雷尔量化交易平台

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本文目录

  1. 个人能做量化交易吗
  2. 什么是量化交易,未来前景如何知道的讲讲。
  3. 量化宽松政策是什么意思

一、个人能做量化交易吗

1、个人必须要进行量化交易,而且必须要这么做,

2、首先要明白量化交易不是自动交易,量化交易也不是技术分析。他只是利用计算机为工具大大提高工作效率的工具而已。

3、假如你投资股票,你按照技术分析操作,你的操作手法是MACD,那你知道MACD指标在历史上回测成功率是多少,如果MACD和kdj结合成功率是提高还是下降,如何优化参数组合,等等这些都需要量化分析。你要按基本面分析,那你知道有多少上市公司连续盈利十年吗。这个量化分析就能完成。

二、什么是量化交易,未来前景如何知道的讲讲。

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。在国外的期货交易市场,程序化渐渐地成为主流,国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。

所谓量化交易,是指以先进的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,减少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。

量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略

在股票市场上,量化交易早不是什么新闻,量化从业人士张威告诉人民创投(ID:renminct),在国外七成的交易都是通过计算机决策的,在国内这个数字也接近五成。

过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的,难免一失手成千古恨,这种行为被戏称为“胖手指”,相比之下,量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”,牛市也好,熊市也罢,都能大赚特赚。

传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯,其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间,年平均收益率达到了惊人的46%,即使是2007年次贷危机席卷美国,量化基金遭遇滑铁卢的时代,大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。

量化投资中常用的策略,包括阿尔法策略,CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合,挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势,追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异,空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子,它们是量化公司的量化投资的核心竞争力,其他外部人无法知道其中的秘密。

旱涝保收,坐收渔利,这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历:“两年前,炒币的朋友经常24小时看行情,搞得精神疲惫,问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。他们提供了一个比较简单初级的模型,希望我在它的基础上扩展改造,增加风险管理模块。”

现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似,可也玩出了新的花样,搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”,是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利方法,由于政策原因,同股异地搬砖并不常见,但在数字货币市场,大大小小的交易所数不胜数,不同交易所之间的价格也常有差异,利用价格差低买高卖,就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。

量化交易有着严格的纪律性,这样做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。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的,特别是有数据支持的。如果有人质问我,某年某月某一天,你为什么购买某支股票的化,我会打开量化交易系统,系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况,而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。

完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度,量化交易的核心投资思想包括宏观周期、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;再者就是多数据,就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的,当一个资本市场只有100只股票,这对定性投资基金经理是有优势的,他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场,比如有成千上万只股票的时候,强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势,能捕捉更多的投资机会,拓展更大的投资机会。

量化交易正是在找估值洼地,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。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业,那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同,量化交易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。

这表现为两个方面,一是定量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。二是在股票实际操作过程中,运用概率分析,提高买卖成功的概率和仓位控制。

首先是一二级市场“级差”风险,其次是交易员操作风险,最后是系统软件的风险。

一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下,ETF套利模式分为两种:一种是通过购买一揽子票,按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额,然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反,是在二级市场上购买ETF份额,通过兑换比例换得相应数量的股票,然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。

由于股价的变动,ETF套利级差转瞬即逝,因此纷繁复杂的计算过程,目前业内由计算机完成,交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略,又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易,后者便称之为程序化交易。

又因为套利的空间非常小,通常只有万分之几,因此套利交易为了获取适中的收益,参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反,则投资将出现亏损,这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险,券商一般提倡自动化交易,方向由计算机把握,交易员输入交易数量即可。

第二种风险是交易员操作失误,比如光大这次的乌龙指事件,有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险,系统软件风险,每个交易员在系统中都有相应的交易权限,包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元,而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露,也导致业内质疑光大风控并未做足。

这个平台犹如币圈的一个缩影,每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下,聆听骰子撞击的声音,殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”,张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制,但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家,否则就只有被收割的命运。

量化作为工具,或许无可厚非,但许多数字货币基金以“量化”为名,公开募集资金,行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为,金融行业和其他行业不同,参与金融活动,动用的是别人的钱,发生风险,别人会有损失,因此政府需要更加严格地监管。

量化交易一念天堂,一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘,以身试法,否则等待你的将是法律的制裁

三、量化宽松政策是什么意思

量化宽松是一货币政策,由中央银行通过公开市场操作以提高货币供应,可视之为“无中生有”创造出指定金额的货币,也被简化地形容为间接增印钞票。其操作是中央银行通过公开市场操作购入证券等,使银行在央行开设的结算户口内的资金增加,为银行体系注入新的流通性。

量化宽松主要是指中央银行在实行零利率或近似零利率政策后,通过购买国债等中长期债券,增加基础货币供给,向市场注入大量流动性资金的干预方式,以鼓励开支和借贷,也被简化地形容为间接增印钞票。

量化宽松政策所涉及的政府债券,不仅金额庞大,而且周期也较长。一般来说,只有在利率等常规工具不再有效的情况下,货币当局才会采取这种极端做法。

量化宽松政策的起点,往往都是利率的大幅下降。利率工具失效时,央行才会考虑通过量化宽松政策来调节经济。从2007年8月开始,美联储连续10次降息,隔夜拆借利率由5.25%降至0%到0.25%之间。

2007年金融危机爆发至2008年雷曼兄弟破产期间,美联储以“最后的贷款人”的身份救市。收购一些公司的部分不良资产、推出一系列信贷工具,防止国内外的金融市场、金融机构出现过分严重的流动性短缺。美联储在这一阶段,将补充流动性(其实就是注入货币)的对象,从传统的商业银行扩展到非银行的金融机构。

2008年到2009年,美联储决定购买3000亿的美元长期国债、收购房利美与房地美发行的大量的抵押贷款支持证券。在这一阶段,美联储开始直接干预市场,直接出资支持陷入困境的公司;直接充当中介,面向市场直接释放流动性。

2009年,美国的金融机构渐渐稳定,美联储渐渐通过公开的市场操作购买美国长期国债。试图通过这种操作,引导市场降低长期的利率,减轻负债人的利息负担。到这一阶段,美联储渐渐从台前回到幕后,通过量化宽松为社会的经济提供资金。

参考资料来源:百度百科-量化宽松

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