令。
在投资执行过程中，量化投资技术可以把投资的全过程都给覆盖，其中包含量化选股、量化择时、算法交易，资产配置，风险控制、股指期货套利、商品期货套利、统计套利等等。
4）投资效果可回测 量化投资者在制定好规则之后建立模型，第二步就是验证模型的有效性和收益率状况，那么就一定会对历史数据进行回测，以此得到这个模型的可用性。之后会放入小额的资金，积累样板外的实盘交易，从而来验证模型是否有效，如果有效，就把资金加大，来判断出模型是不是能够对投资结果带来影响。
总而言之，在应用一个模型上，会经过市场的反复检验，确定其有效性，从而决定最后运行此模型。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
