高频交易一般是利润低、交易量大、频率高的交易。基本上，您在获得两点或三点后平仓。

一般来说，量化投资公司和高频交易公司既有区别又有联系。在美国，人们常说的量化投资公司一般都是对冲基金，包括DE Shaw、Two Sigma、RenTec、BlueCrest、Citadel、AQR、WorldQuant、Winton等；而人们常说的高频交易公司一般都是对冲基金。自营交易公司，这些公司主要包括Tower Research、Hudson River Trading、Getco、Jane Street、Virtu Financial、SIG、Jump Trading、RGM Advisor、Chopper Trading等。此外，还有量化投资业务和高频交易的公司交易业务包括Two Sigma、Citadel等；还有很多公司正在向更全面的方向发展，比如DE Shaw，既有量化投资，也有非金融投资。量化投资。对于量化投资来说，除了市场信息外，收集其他基本面信息也非常重要。相应的时间序列应集成到预测模型中。什么是成功的模式？重点在于它集成了多少不同的信息源，而不是它使用了多么先进的数学理论。以简单线性回归为例，想要模型有好的预测效果，每个参数需要有较强的预测能力和较低的相关性；相反，如果选择的参数没有意义，即使用在复杂的深度学习中，推导出来的理论和模型也是无用的。美国的一些公司除了利用新闻等文本信息进行建模外，还利用谷歌卫星拍摄的港口集装箱图像来建模商品价格趋势。他们通过预测商品集装箱的数量取得了很好的结果。预测效果。

一般来说，高频必须量化，但量化并不一定意味着高频。

是的，市场上有很多专门从事量化高频交易的交易者。

这是可以的，但是说到编程，就得自己学了。

历史上，很多高频交易公司的创始人都是交易员，最初从事衍生品做市、套利等业务。最初，这些工作不需要太多高级知识。随着计算机技术的发展，交易的自动化程度和频率逐渐提高。这些企业逐渐聘请了一些具有较强数学、统计学、计算机背景的人员，以适应形势的发展。当然，这个过程中也出现了一些差异。有的公司仍然保留交易员在公司中的主导地位，始终不放弃人工交易，最终形成人机结合的半自动交易；而其他公司则接受新技术。在更高层面上，往往采用全自动交易模式。事实上，没有证据表明全自动贸易公司优于半自动化贸易公司。到目前为止，只能说各有利弊。手动交易最大的缺点是手动下单的地方距离交易所较远，在行情发生剧烈变化时往往无法抢单。此时，完全自动化的贸易公司可以利用托管机房来最大限度地减少信号传输时间。但自动化交易往往因为程序过于复杂，而且很多公司人员流动较大，所以在程序的维护上会出现一些错误。最终程序出错，酿成大祸，比如大名鼎鼎的骑士资本。至于过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等属于半自动交易，而Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等属于全自动交易。量化投资公司和高频交易公司有很大不同。首先，美国的量化投资公司基本上都是由具有较强量化背景的人创办的。比如Renaissance的创始人Simons是一位数学家，DE Shaw的创始人David Shaw是一位计算机教授，AQR的创始人Cliff Asness是一位金融科学家，而高频交易公司更多的时候是创办的由传统贸易商；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。量化投资公司的持有时间往往达到1-2周。预测这么长时间的价格走势，需要处理的信息自然非常多，模型也因此更加复杂，但对程序的运行速度不那么敏感；高频交易处理信息的时间极短（微秒或毫秒），不可能分析大量信息，因此模型趋于简单。竞争优势更多地依赖于代码运行的效率。很多人甚至直接在硬件上编写程序；而最终量化投资的资金能力可以达到数百亿美元，而高频交易公司往往只有几千万到数亿美元。但由于高频交易策略的表现远比量化投资稳定，例如Virtu Financial在1238天的交易中仅亏损。 1天，所以一般是自营交易，而量化投资基金一般是替客户投资。

量化交易是高频交易的一种方法。交易时，高频与否并不重要。重要的是账户里投入了多少钱，是否盈利。除非你不关心交易，而是看重交易产生的手续费。

一般来说，量化投资公司和高频交易公司既有区别又有联系。在美国，人们常提到的量化投资公司一般都是对冲基金，包括DE Shaw、Two Sigma、RenTec、BlueCrest、Citadel、AQR、WorldQuant、Winton等；而经常提到的高频交易公司一般都是自投基金。运营贸易公司，这些公司主要包括Tower Research、Hudson River Trading、Getco、Jane Street、Virtu Financial、SIG、Jump Trading、RGM Advisor、Chopper Trading等。此外，既有量化投资业务又有高频交易的公司交易业务包括Two Sigma、Citadel等；还有很多公司正在向更全面的方向发展，比如DE Shaw，既有量化投资，也有非金融投资。量化投资。对于量化投资来说，除了市场信息外，收集其他基本面信息也非常重要。相应的时间序列应集成到预测模型中。什么是成功的模式？重点在于它集成了多少不同的信息源，而不是它使用了多么先进的数学理论。以简单线性回归为例，想要模型有好的预测效果，每个参数需要有较强的预测能力和较低的相关性；相反，如果选择的参数没有意义，即使用在复杂的深度学习中，推导出来的理论和模型也是无用的。美国的一些公司除了利用新闻等文本信息进行建模外，还利用谷歌卫星拍摄的港口集装箱图像来建模商品价格趋势。他们通过预测商品集装箱的数量取得了很好的结果。预测效果。解决模型实际上与建模一样重要。例如，物理学中有很多模型可以准确描述现实，但由于缺乏高效的科学计算方法，它们仍然难以解决。量化交易也是如此。参数的计算、筛选、优化、回测等需要大量计算量，如何实现精准解是一门相当深奥的学问。西蒙斯透露，著名的文艺复兴公司内部有明确的分工：——名物理学家分析数据建立模型，数学家建立优化算法并求解模型等，计算机程序员从各种来源收集数据。

高频交易和量化交易有三个区别： 1. 两者的概述不同： 1. 高频交易概述：指计算机寻求从人们无法承受的极短期市场变化中获利的行为的优点.交易。 2、量化交易概述：是指用先进的数学模型代替人的主观判断，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。二、两者的功能不同： 1、高频交易的作用：这种交易的速度如此之快，以至于一些交易机构将自己的“服务器组”放置在距离交易所计算机很近的地方。缩短交易指令通过光纤电缆以光速传输的距离。 2、量化交易的作用：大大降低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。 3、两者的特点不同： 1、高频交易的特点： （1）高频交易是由计算机自动完成的程序化交易； （2）高频交易交易量巨大； （3）高频交易高频交易的持有时间很短，盘中交易数量很大； （4）每笔高频交易的回报率很低，但整体回报稳定。 2、量化交易的特点：（1）纪律性。根据运行模型的结果而不是感觉来做出决策。纪律不仅可以抑制贪婪、恐惧、侥幸等人性的弱点，而且可以克服认知偏差，并且是可追踪的。 (2)系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括大资产配置、行业选择、专项资产选择三个层次的模型；二是多视角，量化投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利等。质量、分析师利润预测、市场情绪等观点；三是多数据，即海量数据的处理。 (3)套利思维。量化投资通过全面、系统的扫描，捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，通过买入低估资产、卖出高估资产来获利。 （4）获胜的概率。首先，量化投资不断从历史数据中挖掘预期重复的模式并加以利用；第二，依靠资产组合取胜，而不是单一资产取胜。参考来源：百度百科-高频交易（交易策略与技巧） 参考来源：百度百科-量化交易（投资方法）

您好，量化交易2113和高频交易有什么区别？很多人分不清量化交易和高频交易，常常将它们混淆。我简单介绍一下他们的区别。量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手段，以非常清晰的方式定义和描述自己的金融操作，以协助投资者做出投资决策，并严格遵循设定的规则。实施交易策略（买入、卖出）交易方法的规则。简而言之，量化交易是各种量化投资技术的结合。在实际应用中，量化交易往往与基本面投资和技术分析有机结合，帮助投资者做出决策、降低执行成本、进行套利、风险对冲以及帮助做市商实现报价功能。根据数学模型的概念和计算机技术的运用，量化交易方式可以进一步细分为自动交易（Automatic Trading）、量化投资（Quantitative Investment）、程序交易（Program Trading）和算法交易（Algorithm Trading） 。和高频交易。这五种量化交易方式各有侧重，是量化交易技术不同程度发展的产物。然而，在实际应用中，五种量化交易方法的术语经常互换使用。自动化交易自动化交易是指将技术分析投资方法固化为计算机可以理解的模型和技术指标的交易方式。计算机程序根据市场变化自动生成投资决策并实施。简而言之，自动化交易就是技术分析投资方法的自动化。自动化交易可以避免投资者的心理变化和情绪波动，严格执行既定策略。它是最基本的量化交易方式，广泛应用于外汇交易、期货交易领域。量化投资量化投资是指利用计算机分析宏观经济、行业、公司基本面数据，选择投资组合的资产配置，并通过数学模型预测投资组合未来变化的一种定量交易方法。简而言之，量化投资是基本面分析投资的自动化。量化投资可以帮助投资者从越来越多的信息中筛选出实质性的关键信息，并将其转化为投资决策。广泛应用于股票投资领域。量子复利框架内的不同风格的量化策略都属于量化投资的范畴，通常被称为量化投资（Quantitative Investment）。算法交易算法交易是指将指定交易量的买入或卖出订单输入计算机模型中，计算机模型根据特定目标自动生成执行订单的时机和方法。订单执行目标基于价格、时间或基准。为了降低影响成本，避免惊动市场，算法交易利用一些计算机模型，将一笔大交易拆分成几笔小交易，以减少对市场价格的影响。算法交易有时被称为黑盒交易。算法交易的概念是交易执行精细化发展的结果。算法交易侧重于投资策略的执行，而自动交易和量化投资的概念则侧重于投资决策。因此，算法交易可以与自动交易和量化投资结合使用。近年来，除了信息技术带来的交易速度不断加快之外，交易平台的日益多元化也使得高频交易成为可能。与高频交易相伴的是闪电交易。闪电交易是美国市场交易所为高频交易者提供的一项特殊服务。它是指在向公众传达之前大约三十毫秒发生的股票交易。显示给订阅相关服务的交易者。

三十毫秒对于手动交易者来说并没有太大区别，但对于高频交易来说，三十毫秒足以完成一笔交易。 2009年9月，美国证券交易委员会暂停了所有交易所的闪电交易服务，因为闪电交易明显不公平。

1.含义的区别。高频交易是指计算机化交易，旨在从人们无法利用的极短期市场变化中获利。量化交易是指用先进的数学模型代替人的主观判断，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，从而大大降低投资者的情绪。避免在市场极度狂热或悲观时波动的影响而做出非理性的投资决策。 2、特点差异高频交易的特点是所有程序化交易均由计算机自动完成；高频交易的交易量巨大；高频交易的持有时间很短，一天的交易数量很大；高频交易的每笔交易收益率较低，但整体收益稳定。量化交易的特点是纪律。根据模型的结果做出决策；系统化的。具体表现为多层次、多角度、多数据；套利思维。量化投资通过全面系统扫描捕捉估值洼地，通过买入低估资产、卖出高估资产获利；以概率取胜。量化投资不断挖掘和利用历史数据中预计会重复的模式。 3、交易策略的差异。高频交易的交易策略包括低延迟交易。低延迟交易高度依赖超低延迟网络。他们的算法通过提供竞价等信息并比竞争对手更快地向他们提供微秒的速度来获利。量化交易的交易策略包括统计套利和算法交易。统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利。这是一种风险套利。风险在于这一历史统计规律未来是否继续存在。算法交易是指利用计算机程序通过设计算法发出交易指令的方法。参考来源：百度百科-高频交易参考来源：百度百科-量化交易

量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手段，非常清晰地定义和描述自己的金融操作方法，以协助投资者做出投资决策，并严格执行交易策略（买入和卖出）的一种交易方法。根据设定的规则。根据数学模型的概念和计算机技术的运用，量化交易方式可以进一步细分为自动交易（Automatic Trading）、量化投资（Quantitative Investment）、程序交易（Program Trading）和算法交易（Algorithm Trading） 。和高频交易。这五种量化交易方式各有侧重，是量化交易技术不同程度发展的产物。然而，在实际应用中，五种量化交易方法的术语经常互换使用。自动化交易是指将技术分析投资方法固化为计算机可以理解的模型和技术指标的交易方式。计算机程序根据市场变化自动生成投资决策并实施。简而言之，自动化交易就是技术分析投资方法的自动化。自动化交易可以避免投资者的心理变化和情绪波动，严格执行既定策略。它是最基本的量化交易方式，广泛应用于外汇交易、期货交易领域。量化投资是指利用计算机分析宏观经济、行业、公司基本面数据，选择投资组合的资产配置，并通过数学模型预测投资组合未来变化的一种定量交易方法。简而言之，量化投资是基本面分析投资的自动化。量化投资可以帮助投资者从越来越多的信息中筛选出实质性的关键信息，并将其转化为投资决策。广泛应用于股票投资领域。算法交易是指将指定交易量的买入或卖出订单输入计算机模型中，计算机模型根据特定目标自动生成执行订单的时机和方法。订单执行目标基于价格、时间或基准。为了降低影响成本，避免惊动市场，算法交易利用一些计算机模型，将一笔大交易拆分成几笔小交易，以减少对市场价格的影响。算法交易有时被称为“黑匣子交易”。算法交易的概念是交易执行精细化发展的结果。算法交易侧重于投资策略的执行，而自动交易和量化投资的概念则侧重于投资决策。因此，算法交易可以与自动交易和量化投资结合使用。程序化交易是由20世纪70年代美国证券市场的系统化交易演变而来。它是随着股指期货和现货市场的套利交易而出现的一种量化交易方式。纽约证券交易所(NYSE) 将程序化交易定义为：程序化交易涵盖广泛的投资组合交易策略，涉及购买或出售一篮子至少15 只股票，总价值不低于100 万股。也就是说，任何涉及标准普尔500指数中超过15只股票且价值超过100万美元的交易都被归类为程序化交易。纽约证券交易所的定义主要强调交易规模和集中度。程序化交易发展至今，其含义已经远远超出了纽约证券交易所最初的定义。国泰君安证券对程序化交易给出了更加市场化的定义：按照一定的交易规模和规则产生买卖信号，计算机自动执行买卖指令的交易过程。简单来说，就是用计算机程序来控制买卖行为并自动执行。

在这个定义中，强调的是交易模型和计算机程序对交易的重要性。随着量化技术的深入发展，程序化交易和算法交易的界限逐渐模糊。一些市场用高频交易来描述流行的量化交易方法。高频交易源自程序化交易和做市商机制，是指通过极高速的超级计算机分析高频交易数据中的价格变化模式，并利用这些价格变化模式来获利。通常高频交易利用服务器凭借其地理优势（Co-location），可以在相对较快的时间内获取市场信息并执行大量交易指令，从而获得通过普通交易方式难以获得的利润空间。近年来，除了信息技术带来的交易速度不断加快之外，交易平台的日益多元化也使得高频交易成为可能。与高频交易相伴的是闪电交易。闪电交易是美国市场交易所为高频交易者提供的一项特殊服务。它是指在向公众传达之前大约三十毫秒发生的股票交易。显示给订阅相关服务的交易者。三十毫秒对于手动交易者来说并没有太大区别，但对于高频交易来说，三十毫秒足以完成一笔交易。 2009年9月，美国证券交易委员会暂停了所有交易所的闪电交易服务，因为闪电交易明显不公平。