Ⅰ 高頻交易和量化交易有何不同
高頻交易和量化交易有3點不同:
一、兩者的概述不同:
1、高頻交易的概述:指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。
2、量化交易的概述:指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略。
二、兩者的作用不同:
1、高頻交易的作用:這種交易的速度如此之快,以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方,以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。
2、量化交易的作用:極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
三、兩者的特點不同:
1、高頻交易的特點:
(1)高頻交易都是由計算機自動完成的程序化交易;
(2)高頻交易的交易量巨大;
(3)高頻交易的持倉時間很短,日內交易次數很多;
(4)高頻交易每筆收益率很低,但是總體收益穩定。
2、量化交易的特點:
(1)紀律性。根據模型的運行結果進行決策,而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點,也可以克服認知偏差,且可跟蹤。
(2)系統性。具體表現為「三多」。一是多層次,包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型;二是多角度,定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度;三是多數據,即對海量數據的處理。
(3)套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會,從而發現估值窪地,並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
(4)概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用;二是依靠組合資產取勝,而不是單個資產取勝。
Ⅱ 如何系統地學習量化交易
首先,我對這個問題是完全不知道怎麼回答,為此,我專門去請教了我的老師。
我理解很難有一個定量交易的所謂的系統學習過程,定量的只是手段,交易邏輯是多樣的,你可以通過形態描述,追蹤市場方法,如不合理的降價,也可以把天體物理、小波分析、神經網路等復雜模型應用其中,你可以做的是K線結構上的策略,也可以做日線或每500毫秒數據進行決策的策略。所有的一切目的就是為了獲利,所謂量化和程序化只是實現這一目的的手段。
一個strategist需要思考策略的思維框架,實現方式,而developer則是側重了前後端介面,輸入輸出,界面設置,風控機制,平台拼接等等很多很多方面。其實很不相同吧。
Ⅲ 高頻量化交易是什麼意思
高頻量化交易,起源於程序化交易和做市商機制,是指利用人們無法利用的極其短期的市場變化來謀取利益的計算機化交易。
通過超高速超級計算機演算法,分析高頻交易數據中的價格變化模式,實現高速、高頻申報的交易模式,並利用這些價格變化模式獲利。高頻交易還具有隔夜倉位低、報撤單頻率高、開倉平倉頻率高、換手率高的特點。
高頻交易是指通過預設的計算機演算法實現的一種高速、高頻的交易模式,具有隔夜倉位低、報撤頻率高、換手率高的特點。
量化交易是用先進的數學模型代替人工主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中選擇各種「高概率」事件來制定策略。這樣可以避免在市場極度狂熱或悲觀時做出非理性的投資決策。
(3)股票高頻量化交易擴展閱讀:
高頻量化交易的危害性
首先,高頻交易行為,將會擾亂市場正常的交易秩序,損害其他投資者的利益,也有違市場的公平原則。中小投資者受制於資金、交易通道等多方面的限制,根本不可能實施高頻交易。與之相比,機構在這方面不存在短板,機構實施高頻量化交易,這對中小投資者而言也難言公平。
其次,高頻量化交易的本質是超短線投機,不僅與監管部門倡導的價值投資、理性投資、長期投資的理念不符,而且容易引發市場波動,放大市場的投資風險。高頻量化交易的背後,與「薅市場羊毛」並沒有什麼區別。此外,一旦高頻量化交易出現交易規模過大,交易方向趨同的現象,無疑會產生嚴重的負面影響。
Ⅳ 量化交易和高頻交易有什麼區別
量化交易是指把操作的信號通過程序化,用計算機控制,可以是高頻的,也可以是低頻的,和操作頻率沒有關系。高頻交易,也有可能是人工的,只不過,人工太累,所有很多的高頻交易都被做成了量化的。
Ⅳ 高頻交易和量化交易到底有什麼區別
從歷史上看,很多高頻交易公司的創始人都是交易員出身,原來就從事衍生品的做市、套利等業務。一開始這些工作並不需要多高深的知識。隨著計算機技術的發展,交易的自動化程度和頻率也逐漸提高,這些公司逐漸聘請一些數學、統計、計算機背景較強的人員加入以適應形勢的發展。當然,這個過程也出現了一些分化,有的公司還是保留了交易員在公司的主導地位,並且始終未放棄人工交易,最終形成了人機結合的半自動交易;而另外一些公司對新鮮技術的接受程度更高一些,往往採取全自動的交易模式。事實上,也沒有證據表明全自動交易的公司就比半自動交易的公司更為優越,到目前為止,也只能說是各有利弊。
人工交易的最大弊端在於手動下單的地方離交易所較遠,在行情劇變的時候往往搶不到單。在這一點上,全自動交易的公司可以通過託管機房來最大程度減少信號傳輸的時間,不過自動化交易往往因為程序過於復雜,加上很多公司人員流動較大,在程序的維護上會出現一些失誤,最終程序出錯釀成大禍,比如著名的騎士資本。
至於過度擬合無法抵禦黑天鵝事件,那是人工交易和自動交易都無法避免的問題。一般來說,Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自動交易,Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自動交易。
量化投資公司跟高頻交易公司則有很大的不同。首先,美國的量化投資公司基本上都是量化背景極強的人創辦的,比如說文藝復興的創始人西蒙斯是數學家出身,DE Shaw的創始人David Shaw是計算機教授出身,AQR的創始人Cliff Asness是金融學家出身,而高頻交易公司則更多是傳統交易員創辦的;其次,量化投資一般依賴於復雜的模型,而高頻交易一般依賴於運行高效的代碼。
量化投資公司的持倉時間往往達到1—2個星期,要預測這么長時間的價格趨勢需要處理的信息自然非常龐大,模型也因此更為復雜,對程序的運行速度反而沒那麼敏感;高頻交易處理信息的時間極短(微秒或毫秒級),不可能分析很多的信息,因此模型也趨於簡單,競爭優勢更多依靠代碼運行的效率,很多人甚至直接在硬體上寫程序;而最後,量化投資的資金容量可達幾百億美元,而高頻交易公司往往只有幾千萬至幾億美元,但由於高頻交易的策略表現遠比量化投資穩定,如Virtu Financial交易1238天只虧1天,因此一般都是自營交易,而量化投資基金一般來說都是幫客戶投資。
Ⅵ 什麼叫高頻量化交易
量化交易(Quantitative Trading),即使用現代統計學和數學工具,藉助計算機建立數量模型,制定策略,嚴格按照既定策略交易。具體又可分為高頻交易和非高頻交易,其中非高頻交易適合一般個人投資者和中小機構。
量化交易是以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額預期年化預期收益的多種「大概率」事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
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應答時間:2021-07-28,最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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Ⅶ 高頻交易和量化交易相比,有什麼區別
字面意思很簡單,就是對應人工交易,用計算機程序輔助、決策、執行交易。《證券期貨市場程序化交易管理辦法》定義的程序化交易,是指通過既定程序或特定軟體自動生成或執行交易指令的交易行為。
當通過人工智慧的方法和手段可以更准確地做出交易判斷時,現在有些交易系統已經提前48小時達到預測股市漲跌的方向,准確率高達75%。只是對一些「假突破」臨界點的判斷有待進一步提高,而當其對交易結果產生積極影響時,更多的人會選擇使用人工智慧進行交易。未來人工智慧交易系統的策略可能會根據高頻、中頻、低頻、短線、中線、長線、市場情緒分析和大勢變化進行分類組合。人工智慧與量化策略的融合,最終成為一個巨大的、深度細分的領域。