Ⅰ 高频交易和量化交易有何不同
高频交易和量化交易有3点不同:
一、两者的概述不同:
1、高频交易的概述:指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。
2、量化交易的概述: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。
二、两者的作用不同:
1、高频交易的作用:这种交易的速度如此之快,以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方,以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。
2、量化交易的作用: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。
三、两者的特点不同:
1、高频交易的特点:
(1)高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易;
(2)高频交易的交易量巨大;
(3)高频交易的持仓时间很短,日内交易次数很多;
(4)高频交易每笔收益率很低,但是总体收益稳定。
2、量化交易的特点:
(1)纪律性。根据模型的运行结果进行决策,而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点,也可以克服认知偏差,且可跟踪。
(2)系统性。具体表现为“三多”。一是多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型;二是多角度,定量投资的核心思想包括宏观周期、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;三是多数据,即对海量数据的处理。
(3)套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会,从而发现估值洼地,并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
(4)概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜,而不是单个资产取胜。
Ⅱ 如何系统地学习量化交易
首先,我对这个问题是完全不知道怎么回答,为此,我专门去请教了我的老师。
我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程,定量的只是手段,交易逻辑是多样的,你可以通过形态描述,追踪市场方法,如不合理的降价,也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中,你可以做的是K线结构上的策略,也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略。所有的一切目的就是为了获利,所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。
一个strategist需要思考策略的思维框架,实现方式,而developer则是侧重了前后端接口,输入输出,界面设置,风控机制,平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。
Ⅲ 高频量化交易是什么意思
高频量化交易,起源于程序化交易和做市商机制,是指利用人们无法利用的极其短期的市场变化来谋取利益的计算机化交易。
通过超高速超级计算机算法,分析高频交易数据中的价格变化模式,实现高速、高频申报的交易模式,并利用这些价格变化模式获利。高频交易还具有隔夜仓位低、报撤单频率高、开仓平仓频率高、换手率高的特点。
高频交易是指通过预设的计算机算法实现的一种高速、高频的交易模式,具有隔夜仓位低、报撤频率高、换手率高的特点。
量化交易是用先进的数学模型代替人工主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种“高概率”事件来制定策略。这样可以避免在市场极度狂热或悲观时做出非理性的投资决策。
(3)股票高频量化交易扩展阅读:
高频量化交易的危害性
首先,高频交易行为,将会扰乱市场正常的交易秩序,损害其他投资者的利益,也有违市场的公平原则。中小投资者受制于资金、交易通道等多方面的限制,根本不可能实施高频交易。与之相比,机构在这方面不存在短板,机构实施高频量化交易,这对中小投资者而言也难言公平。
其次,高频量化交易的本质是超短线投机,不仅与监管部门倡导的价值投资、理性投资、长期投资的理念不符,而且容易引发市场波动,放大市场的投资风险。高频量化交易的背后,与“薅市场羊毛”并没有什么区别。此外,一旦高频量化交易出现交易规模过大,交易方向趋同的现象,无疑会产生严重的负面影响。
Ⅳ 量化交易和高频交易有什么区别
量化交易是指把操作的信号通过程序化,用计算机控制,可以是高频的,也可以是低频的,和操作频率没有关系。高频交易,也有可能是人工的,只不过,人工太累,所有很多的高频交易都被做成了量化的。
Ⅳ 高频交易和量化交易到底有什么区别
从历史上看,很多高频交易公司的创始人都是交易员出身,原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展,交易的自动化程度和频率也逐渐提高,这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然,这个过程也出现了一些分化,有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位,并且始终未放弃人工交易,最终形成了人机结合的半自动交易;而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些,往往采取全自动的交易模式。事实上,也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越,到目前为止,也只能说是各有利弊。
人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远,在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上,全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间,不过自动化交易往往因为程序过于复杂,加上很多公司人员流动较大,在程序的维护上会出现一些失误,最终程序出错酿成大祸,比如著名的骑士资本。
至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件,那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说,Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易,Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。
量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先,美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的,比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身,DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身,AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身,而高频交易公司则更多是传统交易员创办的;其次,量化投资一般依赖于复杂的模型,而高频交易一般依赖于运行高效的代码。
量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期,要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大,模型也因此更为复杂,对程序的运行速度反而没那么敏感;高频交易处理信息的时间极短(微秒或毫秒级),不可能分析很多的信息,因此模型也趋于简单,竞争优势更多依靠代码运行的效率,很多人甚至直接在硬件上写程序;而最后,量化投资的资金容量可达几百亿美元,而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元,但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定,如Virtu Financial交易1238天只亏1天,因此一般都是自营交易,而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。
Ⅵ 什么叫高频量化交易
量化交易(Quantitative Trading),即使用现代统计学和数学工具,借助计算机建立数量模型,制定策略,严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易,其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。
量化交易是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预期年化预期收益的多种“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。
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Ⅶ 高频交易和量化交易相比,有什么区别
字面意思很简单,就是对应人工交易,用计算机程序辅助、决策、执行交易。《证券期货市场程序化交易管理办法》定义的程序化交易,是指通过既定程序或特定软件自动生成或执行交易指令的交易行为。
当通过人工智能的方法和手段可以更准确地做出交易判断时,现在有些交易系统已经提前48小时达到预测股市涨跌的方向,准确率高达75%。只是对一些“假突破”临界点的判断有待进一步提高,而当其对交易结果产生积极影响时,更多的人会选择使用人工智能进行交易。未来人工智能交易系统的策略可能会根据高频、中频、低频、短线、中线、长线、市场情绪分析和大势变化进行分类组合。人工智能与量化策略的融合,最终成为一个巨大的、深度细分的领域。