简析量化投资在期货领域优势及未来发展
近年来，随着计算机、通讯技术的不断成熟以及金融工程学和金融数学理论的不断发展，量化交易逐渐从幕后走向台前，逐渐被广大投资者认识和接受。
据统计，在美国的证券市场中有60%的指令是由程序发出的，美国80%以上的大型基金以及亚洲三分之一的大型基金，均使用量化投资策略，占比十分可观。
近年来，量化投资也开始迅速占领国内市场。期货作为交易所上市的标准资产，具有极好的流动性，而且支持做空和T+0结算，交易手续费低廉，是量化投资的理想对象。
盈宽财经分析师李伦认为，量化投资者对比传统交易方式具有以下优势：
捕捉更多投资机会
传统交易方式，受体力和脑力的限制，无法长久保持旺盛的精力，进而影响到投资机会选择；量化投资利用计算机技术不眠不休从历史数据中海选能带来超额收益的“大概率”事件，并制定数学模型，能最大限度捕捉投资机会。
提高投资效率
主观交易者从投资决策前的信息收集到最后下单，至少需要几秒左右的时间；而量化模型加载到量化投资软件后，从收集信息到执行交易，仅仅需要毫秒级别的时间，时间成本显著小于主观交易者。
克服主观情绪偏差
按照行为经济学理论，投资者在投资活动中受主观情绪影响，存在各种认知偏差。而计算机执行的量化交易，软件能够实现自动报单或向用户提示交易机会，从而克服人性贪婪与恐惧的弱点。
就国内情况而言，目前证券市场上传统的定性投资者太多，竞争激烈，量化投资的技术和方法在期货领域几乎没有竞争者，这也是投资者需要改变传统交易方式，采用量化投资这种方式的客观原因。
另外，盈宽财经投研团队建议，量化策略也需要与时俱进、不断创新和改造。作为投资者，不要迷信永远稳定赚钱的策略，要提高自身选择和使用策略的能力。
据了解，盈宽财经是一家专业的财经直播平台，致力于为投资者提供智能、便捷的互联网+投资服务。近期该平台运用互联网技术与量化策略相结合，陆续推出了智能盯盘、量化投顾产品、程序化下单等多样化的智能投顾服务。
未来，随着我国期货市场的不断完善，期货合约的设计逐渐合理，投资者逐渐成熟，量化投资作为一个发展势头强劲的新兴投资形式，在中国的期货市场还有较大的发展空间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
