量化投资是指通过量化的方法和计算机编程发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。其海外发展已超过30年。其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大，受到越来越多投资者的认可。事实上，互联网的发展使得新概念在世界范围内迅速传播。量化投资作为一个概念并不新鲜，国内投资者也早已听说过。不过，真正的量化基金在中国还比较少见。同时，机器学习的发展也推动了量化投资。

量化交易相对专业，俗称韭菜收割机。建议普通投资者寻找更成熟的策略，不建议自己写策略。一般量化交易需要的资金比较高，但有券商专门为100万以下的客户提供量化交易平台。

量化投资是通过计算机对金融大数据进行定量分析的交易决策机制。金融数学和计算机设计的知识和技术主要包括人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论和随机过程。 1、人工智能（AI）是研究利用计算机模拟人类某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似具有人脑智能的计算机，使计算机实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学、语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科。其范围已经远远超出了计算机科学的范围。人工智能与思维科学的关系就实践与理论的关系而言，人工智能处于思维科学的技术应用层面，是思维科学的一个应用分支。从思维角度来看，人工智能不仅仅局限于逻辑思维，还需要考虑形象思维、励志思维来推动人工智能的突破性发展。数学常常被认为是许多学科的基础科学，因此人工智能学科也必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑、模糊数学等方面发挥着作用，而且在进入人工智能学科后也促进了其更快的发展。金融投资是一门综合多种知识和技术的复杂学科，对智力的要求非常高。因此，人工智能的许多技术都可以用于量化投资分析，包括专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等。 2、数据挖掘数据挖掘是提取隐藏在大量数据中的潜在有用的信息和知识。人们事先不知道的大量不完整、嘈杂、模糊和随机的数据。的过程.与数据挖掘类似的同义词包括数据融合、数据分析和决策支持。在量化投资中，数据挖掘的主要技术包括相关分析、分类/预测、聚类分析等。相关分析研究两个或多个变量的取值之间是否存在一定的规律性。例如，研究股票某些因素发生变化后，未来股票价格之间的相关性。关联分为简单关联、时间关联和因果关联。关联分析的目的是找到数据库中隐藏的关联网络。一般用支持度和可信度两个阈值来衡量关联规则的相关性。兴趣度、相关性等参数也不断引入，使挖掘的规则更加符合需求。分类就是找到某个类别的概念描述，它代表了该类数据的整体信息，即该类别的内涵描述，并利用这个描述来构造模型，一般用规则或决策树来表示模式。分类就是利用训练数据集，通过一定的算法得到分类规则。分类可用于规则描述和预测。预测就是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并利用模型来预测未来数据的类型和特征。预测涉及准确性和不确定性，通常通过预测方差来衡量。聚类就是利用数据的相似性来决定数据聚集的程度，使得同一类别的数据尽可能相似，不同类别的数据尽可能不同。 3小波分析小波（Wavelet）一词，顾名思义，是一种小波形。所谓“小”，是指它的衰减； “波浪”一词是指其波动性，及其正负振幅的振荡形式。

与傅里叶变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部分析。它通过伸缩和平移操作逐步细化多个尺度的信号（函数），最终实现高频的时间细分和低频的频率细分。细分可以自动适应时频信号分析的要求，从而聚焦于信号的任意细节，解决了傅里叶变换的难题，成为傅里叶变换以来科学方法的重大突破。因此，有人把小波变换称为数学显微镜。小波分析在量化投资中的主要作用是波形处理。任何投资类型的趋势都可以被视为一个波形，其中包含大量的噪声信号。利用小波分析，可以进行波形去噪、重构、诊断、识别等，判断未来趋势。 4.支持向量机支持向量机（SVM）方法利用非线性映射将样本空间映射到高维甚至无穷维特征空间（希尔伯特空间），使原始样本空间非线性。将可分离问题转化为特征空间中的线性可分离问题。简单来说就是维度增强和线性化。维数增强是将样本映射到高维空间。一般这会增加计算的复杂度，甚至造成维数灾难，所以人们很少关注。然而，对于分类、回归等问题，很可能在低维样本空间中无法线性处理的样本集可以通过高维特征空间中的线性超平面进行线性划分（或回归）。一般维数的增加会使计算变得复杂。 SVM方法巧妙地解决了这个问题：通过应用核函数的展开定理，不需要知道非线性映射的显式表达式；由于它是在高维特征空间中建立的线性学习机，因此与线性模型相比，不仅几乎没有增加计算复杂度，而且在一定程度上避免了维数灾难。这一切都归功于核函数的展开和计算理论。由于这个优点，SVM特别适合处理分类和预测问题，这使得它在量化投资中非常有用。 5. 分形理论被称为自然几何的分形理论。它是现代数学的一个新分支，但其本质是一种新的世界观和方法论。它与动力系统混沌理论交叉结合，相辅相成。它认识到世界的某些部分在一定条件下可能在某一方面（形式、结构、信息、功能、时间、能量等）与整体表现出相似性。它认识到空间维度的变化可以是离散的，也可以是离散的。它可以是连续的，从而大大扩展了研究视野。自相似原理和迭代生成原理是分形理论的重要原理。这意味着分形在通常的几何变换下是不变的，即与尺度无关。分形形状的自相似性可以完全相同，也可以在统计上相似。迭代生成的原理意味着可以通过某种递归方法从局部分形生成更大的整体图形。分形理论不仅是非线性科学的前沿和重要分支，也是一门新兴的交叉学科。作为一种方法论和认识论，它的启示是多方面的：首先，分形的整体与局部形式的相似性启发人们通过了解部分来了解整体，从有限中了解无限；其次，分形揭示了整体与部分的关系、有序与无序、复杂与简单之间的新形式与新秩序；第三，分形从特定层面揭示了世界的普遍联系和统一性。

由于这一特点，分形理论在量化投资中得到了广泛的应用。主要用于金融时间序列的分解和重构，并在此基础上进行序列的预测。 6、随机过程随机过程是对一系列随机事件的动态关系的定量描述。随机过程理论与势论、微分方程、力学和复变函数论等其他数学分支密切相关。它是自然科学、工程科学和社会科学各个领域研究随机现象的重要工具。随机过程理论已被广泛应用。它常用于天气预报、统计物理学、天体物理学、运行决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性和计算机科学等许多领域。建立数学模型。研究随机过程的方法有很多，主要可分为两类：一类是概率方法，利用轨道性质、随机微分方程等；另一类是概率方法，利用轨道性质、随机微分方程等。另一种是分析方法，使用测度论和微分方程。半群论、函数堆和希尔伯特空间等。在实际研究中，两种方法常常结合使用。此外，组合方法和代数方法在一些特殊随机过程的研究中也发挥了一定的作用。研究的主要内容包括：多指标随机过程、无限粒子与马尔可夫过程、概率与势、以及对各种特殊过程的专题讨论。其中，马尔可夫过程非常适合金融时间序列的预测，是量化投资中的典型应用。现阶段量化投资多用于基金投资，部分投资机构和券商已在交易系统中应用智能选股技术。

量化只是一种交易策略，它是一个全方位的综合系统。这不是一个噱头，未来可能会成为一种趋势。纵观期货大赛，量化交易领域不乏卓著者。

投资市场（股票、期货、期权等）在世界上已经存在了数百年，有效的方法很多，但成功的却很少。根本原因不在于投资方法的有效性，而在于投资者的“心”！关键在于投资者如何在投资过程中有效控制自己的“自我”，从而避免在投资过程中分心！这比学习如何投资证券要困难数千倍！元学量化体系（元学道行投资法）不仅教您最有效的证券投资“术”，还花更多的时间教您证券投资的“道”，教您“投资禅”，提高投资者的道术。冥想投资物质欲望，投资冥想！这就保证了投资者在投资赚钱的过程中依然能够“看清自己的真实意图”！最终，投资利润可以回报社会，造福世界，服务大众！

套利

量化投资相关资源：安信证券：机器学习和量化投资中无法避免的事情（三）或百度搜索权客在线，然后在站内搜索“安信证券：机器学习和量化投资中无法避免的事情”投资（3））”

散户投资者永远不必考虑

量化投资从历史大数据出发，有严格的逻辑和严格的止损，消除人为判断失误，通过频繁的交易频率可以获得可观的利润。但也存在相应的缺点。例如，交易系统需要不断完善，防止泄密，开发成本较高。同时，量化交易引发的市场恐慌可能会引发大规模抛售，导致市场瞬间崩盘。不过，我认为，总的来说，量化交易就像一只人工智能阿尔法狗，有着无限的发展和进步。新事物总是有这样或那样的缺陷，就像汽车一开始无法跑赢赛马一样，但旧事物迟早会被淘汰。世界的未来会比现在更好

量化意味着具体，用模型进行程序化交易。 Btcliving程序化交易越来越被人们所熟知，使用的人也越来越多，前景非常好。

与传统投资相比，量化投资主要有以下优势： 1）量化投资具有系统性：通过多角度多层次观察、海量数据观察，可以捕捉到很多投资机会。 2）量化投资纪律：严格执行量化投资模型给出的投资建议，可以克服人性的最大弱点。 3）量化投资精准性：准确、客观地评估交易机会，克服主观情绪的偏差，通过全面、系统的扫描，捕捉错误定价、误估带来的机会。这是量化投资最明显的特征。例如国内平台Quantizer就提供了专业的策略引擎。 4）量化投资多元化：靠概率取胜。具体表现在：第一，量化投资不断从历史中挖掘未来有望重演的历史规律并运用。这些历史规律都是获胜概率比较高的策略。第二是通过筛选股票组合来取胜，而不是通过一只或几只股票来取胜。从投资组合的理念来看，是捕捉获胜概率高的股票，而不是押注个股。 5）量化投资时效性：能够及时、快速地跟踪市场变化，不断发现新的能够提供超额收益的统计模型，寻找新的交易机会。

nbsp;量化交易是指用先进的数学模型代替人类的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种能带来超额收益的“高概率”事件来制定策略。大大降低了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观时做出非理性的投资决策。 nbsp; nbsp;未来十年，量化投资和对冲基金将是少数能够诞生个人英雄的行业之一，无论你出身贫富，无论学历高低，无论你有经验还是有经验。不是，只要你勤奋、努力。研究模型，脚踏实地研究市场，开发适合市场稳定盈利的交易系统，实现财务自由，并不是遥不可及的梦想。

最低0.27元成为文库会员即可查看完整内容

原出版社： 龙源期刊网

【摘要】近十年来，量化投资已成为欧美资本市场发展的热点和焦点。它已成为国际投资界兴起的一种新方式，且发展势头迅猛。量化投资与基本面分析和技术分析并称为三大主流方法。由于量化投资交易策略的稳定表现，其市场规模和份额不断扩大，受到国际上越来越多投资者的追捧。我国量化投资起步较晚，发展空间很大。本文将对量化投资及其发展趋势进行分析和研究。 [关键词] 量化投资；交易市场；发展趋势量化投资是指通过量化的方法和计算机编程发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。其海外发展已超过30年。其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大，受到越来越多投资者的认可。事实上，互联网的发展使得新概念在世界范围内迅速传播。量化投资作为一个概念并不新鲜，国内投资者也早已听说过。不过，真正的量化基金在中国还比较少见。同时，机器学习的发展也推动了量化投资。自20世纪80年代以来，随着各类证券和期权产品的多样化以及交易量的激增，华尔街别无选择。如果他们不使用这些模型和计算机来计算这些公式，他们就会陷入困境，给自己带来风险。 1997-1998年亚洲金融危机期间，市场暴跌，量化投资中的算法交易也扮演了同样糟糕的角色。此外，量化投资也未能幸免于2007年开始的金融危机。时过境迁，2011年，量化基金再次表现出色。