量化投资的应用与流程
量化投资一般应用于科学分析、市场监测、交易执行。
科学分析主要运用计算机技术对历史数据进行处理，最终得出一个科学的结论。比如：投资者如果想要知道每股收益这个财务数据是否可以作为投资参考，其可以通过对历史数据进行分析处理，分别买入较高每股收益的股票并持有一段时间和买入较低每股收益的股票并持有一段时间，如果买入较高的每股收益的股票的获利能力远大于买入较低每股收益的股票的获利能力，那么证明了过去一段时间内，股票的每股收益数据确实会影响股价的涨跌，反之，则不然。
市场监测主要运用计算机程序，实时对整个市场进行监控，包括个股价格波动、市场消息、突发事件等。目前中国股市的上市公司高达3000多家，如果人为去监测整个市场的动态，其会消耗大量的人力物力，并且最终效果达不到预期，而量化投资的市场监测功能能较好的解决这个问题，通过计算机程序，实时对所有上市股票进行监测。
交易执行主要运用计算机程序，完成精确的、及时的交易工作。一般而言，多账户多策略的交易执行需要计算机程序实现。人为无法同时操作多个账户，会导致交易不精确，过于迟缓的情况发生。不仅如此，计算机程序还能实现算法交易，能有效降低交易成本。
一般而言，量化投资的流程为：数据—研发&回测—交易执行。
1.数据：量化投资需要对大量的数据进行分析与研究，这些数据应当是完整、可靠、规范的数据，使得最终的分析和研究结论是正确的、可靠的。
2.研发&回测：量化投资在研发策略的过程需要考虑alpha模型、风控模型、成本模型。alpha模型是策略的投资逻辑实现，风控模型作用是控制风险，成本模型能最大化收益。
3.交易执行：交易执行需要考虑资产管理、订单管理、风控管理。资产管理主要有资金使用、资金分配等。订单管理主要是对订单进行再处理，真实交易中存在未完成的订单。风控管理主要是控制账户的风险以及外部风险：比如网络中断，计算机故障等。
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