股票量化如何优化市场；量化投资策略的优势有哪些

一、散户怎么参入到量化投资中？

简单的说，量化投资是利用大量的历史数据帮助投资者作判断，用电脑帮助人脑处理信息，克服了人的情绪和弱点对投资的影响。
目前正式定义是投资者利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。
数量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析，利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据，以得到最优的投资组合和投资机会。
散户一般首先要有自己稳定的策略操作模型，可通过期货公司或证券公司IT接口进行试运行一段时间后，就可正式上线交易.一般通过互联网接口或专线交易，但由于出现光大证券乌龙指事件后，为控制风险，现在证券公司多用专线接口，尤其是大的证券公司，如中信证券等.当然专线相对而言费用较高，除设备初装费还每月收月租费.设备费要几万元，参与交易至少100万.

二、量化投资当真可以轻易撬动市场吗？

光大交易失误导致市场波动的事件引起了大家的广泛关注。
量化投资一时间成为众矢之的，但量化投资当真具备轻易撬动市场的力量吗?事实上，近些年，不论是在美国，日本，还是新兴市场(比如台湾)， 都出现过交易失误，或者某种策略引发市场波动的现象。
人们或多或少把它们和量化投资联系起来，这种说法是值得商榷的。
在上市公司数目众多，海量信息充斥市场的时代，投资者需要一种能迅速有效地汇集各种数据，并进行客观分析的投资方法，量化投资是适应了时代的需求而应运而生的。
作为一种投资手段，量化投资本身是中性的，真正起作用的是模型背后的人，是“地球上最美丽的花朵”----人的思维。
量化投资本身就包含了很多流派。
有以基本面为主，持仓时间在几个月到一年左右的基本面量化；
也有注重短期投资，持仓几天到几周，以识别各种形态，找出统计规律的统计套利；
甚至日内交易数次甚至几毫秒交易一次，不持仓过夜的高频交易。
在投资的资产类别上，有仅投资权益类资产的，也有跨资产类别的。
从业人员结构上，基本面量化的以经济，金融，会计的背景为主，而统计套利的以数学，物理，信号处理，统计等背景为主。
在模型所用的编程工具上， 简单的比如Excel， 复杂的比如SAS， R， MATLAB， JAVA， C++，有的甚至为了追求计算速度， 直接将程序写在芯片上。
当股价出现异动时，各种类型的量化投资者会有不同的反应。
基本面量化的投资者会忽略短期的波动，除非这种波动持续下去会导致基本面的变化；
统计套利的投资者会面临两种选择，如果相信趋势会持续，就会跟上去做趋势(trend following)，或者判断为某种噪音或扰动，很快会回到均衡(mean reverting)，就会做反向。
这种决策取决于各自的量化模型。
做趋势的可能会放大波动，而做反向的反而会抵消这种波动。
具体到统计套利的使用上，主要以投资银行的自营盘和对冲基金为主。
虽然套利机会稍纵即逝，需要迅速的执行，他们都有很严格的风险控制。
比如，每个策略可以动用的资金量，杠杆比例，止损程度，等等。
这些指标都是在实时动态监控，而不是仅仅为了满足盘后结算的需要。
笔者以前工作过的BGI，一直致力于基本面量化投资，其风险控制是非常严格的。
每笔交易，从研究员检查模型，基金经理产生交易清单，复核，审批到交易员的执行，对交易进程的跟踪，交易成本的评估都有严谨的流程，并建立在统一的内部平台上。
所以，这样的量化投资其核心是控制风险的基础上追求收益，并不具备操纵市场的能量。
作为一个新鲜事物，量化投资在中国备受瞩目，各方都给予了很高的期待。
同样的，作为一种投资方式，如果使用不当，的确也会给我们带来新的挑战。
我们应该扬长避短，不能将洗澡水和孩子一起泼出去。

三、如何简单理解量化投资？

1、定义：量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪2、特点：具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点3、具体运行一、估值与选股　　估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。
二、资产配置　　资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。
三、基于行为金融学的投资策略　　金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。

四、A股市场个人量化交易者，需要哪些工具

量化交易的前提是量化，而量化就是建立数学模型。
数学模型是理解量化交易的前提。
数学模型就是把具体事物数字化的过程，比如股票跌涨的统计图，如果没有统计图我们就必须通过研究具体的数字并且通过加减法去了解某只股票的近期走向，但当某一天有人发明了折线统计图，只要简单的把代表某个数字的点画出来然后连接起这些点，就可以一眼看出跌涨幅度。
其实数学模型就是这样一种抽象现实事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常复杂的，拥有非常多的参数，数据量也非常大，数据分析的过程也十分复杂。
这样做的好处就是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。
量化交易技术盛行于现今多种金融交易机构当中，已经成为了机构交易当中占据重要地位的交易手法，然而散户如何能够跨过量化交易的门槛，成为一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通软件平台进行交易。

五、这两天股市暴跌，Ａ：最近在哪里发财啊？Ｂ：炒炒股票。Ａ：做的怎么样？Ｂ：马马虎虎，最近正在看楼。Ａ：

也还好，震荡而已。

六、量化投资当真可以轻易撬动市场吗？

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七、量化投资策略的优势有哪些

量化投资策略的优势有哪些?量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。
(1)纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。
纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。
(2)系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。
多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。
多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。
(3)及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
(4)准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。
量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。
与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
(5)分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。
分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。
这表现为两个方面，一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。
二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。

八、量化交易主要有哪些经典的策略

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。
那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。
我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；
西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。
中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。
量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
　　量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。
然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。
但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。
所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。
在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
　　量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
　　量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
　　统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
　　用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。

九、如何合理利用私募基金量化选股策略

随着近期指数增强产品的兴起，量化选股的概念再一次进入了投资者的眼帘，伴随近些年国内量化投资的高速发展，量化选股策略早已大量应用在了私募产品的投资策略之中。
量化选股的定义简单来说，量化选股就是利用数量化的方法构建模型，进而选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资方法。
量化选股为什么能赚钱？　由于A股市场不是特别有效的市场，在非有效的市场下，量化模型对于市场微观交易机会的把握和处理是远强于人脑的，市场的非理性机会，各种各样的套利机会，很多都需要通过大量的数据统计和挖掘来发现。
　　另一方面，量化选股策略由于是程序化操作，其纪律性，客观性，准确性，及时性的特征，能够更好的把握市场机遇，不会受人为情绪因素所影响，而且对交易机会的发现和执行要比人为判断更加迅速。
再者，量化选股因为是通过数据挖掘，模型选股，所以构建的投资组合可以同时持有数百只股票，而且可以高频率的交易，这样能很好的起到分散风险并提高收益的作用。
量化选股的风险特征如何？一、市场中性策略　　对于市场中性策略来说，其目标主要是通过量化选股的方法选出高阿尔法的股票构建组合，并做股指期货对冲。
以此来剥离股票组合的市场风险，并收获纯阿尔法收益。
所以一般情况下中性策略相对纯股票多头产品回撤风险要小，波动平滑，最大回撤一般较小，属于相对比较稳健的投资策略。
二、指数增强策略　　市场上现在比较主流的指数增强策略主要由原来的市场中性策略演变而来，为了能够提高资金使用效率和搏取更高的收益，将市场中性策略中的股指期货对冲部分去除，直接构建股票纯多头组合，运用量化选股的方法选择一揽子股票，追踪指数，控制跟踪误差。
目的是在承担市场风险的前提下，获取能比市场指数更高的收益，不仅获取中性策略中所提供的纯阿尔法收益，也获取市场本身所带来的收益。
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