
带你360°了解量化投资和程序化交易
今天主要带大家来全面了解一下程序化交易和量化投资的发展以及投资模式等问题。
一、量化投资与程序化交易基本概念
简要来说,利用一些量化投资的方法来管理投资组合的这种投资方式就称为量化投资。学习量化投资,我们也需要有很多专业知识的基础,比如:信息技术、计算机技术、数学和统计学等。
经常被我们提到的自动化交易、程序化交易、算法交易、高频交易以及数量化投资都是量化投资的特定方式。只不过每一方面我们描述内容的侧重点都有区别。投资者利用自己的专业知识和投资经验,将其融入在交易模型中,并利用计算机自动执行来实现量化交易的方式就是程序化交易。程序化交易比较侧重于技术分析指标。
二、量化投资与程序化交易的发展历程
上世纪七十年代美国证券市场上的系统化交易逐步演变成我们现在熟知的程序化交易。量化投资的发展主要与詹姆斯西蒙斯有关。詹姆斯西蒙斯是一位数学家,他将自身学习的统计学和数学的方式应用到了交易过程中。文艺复兴科技公司就是他创建的,并且该公司旗下的大奖章基金在20多年间获得了非常有益的成绩。年均收益率高出索罗斯和巴菲特十个百分点,年均经回报率到达百分之三十五,比同期标准普尔500年均超出百分之二十。
三、量化投资和程序化交易的投资模式
投资模式主要包含三点:
1.交易模式系统化,买卖执行完全依照系统的判断
2.保证交易方法一致性,将获利、操作方法和风险管理条件编写成程序语言,根据程序发出的信号进行买卖
3.避免受不良情绪影响,克服迟疑、恐惧、贪婪等人性心理障碍。
四、程序化交易的基本流程
程序化交易的基本流程我们可以分为以下三步:
1.选择交易品种:如果我们想要在日内交易中获得收益,就要先选择好标的物。流动性大、波动性大的品种能够在短时间内让交易者赚到利润。
2.选择时间架构:我们都知道对于日内短线来说,有很多种分类比如1分钟、3分钟和15分钟。我们可以根据自己的需求来决定。
3.构建系统:一个系统的构建主要包括:资金管理、进场时机、出场机制以及风险控制。
五、量化投资与程序化交易的优势:
1.风险可控化
2.交易模式化
3.投资回报稳健化
4.资金管理合理化
5.交易纪律规范化
六、量化投资与程序化交易的发展前景
目前量化投资逐渐发展,并越来越成为一种主流的交易方式。量化投资是依据科技进行发展的产物,是我国金融市场走向成熟的重要标志。我们都知道,目前我国的金融市场正在逐步的改进和完善,相信在不久以后,量化投资也会发展的更加成熟。
我们要给与程序化交易策略和模型充分的信任。在确认好数据之后就把一切交给电脑,不要随便的进行人工干预。这样可以大大的减少交易者人性弱点对于交易过程的干扰。当然,交易策略不会使一成不变的,市场在不断变化,交易者也应该根据市场的变化对交易策略进行调整.
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08