為什麼量化交易總是不賺錢

跑了十幾圈後，我太累了，無法做 14 圈

總體上是可靠的。 就量化而言，我們一再強調，這是投資實踐過程中的一種祛魅手段。 通過選擇量化，投資者將訴諸自身的理性，他將擺脫情感和形上學的束縛，他的投資行為將是可複製的——如果他回到過去，他將在同一時間點做出相同的選擇。

這是知行合一的基礎。

從某種意義上說，只要分析各種型別的投資標的的行為仍然有價值，量化就一定是有用的。 除非交易依賴於內幕訊息，無論是主觀選股、巨集觀對沖還是其他方法，都能在其中找到活躍的資料和模型的影子，區別只在於投資者能夠抽象出自己的投資思路並對其進行分析研究。

對於交易來說，量化作為一種正規化，可以說是具有壓倒性的優勢。 特別是對於大型投資者來說，如果交易量足夠大，就會對市場造成更大的衝擊成本。 這種成本蠶食了很大一部分利潤。

因此，對於大型投資者來說，基於定量研究的各種執行演算法幾乎是必要的。 基於神納科技的實證經驗，選擇使用量化交易演算法將大大降低交易的衝擊成本。 對於經紀人的自營和公開募股，毫無疑問是必須的。

當然，有人會說，那你不需要機器學習，只要用技術指標就行了。 但實際上，這些指標本質上是一些基於原始特徵挖掘的特徵，幾乎都是基於上個世紀美國**油田基於成交量和價格時間序列挖掘的特徵，也許這些特徵在當時具有一定的市場意義，現在是2020年的A**油田， 我幾乎可以肯定，隨著時間的推移，這些功能的成功率將收斂到 1 2。資料訊雜比低、資料覆蓋資訊匱乏，使得量化A股對投資者的要求極高，必須利用自己的投資經驗來彌補交易資料中有效資訊不足的不足。

這也是為什麼我建議我在進行量化之前有足夠的手動交易經驗的原因。

不**。 這是乙個非常專業的領域，需要在金融、數學、物理、心理學等方面進行深入的積累和研究。 事實上，量化交易是可靠的。

答：我們都知道，金融資本交易市場是千變萬化的，很有可能一夜暴富，也可能一夜之間為零，量化交易其實就是利用現代統計和數字手段，利用計算機技術進行交易和投資方式，但需要注意的是，無論是人工交易還是電腦交易， 有一定的風險，所以我們在選擇時一定要睜大眼睛，沒有100%的利潤。

其實量化交易也是一種投資行為，就是利用科學的計算機技術代替人腦來投資，控制資本的投資。 能夠避免投資者情緒的影響。

相對來說比較靠譜，很多人都很信任，收入會不錯。

就我個人而言，我認為它不是特別可靠，所以我認為每個人都應該遠離他。

量化交易，也有自動交易、程式化交易、EA、高頻交易、演算法交易等，一般含義相似，不同的領域可以叫不同，比如外匯市場多叫EA。 主要是通過計算機語言（python、matlab等，很多）程式實現自己的交易系統，將這個程式與資料資訊（成交量和價格資訊、基本面、金融政策資訊等）介面連線起來，執行在電腦或伺服器上（現在大部分都是租用雲伺服器）實時進行各種分析， 選股、擇時、買入、賣出、增倉、減倉、止損止盈等。 這樣可以節省一些人力成本（慢人分析，每天需要3000**非常正確），節省不必要的凝視時間，在一定程度上避免情緒和心理因素的影響。

乙個完整的量化交易包括很多東西：

1、基金管理或投資組合管理;

2、選股、基於資料的技術分析（**、MACD等，太多），基於基本面的分析（市盈率、財務報表等），基於經濟方面的分析（財政貨幣政策、經濟週期、行業週期輪動等），基於情緒的分析;

3、選擇合適的時機，即開倉、止損止盈、增倉減倉平倉等時機;

4.交易記錄彙總改進。 還有更多。 還有自動化，例如僅使用分析進行庫存選擇。

這東西在美國已經30多年了，在中國也已經十多年了。了解西蒙斯和文藝復興時期。 近年來，國內也出現了不少平台，都不是特別成熟，以聚廣、掘金量化等形式，有幾十個可以關注。

定量金融也與金融工程領域重疊。 後者側重於應用和建模，通常借助隨機資產模型，而前者則側重於除分析之外用於構建模型的實現工具。 總體而言，有兩個獨立的金融分支需要先進的定量技術：

一方面是衍生品定價，另一方面是風險和投資組合管理。

如果應用於**市場，一般包括量化選股和量化時機。

選股模型主要包括：多因子模型、風格輪動模型、行業輪動模型、資金流模型、動量反轉模型、共識預期模型、趨勢跟蹤模型和晶元選股模型。

時機包括：趨勢時機、市場情緒時機、時變夏普率模型、牛熊線模型、HURST指數模型、SVM模型、SWARCH模型和異常指標時機等。

量化投資的優點是紀律性、系統性、及時性、準確性和去中心化。

何明現任寬潮智投FOF研究所所長，碩士學歷。 2002年進入金融交易行業，先後在國泰君安、上海中眾**工作。 何明先生研發的“分形量化交易”系統及這些配套程式，可以充分實現最佳交易的自動量化交易。

量化交易，簡單來說，就是在有交易系統的電腦上進行交易，作業系統的內容是由開發者自己制定的。

例如，如果我設定了乙個訂單：當日股價下跌超過5%，**，第二天將開啟看漲期權競價，無論漲跌，價格都會賣出。

之後，我把這個指令寫進乙個交易系統，讓這個交易系統連線到我的個人賬戶，然後交易系統就會自動交易，我就不用擔心了。 這是量化交易的雛形。

在今天的量化交易中，指令不是那麼簡單，它們需要參考大資料、市場環境、經濟環境、全球各個市場的動盪等等無限的條件。 但本質仍然是為計算機編寫自動交易的指令。

量化交易是指利用先進的數學模型代替人類的主觀判斷，利用計算機技術從海量的歷史資料中挑選出各種能帶來超額收益的“高概率”事件來制定策略，大大降低投資者情緒波動的影響，避免在極端市場狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。

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可靠就是可靠，但過程是困難的。 首先，交易理念。 也就是對交易的理解，這個過程是漸進的迭代，就像老和尚開悟佛陀一樣，不斷提高理解。

不同的是，僧人通過覺悟來解釋現象，這是不變的，交易的特徵總是在變化，比如交易費用的變化完全影響市場波動，交易的細節需要改變。 其次，回溯能力，將原來的交易思路轉化為資料邏輯，使用Python或MATLAB製作模型，並使用歷史資料回溯交易結果。 正如第一篇文章所提到的，歷史的結構在不斷變化，回溯的歷史資料也必須通過經驗來提取。

答：我們都知道，金融資本交易市場是千變萬化的，很有可能一夜暴富，也可能一夜之間為零，量化交易其實就是利用現代統計和數字手段，利用計算機技術進行交易和投資方式，但需要注意的是，無論是人工交易還是電腦交易， 有一定的風險，所以我們在選擇時一定要睜大眼睛，沒有100%的利潤。

量化交易不是特別靠譜，量化交易是指乙個綜合系統，不利於分析。

當然，量化交易是非常不靠譜的，而且這種方法風險特別大。

判斷量化交易平台是否是金字塔並不難。

金字塔營銷是指組織者以招聘人員為目的，根據直接或間接招聘人員的數量或業績，計算並向招聘人員支付報酬，或者要求招聘人員以繳納一定費用為條件，取得會員資格的違法行為。

只要資金不轉移到其他平台，量化還是很靠譜的，要看量化團隊的技術，否則就會僵化。

量化交易不一定賺錢，任何交易都有可能虧損，也有可能賺錢，但是量化交易賺錢的概率比較高。

量化交易只是一種資料分析和操作的方式，並不一定意味著會有收益和回報，投資風險是有的，很多時候取決於市場趨勢和個人耐心。

我認為量化交易絕對可以賺錢，因為這是一筆不錯的交易，會有推廣的地方。

親愛的您好，量化交易是一種投資策略，可以幫助投資者以最低的風險獲得最大的回報。 量化交易的優勢在於，它允許投資者更有效地利用市場機會，並可以自動化交易的執行，從而節省投資者的時間和精力。 量化交易可以賺錢，但要想獲利，投資者需要具備一定的投資知識和技能，需要有足夠的資金和一顆敢於承擔風險的心。

很多人在投資前特別關注自己是否會賺錢的話題，所以量化交易。

量化交易可以賺錢，但不一定盈利，也有虧損的可能，因為理財和投資是有風險的，沒有100%的錢，除非是銀行的定期存款利息，否則就有可能賺100%的錢。

影響量化交易盈利能力的因素有很多，主要有三個因素，即：策略模型和交易者的適應性。

能力和風險控制。

策略模型的適應性：策略針對的是某種型別的**，適應性有限，能不能賺錢，賺多少錢與市場關係巨大。

交易者的能力：優秀的交易者不會依賴量化策略，知道量化只是一種工具，會仔細分析和理解量化交易，例如：分析適合的策略，找出不適合的策略，分析不可控因素的正常回撤並分析行情，何時開始，新增止盈止損， 以及何時提前手動平倉。

風險控制：每筆量化交易都會有正常的回撤，這需要交易者考慮到意外事件。

對戰略的影響以及明智地分配資金的必要性。

和**，設定紅線停止交易，依此類推。

總結：量化交易可以賺錢，但不一定盈利，會有虧損的可能，量化交易賺錢影響量化交易影響的主要因素是策略模型的適應性、交易者的能力、對風險的控制。