量化投資和傳統投資有什麼關係？

1）不是基本面分析的對立面。

很多投資者對量化還存在誤解，認為這種依靠量化模型作為投資操作的基礎，那麼管理者，包括投資團隊，所起的作用並不大。 事實上，當市場出現拐點或小概率事件時，計算機無法代替**經理的判斷，此外，在波動的非單邊市場環境中，量化模型對新資料的反應並不完全令人滿意。 因此，在量化**的操作中，仍然需要有經驗的管理者和投資團隊來把握一些更巨集觀和大的趨勢，而計算機模型的作用是大大減少管理者在正常市場條件下的工作量，以及避免因人為情緒造成的錯誤。

2）不是神秘主義。

量化投資不是神秘主義，更不是不可戰勝的秘密。 量化投資不是用一種投資模式永遠賺錢，也不是用一種模式解決所有問題，也不是用一種模式可以勝任任何市場情況。 量化投資模型只是一種工具，量化投資的成功取決於使用這種量化工具的投資者是否真正掌握了量化投資的本質。

我們需要建立大量的量化模型，如選股模型、行業配置模型、時機模型、交易模型、風險管理模型、資產配置模型、套利模型、對沖模型等。 量化投資模式只是實現成熟有效的投資理念的一種工具、一種方法、一種手段，並根據投資理念和市場條件的變化不斷修正、完善和優化。

3）捕獲高概率。

量化投資模型為了從高概率中獲得更好的收益，需要注重對資產未來收益的估計和識別，主要包括**觀點和行業觀點的估計準確性。 資產未來回報的觀點可以是絕對的，也可以是相對的（或阿爾法的）。 對於常見的**，後者（即alpha）的估計和**可能要求更高，定量模型主要是尋找最佳的alpha模型。

量化投資需要綜合考慮資產識別（**選擇、行業配置、資產配置等）、交易（包括時機）和風險控制（包括風險和收益的平衡）等因素，找到成功概率最大、收益最大化的投資組合。

量化投資和傳統投資有什麼關係？ 量化投資不是神秘主義，更不是不可戰勝的秘密。 量化投資不是依靠投資模式可以永遠賺到的東西。

錢，並不是說乙個模型可以解決所有問題，也不是說乙個模型可以做任何市場情況。 量化投資模型只是一種工具，量化投資的成功在於這種量化化學的運用。

投資者是否真正掌握了量化投資的本質。 目前，中國做量化投資比較好的是微網，房東可以多了解一下。

什麼是量化投資？

量化投資是指通過量化方法清除藍標和電腦程式發出交易指令，獲得穩定收益的交易方式，量化投資的發展在海外已有30多年的歷史，因其投資業績相對穩定，市場占有率和規模也在不斷擴大，得到了越來越多投資者的認可。

量化投資的核心理念是什麼？

在投資目的上，量化投資和主動投資都是為了在市場上獲得超額收益，量化投資的核心是通過平衡收益、風險和投資成本，獲得長期穩定的超額收益。

量化本身就是基於資料，我們對不同緯度的資料進行分析，通過人腦將投資經理的投資思路和一些賺錢的機會傳遞給計算機，最終通過程式設計實現投資組合。

量化投資不僅基於資料，從資料中挖掘投資資訊和模型，還結合基本面尋找長期可持續回報**。

從選股的角度來看，量化投資中的選股與主動選股並不相同。 主動選股由不同的研究人員進行，以涵蓋他們熟悉的領域或行業。 量化選股更多的是通過因素挖掘每一票的特徵，如何理解呢？

舉個例子，如果你在醫院做體檢，醫生會帶你去不同的科室，用不同的儀器給你不同的檢查，拿不同的診斷報告來評估你的身體狀況。

量化選股的過程也類似，從價值、盈利能力、成長度、估值等不同緯度來判斷**，打分**，判斷一票的質量。

在量化投資過程中，要堅持量化投資的紀律化、系統化，通過採用系統化的投資方式和規範的交易，保證量化投資的高效轉化，從而獲得長期穩定的超額收益。

同時，量化可以非常準確地表徵和衡量風險和回報，並創造出具有不同風險回報特徵的產品。

簡單來說，量化投資是一種以資料模型為核心，以程式化交易為手段，以追求絕對收益為目標的投資方式。 其本質是通過程式化交易實現交易理念。

量化投資的優勢在於其規律性、系統性、及時性、準確性和去中心化。

1.紀律：嚴格執行戰略思維，克服人性的弱點：貪婪、恐懼等，克服總是自我感覺良好的後果：上上下下。

3.時效性：快速跟蹤市場變化，全面掃瞄市場資訊，不斷發現可以提供超額收益的新統計模型，尋找新的交易機會。

4.準確性：準確客觀地評估交易機會，克服主觀情緒偏差，通過全面系統的掃瞄，捕捉錯誤定價和誤估帶來的機會。

5.去中心化：以概率取勝。

主要有兩個方面，一是量化投資不斷從歷史中挖掘出未來有望重演的歷史規律並加以利用，而這些歷史規律是獲勝概率高的策略。 二是靠篩選出最佳組合來贏，而不是一票或幾票就能贏，從投資組合的角度來看，理念也是捕捉高概率的贏錢，而不是押在一張**票上。

量化投資是一種操作方法或操作理念，與其他各種“非量化”方法並駕齊驅。

量化也可以採取投資模型，如時機、趨勢跟蹤、超賣、強弱對沖等。

唯一的區別是，量化投資將使用量化**和趨勢來做出買賣點決策，而不是傳統的圖表形式**。

量化投資是乙個非常寬泛的概念，可以這麼說，只要不是單純的拍拍腦袋，或者聽訊息的投資行為就可以稱為量化投資，難道瞬間就沒有崇高感嗎？ :)最常見的是，您通過MACD指標頂部背離，底部背離進行交易，這也是一種量化投資，因為MACD指標是通過嚴格的數學公式計算的。

同樣，你根據財務指標選擇股票，並建立乙個也是量化投資的投資組合，因為你的決策基本上是基本面資料; 這些都是很“老式”的，所以讓我們有新的東西，通過多因子模型建立乙個投資組合，然後每天用程式計算風險自動調整倉位，用演算法交易完成再平衡動作的執行（比如一次買入200萬股，不能總是單單下單）， 這足以“有好口碑”，前提是你必須有乙個複雜而完善的系統支援。

<> “量化投資。 它是指以獲得穩定收益為目的，通過量化方法和計算機程式設計發出交易訂單的交易。 量化投資、基本面分析和技術分析被稱為三種主流方法。

與傳統投資方法不同，投資方法主要有兩種型別：基本面分析和技術分析，但量化投資主要依靠資料和模型來尋找投資標的和投資策略。

量化投資的優勢：

1.它基於數理統計，更接近一門科學，使未來易於感知。

2.它可以全年實時監控和交易所有市場，但人類不能。

3.它避免了人類的情感，完全由機器自動化。

4、嚴格執行紀律。 過程和風險更可控。

究竟什麼是量化？

用乙個通俗的比喻來說：普通人**或**就像在中醫裡看醫生，通過看、聞、問、切，最後判斷結果，很大程度上，基於中醫的經驗，定性程度更大，很大程度上是靠經驗和感覺判斷來操作的; 量化交易就像西醫一樣，先讓病人打針、做檢測等，這些都要靠醫療儀器，最後才能得出結論，開出合適的藥，量化交易就像靠模型判斷，模型在量化投資中的作用就像CT機對大醫生的作用。

模型檢查並掃瞄整個市場，如果它符合你寫的程式模型，它就會處理盜版者（下單等，你可以設定自己的觸控和垂直按住，這取決於你的模型是如何寫的）。 當“量化”遇上“程式”來理解“量化”時，程式化交易就很容易理解，即量化交易策略是通過計算機程式設計執行的，進行自動或半自動的訂單交易。

個人投資者直接投資量化是不現實的。 然而，它的想法值得學習，例如加強投資決策的客觀性和紀律性。 此外，投資者還可以間接進行量化投資。

光大“烏龍手指”事件發生後，量化投資、高頻交易等術語迅速傳播開來，引起了眾多投資者的興趣。

事實上，量化投資在海外已經發展了30多年，在中國並不新鮮。 然而，在過去的兩三年裡，由於A**領域的持續低迷，這種投資方式開始流行起來。 所謂量化投資，就是簡單地利用數學、統計學、資訊科技等量化投資方法來管理投資組合。

這個概念對應於市場熟悉的定性投資，但兩者在投資思路上有很大不同。 定性投資主要基於公司的基本面研究做出投資決策，注重深度。 而量化投資則注重廣度，收集資料，處理資料，找出投資機會的共同特徵，建立投資模型。

量化投資系統的優勢在於，投資決策過程避免了主觀假設和情緒化的影響，能夠發現複雜的資料模式，快速抓住交易機會。 此外，量化投資交易速度快，運營效率大大提高。 對於機構而言，量化投資在一定程度上減少了對熱門交易者的依賴。

但是，也存在明顯的缺點，例如在系統故障時無法完成預期的投資活動，無法像人類一樣進行靈活的調整。

高頻交易是量化投資的重要方法。 雖然“高頻交易”可以增加市場的流動性，但如果發生程式錯誤或人為疏忽，可能會對市場產生災難性影響。 儘管到目前為止，這種錯誤的影響有限，但它已多次引起劇烈的市場波動。

光大事件也充分暴露了高頻交易的風險，對加強風險防控和監管提出了挑戰。

對於個人投資者來說，直接投資量化投資是不現實的。 然而，其中一些想法值得學習，例如提高投資決策的客觀性和紀律性。 此外，投資者還可以通過購買量化理財產品來間接投資量化理財產品。

據金融專家介紹，選擇量化產品與選擇普通**產品沒有太大區別。 首先，投資者需要了解量化產品的過往表現，如果產品的表現在一段時間內持續良好，則說明該模型相對可靠。 其次，是看第一管理人的投資理念和思維方式是否得到認可。

量化投資就是利用現代統計和數學方法，從海量歷史資料中尋找各種能夠帶來超額收益的“高概率”策略，並按照這些策略構建的量化模型，嚴格紀律地指導投資，努力實現穩定、可持續和高於平均水平的超額收益。 量化投資屬於主動投資的範疇，本質上是定性投資的量化實踐，理論依據是市場無效或弱效。

量化投資特點：

首先，投資視角更廣闊。 在計算機的幫助下，我們可以高效、準確地處理大量資訊，從而在整個市場上找到更廣泛的投資機會。

二是投資紀律更強。 嚴格執行量化投資模式給出的投資建議，克服人性的弱點。

第三，它高度依賴歷史資料。