量化投资与程序化交易
量化投资与程序化交易.
始，世界金融市场已经历了八百年的历史。 1611年阿姆斯特丹建立世界第一家证券交易所，1848年美国芝 加哥期货交易所成立，证券和期货交易进入有组织的集中交易 时代。 1974-1984年，纽约证交所借助信息技术的发展，完成交易电子 化进程，把古老的人工交易与现代的电子化交易结合起来。 19世纪80年代，美国已出现有记载的传统技术分析方法，但使 用并不普遍。 20世纪70年代起，由于计算机技术进步和应用的推动，需要大 量计算的技术分析方法相继问世。 20世纪80年代，应用各种技术分析方法，自动处理相关信息， 进行分析、决策和自动下达交易指令的各类商业性计算机交易 系统大量涌现，并在世界各地的金融交易中逐步得到推广应用。
4. 程序化交易的基本特点
程序化交易是一种在计算机和网络技术的支持下，瞬
间完成你预先设置好的组合交易指令的一种交易手段。 程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，而 且可以帮助投资者在交易过程中避免受到情绪波动的 影响，实现理性投资。程序化交易系统的特点为： (1)以计算机数量化模型分析决策为基础。 (2)由计算机系统实时接收信息、处理信息、做出交易 决策并自动下单。
交易技术和方法得到迅速发展
大数据时代为金融量化分析 提供了有力的数据支持
金融程序化交易必须以特定的交易策略为依据
交易策略必须大量的量化模型分析为基础 量化模型分析必须有大量的金融数据作为支撑
大数据时代为金融量化分析提供了必须的丰富的基础
数据
2. 金融交易的发展趋势
从14世纪伦巴第商人对货币进行兑换，伦敦外汇市场的形成开
程序化交易与人工交易相比具有 以下优点：
（1）根据规则自动交易，有利于克服人性的弱点。
（2）可以突破人的生理极限，大幅提高投资效率并
量化交易的原理
量化交易的原理
量化交易是一种基于数学模型和计算机技术进行自动化交易的方法。
其原理在于通过大量数据的收集、处理和分析，建立数学模型，并使用程序化交易策略实现自动交易。
该方法可以减少人为情感干扰和主观判断的影响，提高交易效率和稳定性。
具体来说，量化交易的原理主要包括三个方面：
1. 数据收集和分析
量化交易需要处理大量数据，包括市场行情、公司基本面、宏观经济数据等，通过对这些数据进行分析，可以识别市场趋势、预测未来走势等。
这需要使用计算机技术，利用软件程序进行数据处理和分析。
2. 建立数学模型
通过对数据的分析和处理，可以建立数学模型，比如趋势线、回归方程等。
这些模型可以提供对市场的分析、预测和决策支持。
同时，在建立模型的过程中，还需要考虑模型的有效性和稳定性，以保证其适用于实际交易环境。
3. 程序化交易策略
建立好数学模型后，就可以根据具体的交易策略，将模型转化为程序化交易策略，并通过计算机程序自动执行交易。
这些策略包括趋势跟踪、均值回归、交易信号等，具体策略可以根据交易者的投资风格和市场情况进行选择和改进。
总之，量化交易通过大量数据的收集、分析和建模，实现对市场的自动化交易，不仅减少了人为情感的干扰，同时提高了交易效率和稳定性，对于投资者来说，具有重要的意义。
程序化交易的理念和方法
执行与风险管理
交易执行
将经过回测验证的交易策略应用 到实际交易中，实现自动化或半 自动化的交易执行。
风险管理
制定并执行风险管理计划，包括 仓位管理、止损止盈执行、资金 管理等，以控制交易风险。
绩效跟踪
对实际交易绩效进行跟踪和评估， 及时调整交易策略和风险管理措 施，以保持稳定的盈利能力。
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程序化交易的理念和 方法
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目 录
• 程序化交易概述 • 程序化交易核心理念 • 程序化交易方法论述 • 程序化交易系统构建 • 程序化交易实践案例分析 • 程序化交易未来展望
PART 01
程序化交易概述
定义与发展历程
定义
程序化交易是指通过预先设定的 计算机程序算法，自动进行交易 决策和执行的一种交易方式。
发展历程
程序化交易起源于20世纪70年代 的美国，随着计算机技术和金融 市场的发展，逐渐在全球范围内 得到广泛应用和推广。
市场规模及参与者
市场规模
程序化交易市场规模庞大，涉及股票、期货、外汇等多个金融领域。具体规模 因市场和时间而异，但通常占据金融市场交易量的相当大一部分。
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END
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周文亮个人简历
研究范围与重点
1 中小企业战略研究成果 宝龙中小企业战略决策系统 2 金融市场研究成果 金融市场交易S理论（股票之友S理论）
股票之友S理论
金融市场股票之友S理论应用
股票之友S理论定义
股票之友S理论公测版部分策略指标示范：
股票之友S理论的最佳拍档
程序化交易系统简介
程序化交易系统是指设计人员将交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后，并将交易策略系统化。当趋势 确立时，系统发出多空讯号锁定市场中的价量模式，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下 跌的市场行情中，都能轻松抓住趋势波段，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚 取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可 保持在一定水准之上。
周文亮个人简历
姓名：周文亮 年龄：39 户籍：广东中山 学历：MBA （海外） 专业：企业管理和金融
工作经验： 1 曾任广东太阳神集团营销总部运营管理中心总监 2 曾任外资软件科技企业总经理 3 英国信息技术中国数据分析专员 4 实业投资公司证券管理中心负责人 5 港资集团金融投资战略委员会常年顾问
股票之友S理论交易系统策略模型演示
优化外国金融交易指标模型系统：
包括：著名系统基因的模型，非市场公开的特色模型。
股票之友S理论交易系统策略模型演示
股票之友S理论交易系统部分原创指标模型系统：（数学模型）微积分
股票之友S理论之企业金融投资战略应用
1 中小企业金融投资战略必要性
大多数外国企业都意识和重视企业金融投资战略的重要性，所以它们都 在执行金融投资战略系统。而大多数中国中小企业缺乏这方面的认知性。 2 中小企业金融投资战略重要性 比如：企业总资产1亿的中小企业，可以规划锁定500万元资金，作为20 年的金融投资战略规划，每5年一个周期，预设每年平均收益率为20%的稳健 增长，非复式滚动收益下，一个周期100%收益率。 第一个周期：当期本金+当期收益=1000万 第二个周期：当期本金+当期收益=2000万 第三个周期：当期本金+当期收益=4000万 第四个周期：当期本金+当期收益=8000万 当宏观经济周期循环到下一个的萧条周期区间，企业就可以使用这笔金 融投资战略周期备用金，作为企业的最有价值的投资与生存本金。 这笔金融投资战略周期备用金为采购材料和并购实体之用途。
程序化交易策略
程序化交易策略量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖主观判定形成交易决策，当模型思想来源于投资者市场体会，基于历史数据所作的几率统计，也可以是技术指标，甚至基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。
程序化交易（programe trading）可以定义为“在指定模型参数的约束下，按照模型给出的指令自动的买入和卖出特定数量的证券或证券组合的交易行为”。
根据交易风格不同，可以分为主动型交易策略和被动型交易策略。
根据巴克莱的统计，自从1988 年以来，量化交易团队（Systematictraders）的年化复合收益为11.50%，而与此相对应的主观交易团队(Discretionary Traders)的平均年化收益为9.77%。
从长时间来看，量化交易团队更具有优势。
量化交易策略从执行过程上可以分为三个步骤：进入策略、退出策略和过滤策略；从方法来讲有指数套利策略、数量化程序交易策略、动态对冲策略、配对交易策略和久期平均策略。
在程序化交易中，我们对于一个交易策略的评价不仅要关注其过去的表现，还要关注策略有效性的周期。
因为在一个阶段表现好的策略在另一段时间可能表现并不好，只关注与过去表现很可能会出现误选模型的情况。
我们将在随后的报告中对于一些基本策略在我国期货市场的表现，策略参数的选择，策略之间的相关性，策略的有效期等进行深入的研究，并最终形成量化交易的实验平台，为客户提供一个量化交易测试的空间。
一 引言程序化交易（programe trading）可以定义为“在指定模型参数的约束下，按照模型给出的指令自动的买入和卖出特定数量的证券或证券组合的交易行为”。
它起源于1975 年美国出现的“股票组合转让与交易”，即专业投资经理可以根据计算机与交易所联机，来实现组合的一次性买卖。
程序化交易根据交易风格不同，可以分为主动型交易策略和被动型交易策略。
被动型交易策略的理念是追随市场，主要思路是复制指数，尽管该策略是被动的，但诸如指数增强型资策略也可以在被动复制的同时加入自己的主观预期。
金融方面难懂的专业名词
金融方面难懂的专业名词全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：金融是一个复杂的领域，其中充斥着各种难以理解的专业名词。
许多人在接触金融时会感到困惑和头疼，无法理解这些专业术语的含义和作用。
本文将介绍一些金融领域中常见的难懂专业名词，希望能帮助读者更好地理解金融知识。
1. 资产负债表：资产负债表是企业在特定日期的财务状况的总结表。
它分为资产和负债两个部分，资产是企业拥有的资源或权益，负债则代表企业的债务和义务。
资产负债表反映了企业的资产、负债和净资产状况，是评估企业健康程度的重要指标。
2. 利润表：利润表是企业在特定期间内所实现的收入和支出的总结表。
利润表包括营业收入、营业成本、营业利润、利润总额等指标，反映了企业在经营活动中所取得的经济效益。
3. 现金流量表：现金流量表反映了企业在特定期间内的现金流动情况。
它包括经营活动、投资活动和筹资活动的现金流量情况，帮助投资者了解企业的现金运作情况。
4. 财务杠杆：财务杠杆是指企业使用债务资本进行经营活动的程度。
财务杠杆可以放大企业的盈利能力，但也增加了经营风险。
投资者需要谨慎评估企业的财务杠杆水平，以确定投资风险。
5. 市盈率：市盈率是衡量一家公司股票价格是否低估或高估的重要指标。
市盈率是股价与每股收益的比率，较低的市盈率通常表示公司被低估，投资价值较高。
6. 融资成本：融资成本是企业筹措资金所需要支付的成本。
融资成本包括利率、手续费、抵押物要求等，企业需要谨慎评估融资成本，以降低资金成本。
7. 期权合约：期权合约是指买方获得在未来某个时间以特定价格购买或出售某项资产的权利。
期权合约可以分为认购期权和认沽期权，投资者可以利用期权合约进行套期保值或投机交易。
8. 衍生品：衍生品是以某种资产作为基础标的物，通过合约进行交易的金融工具。
衍生品包括期权、期货、互换等，可以用于风险管理和投机交易。
9. 投资组合：投资组合是投资者持有的多种投资资产的集合。
通过构建多样化的投资组合，投资者可以分散风险、提高收益，并实现投资目标。
国内量化交易平台介绍
国内量化交易平台介绍2012-11-26 05:41 来源：期货日报字号：12 14中低端平台适合投资者进行趋势、反趋势等对行情和交易逻辑要求不高的策略，高端交易平台适合机构投资者进行趋势、套利、对冲、高频等对行情和交易要求高、逻辑复杂度高的策略。
从广义上讲，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将自己的金融操作用很明确的方式去定义和描述，用以协助投资者进行投资决策，并且严格按照所设定的规则去执行交易策略（买卖、价格、数量等）的交易方式。
按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式，量化交易可以进一步细分为自动化交易（Automatic Trading）、量化投资（Quantitative Investment）、程序化交易（Program Trading）、算法交易（Algorithm Trading）以及高频交易（High Frequency Trading）。
这五种量化交易方式的侧重点各有不同，是量化交易技术发展到不同阶段的产物，也是不同量化交易用户群的不同交易方式。
量化交易平台是指能分别满足上述五种交易方式的平台，要求其从交易系统的行情和基础数据、交易和执行、策略研发和运营三个主要方面既要做到大而全，也要做到深而精。
这对目前大中型金融机构的IT 以及实际运营部门是很大的挑战，同时也提供了发展机遇。
目前的量化交易平台可以从开发语言、技术架构、系统架构、策略方向、交易方式等几个方面，分为中低端和高端量化交易平台。
中低端量化交易平台中低端平台只支持复杂度不高的脚本语言实现策略逻辑，多数的实现只能在图表上加载技术指标进行自动化交易、程序化交易等量化交易方式。
中低端平台一般采用的技术架构是投资者使用平台商提供的客户端软件，采用互联网接入方式连接平台商或者金融经纪公司提供的行情和基础数据服务器，投资者在本地运行的策略触发后，通过经纪公司的普通交易席位进行交易。
由于技术架构的限制，行情、交易有一定的延时。
什么是量化投资？
什么是量化投资？量化投资，简单来说就是利用计算机模型、复杂算法等技术手段，通过预测和分析市场的历史数据，帮助投资者快速、高效地制定投资策略，从而获得更好的收益率和风险控制。
那么，到底什么是量化投资？下面，我们来具体了解一下。
一、量化投资的基本概念量化投资是一种基于大数据和数字化技术的投资理念，它将投资与科技相结合，通过程序化交易、机器学习、数据挖掘等技术手段，来进行投资决策，旨在降低投资风险、提高收益率。
二、量化投资的优势1.数据驱动，科技支撑：量化投资致力于使用数据和科技来优化投资决策，避免主观性因素对投资决策的影响。
这使得投资者可以更加客观、准确地判断市场趋势和资产价值，从而做出更为科学的投资决策。
2.风险控制能力强：传统投资中，巨大的波动和价格波动使投资者容易受到市场波动的影响，面临更大的风险。
而量化投资则对风险的控制更为科学、精准，可以根据风险偏好制定不同的方案，避免暴露自身于不必要的风险中。
3.全天候执行自动化：相对于传统的主动管理基金、指数基金等，量化投资的执行方式更具有操作性，可以通过程序化交易来对市场进行实时的跟踪、分析、交易和风险控制，可在整个市场交易日24小时执行，实现自动化操作，让投资者从无数的时间和力量浪费中解放出来。
三、量化投资的不足1.建立模型难度较大：量化投资需要依托自己的模型，尤其是对投资者没有相关知识背景的初学者来说，需要更加深入的专业技能以此才能开发自己的量化交易系统。
2.过度依赖历史数据：量化投资的算法和模型都需要使用历史数据进行分析和预测，但历史数据不能预测市场的未来，市场的走向可谓是变幻无常的，所以过度依赖历史数据可能会导致投资策略出现偏差，甚至导致亏损。
四、未来发展趋势1.大数据时代如何定义“好数据”，持续优化风控体系。
2.量化投资和机器学习的结合。
3.量化投资的逐渐普及和大众化，投资门槛将降低。
结语：在市场竞争日趋激烈的现代社会，量化投资成为了一种非常有前途的投资模式，可以满足投资者对于高效、精准的投资管理需求，助力投资者实现财富增值。
量化交易是什么意思？
量化交易是什么意思？一、量化交易是什么意思?量化交易就是以数学公式和统计数据等为基础来建立数学模型，通过数学模型来进行交易。
量化交易依托的是现在高度发达的计算机技术和互联网技术。
量化交易通过数学模型来代替人工交易，能够有效地避免投资者的主观判断，也就是投资者情绪波动所造成的影响。
避免在极端狂热或者悲观的情况下，做出非理性的决策。
量化交易需要以大量的数据作为基础，通过对大量数据的分析，来做出理性的判断，预测未来价格的走势，从而提高赚钱的概率。
量化交易从狭义上来说就是指程序化的交易，自动下单。
从广义上来说，就是指系统性的交易，将股票交易智能化，系统化。
量化交易可以简单理解为机器人交易，用计算机算法来交易。
量化交易具有纪律性、系统性、业绩稳定、理性投资、高效率性等特点，能够在一定程度上弥补人为投资的局限性，最主要的功能就是可以避免投资者情绪波动的影响。
二、量化交易会亏损吗?量化交易是会有亏损可能性的，量化交易虽然能够在一定程度上避免投资者主观因素的影响，但是同样也走向了另外一个极端，那就是纯理性化投资。
我们都清楚，量化交易是以一定的数据来作为基础，构建数学模型来进行交易，也就是通过电脑软件来自动交易。
那么当我们的数据本身有问题，或者我们构建的数学模型错误，交易系统不完整的情况下，量化交易也是会亏损的。
量化交易对数据的完整性要求较高，需要大量的数据来作为基础，并且要实时更新数据，当数据的收集和更新出现误差的时候，那么数学模型计算出来的结果也就会偏离预定值，所以量化交易是会亏损的。
如何选中长线股票一、做好调研工作。
选股之前的调研内容包括国内外宏观经济动向，行业策长期导向，公司各项基本情况，1-2年内盈利预期，当前股价合理性等等。
建仓时要确认宏观基本面中长期的利好方向，行业政策不能有遏制调控性导向，最好是有中长期鼓励性策。
二、分析优势与风险。
收益高的长线股票，如果买点恰当的话，通常收益率可观，这是优势，但风险在于耗费时间长，股票滞涨或在不稳定的宏观经济环境中，大盘牛熊周期可能会判断失误，失去保值或增值价值。
股票市场中的量化交易研究
股票市场中的量化交易研究随着科技的不断发展，量化交易已经成为股票市场中不可避免的趋势。
那么，量化交易到底是什么？为什么会受到股票投资人的广泛关注？接下来，我们将从量化交易的定义、优势、趋势以及风险等方面展开探讨。
一、量化交易的定义量化交易（Quantitative Trading）是以数学、统计学等理论为基础，运用计算机程序进行股票投资和交易的一种方法。
其目的在于通过分析历史市场数据、技术指标、财务报表等信息，寻找市场中隐含的规律和趋势，并使用算法进行交易决策。
量化交易的核心在于程序化交易，即由计算机程序根据市场数据进行自动买卖决策。
这种交易方式具有高效性、精确性和快速性等优势。
对于股票投资人而言，量化交易的普及使其能够更加科学地进行投资决策。
二、量化交易的优势1.快速响应市场波动量化交易系统的快速性是其最显著的特点之一，能够快速响应市场波动。
在传统投资中，人类投资者需要反复分析市场数据，决策耗费时间比较久，而且在这之中，他们不可避免地会受到很多个人因素的影响。
但是在量化交易中，由于交易系统具有自动化的特征和实时性的能力，所以交易纪律更加严格，交易效率更加高效。
2.去除人为操作风险人为操作是传统投资的最大弱点，因此人为操作风险也是非常高的，这个主要原因是对交易存在“患得患失”心态。
这个心态在量化交易中完全解决了，因为决策交由计算机自动执行，没有任何人为影响。
因此，这种方式可以去除人为操作，从而大量降低了操作风险。
3.可以追求风险管理的最优策略在传统交易中，人类投资者难以做到科学地评估和管理投资风险，而数据驱动的量化交易系统具有更多的管理工具和分析手段。
通过在投资策略中建立适当的风险管理策略，可以在一定程度上提高盈利概率和降低风险。
三、量化交易的趋势由于量化交易在风险管理和投资效率方面的优势得到肯定，未来可以预见的将会有更多的人投入到量化交易领域中。
同时，凭借着人工智能与大数据的不断推进，也使得量化交易的效果不断得到发展。
TB入门问题学习(一)
目录问题一为什么程序化交易应用到期货市场 (2)问题二什么是期货，与现货有什么区别 (2)问题三期货能做空,是不是一般的投机做空都犯了操作市场的罪 (3)问题四我想学买卖股票，不是想学期货，也不想学习量化交易 (4)问题五量化投资的层次及理论研究 (4)问题六如何快速学习交易开拓者 (5)问题七：期货交易的品种及详情 (6)问题八期货交易的“收费”问题 (8)问题九IF000的价格怎么跟标的物沪深300的价格不一致呢？ (9)问题十在IF000合约上怎么不能下单呢？ (10)问题十一IF000与IF888跟IF1504的区别 (11)问题十二如何判断期货品种的主力合约 (13)第一步：基于当前时间找出可供交易的合约 (13)第二步：判断可交易的合约的活跃性，即交易量 (14)问题十三下单的技巧-----填写触发 (15)问题十四主要技术指标 (17)问题十五期货市场如何交易 (17)问题十六如何开期货账户 (18)作业 (18)问题一为什么程序化交易应用到期货市场首先，股票市场是T+1交易制度，期货市场是T+0交易制度，也就是说股票是当天买，当天不能卖，期货市场是当天买，当天就能卖。
其次，期货市场的交易非常活跃，想卖“随时”能成交，股票则不然。
最后，期货特别是股指期货交易量大，参与者众多，技术分析有了用武之地。
问题二什么是期货，与现货有什么区别期货的英文名称是Futures!期货（Futures）与现货完全不同，现货是实实在在可以交易的货（商品），期货主要不是货，而是以某种大宗产品如棉花、大豆、石油等及金融资产如股票、债券等为标的标准化可交易合约。
因此，这个标的物可以是某种商品（例如黄金、原油、农产品），也可以是金融工具。
比如：2015/7/19一手铜的Cu1509的期货合约价格20万，意思是15/09到期日要以20万的价格卖或买出一手铜（10吨）期货市场的投资者分为两类人: 规避风险的套期保值者和赚取利润价差的投机者。
程序化交易认定标准
程序化交易认定标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述程序化交易作为金融市场的一种交易方式，在近年来得到了广泛的应用和关注。
它通过计算机算法和自动化系统执行交易操作，以取代传统人工交易的方式。
这种交易方式在高频交易、量化交易等领域具有重要的地位和作用。
然而，程序化交易的认定标准却一直是一个亟待解决的问题。
本文将围绕程序化交易认定标准展开讨论，重点探讨了程序化交易的定义、发展历程、优势与挑战，并强调了认定标准的重要性。
在正文部分，我们将对程序化交易的定义进行梳理，解析了其发展的历史背景和趋势，进一步分析了程序化交易所面临的优势和挑战。
随着金融科技的不断发展和创新，程序化交易的应用已经取得了显著的成绩，但同时也暴露出了一些问题和风险。
因此，对程序化交易的认定标准进行明确和规范，不仅可以进一步促进其健康、稳定的发展，还可以有效避免市场乱象和不确定性。
因此，本文将深入探讨程序化交易认定标准的重要性，并结合实际案例进行分析。
在结论部分，我们将对程序化交易认定标准的要点进行归纳和总结，提出相应的建议和展望。
同时，我们还将对程序化交易认定标准的应用前景进行分析，探讨其在金融市场中的作用和影响。
最后，文章将对整个研究进行总结，并给出进一步的研究方向和展望。
通过本文的深入研究和分析，相信读者能够对程序化交易的认定标准有更深入的理解，并为相关从业人员提供一定的参考和指导。
同时，对于监管机构和市场参与者来说，本文的研究结果也能够为其制定相关政策和规范提供一定的依据。
让我们一起深入探讨程序化交易认定标准，为金融市场的稳定和发展做出贡献。
文章结构部分主要是对整篇文章的组织和框架进行介绍，让读者清楚地了解文章的结构和内容安排。
本文的结构如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构（本节）1.3 目的1.4 总结2. 正文2.1 程序化交易的定义2.2 程序化交易的发展历程2.3 程序化交易的优势与挑战2.4 程序化交易认定标准的重要性3. 结论3.1 归纳程序化交易认定标准的要点3.2 对程序化交易认定标准的建议和展望3.3 对程序化交易认定标准的应用前景分析3.4 结论总结本文共分为三个主要部分：引言、正文和结论。
对冲基金的常识有哪些
对冲基金的常识有哪些采用对冲交易手段的基金称为对冲基金(hedge fund)也称避险基金或套期保值基金。
是指金融期货和金融期权等金融衍生工具与金融工具结合后以营利为目的的金融基金。
它是投资基金的一种形式，意为“风险对冲过的基金”。
下面由店铺为你详细介绍对冲基金的相关知识。
对冲基金的常识有哪些?并非所有对冲基金都采取对冲手段顾名思义，对冲基金给人印象是运用对冲工具对冲风险的基金。
但是，实际上并非所有对冲基金一定都采取对冲手段。
对冲基金相对于传统的公募基金而言，主要是在基金结构方面的区别。
一般来说，对冲基金具有以下特点：第一，受更少的监管。
国内的公募基金要求每季度披露季报，公布基金仓位和重仓股等核心信息，基金投资范围也受到严格的控制。
至今我国还没有一只投资商品期货的公募基金，去年底成立的嘉实绝对收益策略是国内目前唯一一只可投资沪深300股指期货的市场中性策略的公募基金。
而私募基金可以不公开任何与投资相关的信息，投资范围也广泛的多。
第二，更长的封闭期。
国内的对冲基金通常在成立后的半年内处于封闭期，不能申购赎回，或者只许申购不准赎回。
此后，走信托通道的产品每月开放申购和赎回，而走公募基金专户或是公募基金子公司的产品每季度才开放一次申购和赎回。
降低流动性是为了减少申购与赎回对基金运作的不良影响，有利于保护投资者的收益，有助于基金经理的投资运作。
第三，收取业绩提成。
公募基金的收费主要是前端认购费和固定管理费，而私募基金除了这两部分外通常还收取20%的超额业绩提成。
有些业绩出色且有溢价能力的对冲基金甚至收取30%的业绩报酬。
第四，偏向于绝对收益的投资方式。
我们都知道，公募基金的比较基准往往是沪深300等大盘指数，基金经理的考核通常是同类基金排名。
这就是所谓相对收益型的业绩导向。
而对冲基金的业绩基准通常是定期存款利率。
由于基金管理人为了获得更高的业绩报酬，所以更在乎基金的绝对收益水平，而不是相对大盘指数的相对收益或是业绩排名。
案例分析量化投资程序化交易
案例分析：量化投资程序化交易在金融市场中，量化投资和程序化交易是两个备受关注的领域。
量化投资指的是利用各种数学模型和统计技术，通过大规模数据分析和交易策略的运用，以期获取更加稳定和可预测的投资收益。
而程序化交易则是通过计算机算法实现的交易方式，以提高交易执行的效率和精确性。
本文将通过一个案例来分析量化投资中的程序化交易的应用。
案例背景：某基金公司旗下的量化投资部门，希望通过引入和运用程序化交易技术，提高其投资业绩的稳定性和收益水平。
该部门负责管理一只规模较大的股票多头基金，鉴于当前市场环境的动态变化和交易执行的效率要求，他们决定采用程序化交易系统来替代传统的人工交易方式。
案例步骤：1. 数据收集与分析：在程序化交易的实施之前，量化投资部门首先要收集和整理各种金融数据。
这些数据包括股票价格、交易量、市盈率、市场情绪指数等。
通过对这些数据的分析，他们可以发现一些与股价相关的规律和趋势，并基于此开发相应的交易策略。
2. 构建交易模型：在量化投资中，交易模型是程序化交易的核心。
根据数据分析的结果，量化投资部门可以选择适合的交易模型来实施交易策略。
交易模型通常基于数学模型和统计学的方法，通过定义适当的指标和规则来进行交易决策。
这些模型还需要经过历史数据的回测和实盘模拟等环节的验证，以确保其有效性和稳定性。
3. 开发程序化交易系统：一旦交易模型确定，量化投资部门需要开发一个程序化交易系统来自动执行交易。
这个系统需要实时获取市场数据，并根据交易模型的信号进行交易决策和下单操作。
在实际交易过程中，程序化交易系统还需要考虑交易的费用、流动性等因素，并采取相应的措施来优化交易执行的效率和结果。
4. 风险管理和监控：在量化投资中，风险管理是非常重要的一环。
为了降低投资风险，量化投资部门需要制定和实施有效的风险控制措施。
这些措施可以包括止损策略、风险监控系统和资金管理规则等。
此外，量化投资部门还需要对程序化交易系统进行监控和维护，确保其正常运行并及时修复可能存在的问题。
16088量化投资(下篇)——程序化交易100分
试题一、单项选择题1. 下列哪项不是程序化交易的特点？（）A. 规避交易员的主观情绪B. 提高交易速度C. 降低人力成本D. 发挥交易员的主观判断优势描述：程序化交易的特点您的答案：D题目分数：10此题得分：10.02. 下列哪项不属于套利交易？（）A. 股指期货期现套利B. 国债期货套利C. ETF套利D. 股指期货投机交易描述：套利交易的定义您的答案：D题目分数：10此题得分：10.0二、判断题3. 在做市商市场中，做市商不断向公众投资者进行双向报价，并在该价位上接受公众投资者买卖要求，以其自有资金和证券完成交易，为市场提高流动性，同时赚取价差收入。
（）描述：做市商市场您的答案：正确题目分数：10此题得分：10.04. TWAP策略会根据市场的成交情况动态调整每个时间段内的策略成交数量。
（）描述：TWAP算法策略您的答案：错误题目分数：10此题得分：10.05. 程序化交易往往没有明确的交易规则，较为依赖交易员的历史经验描述：程序化交易的特点您的答案：错误题目分数：10此题得分：10.06. 套利交易使得市场中不合理定价快速消失。
（）描述：程序化交易的影响您的答案：正确题目分数：10此题得分：10.07. 算法交易是指使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法。
（）描述：算法交易的定义您的答案：正确题目分数：10此题得分：10.08. 程序化交易的广泛应用加重了交易所系统的负载。
（）描述：程序化交易的风险您的答案：正确题目分数：10此题得分：10.09. 高频交易利用超级计算机以极快的速度处理市场上最新出现的快速传递的信息流（包括行情信息、公布经济数据、政策发布等），并进行买卖交易。
（）描述：高频交易定义您的答案：正确题目分数：10此题得分：10.010. TWAP策略在每个时间段内成交的数量是相同的。
（）描述：TWAP算法策略您的答案：正确题目分数：10此题得分：10.0试卷总得分：100.0。
量化简单意思
量化简单意思
量化资产，是指如果原所在的企业原来是集体所有制，后来进行股份制改造，作为企业的一员，自然会得到一些企业的股份，然而这些股份不能以现金的方式发给企业员工，而是把企业的所得资产，如地皮、厂房、设备等，划分成股，然后分配给每名职工的资产。
在谈量化资金之前，先看什么是量化投资。
量化投资是通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。
简单理解，量化投资是由一群精通数学、统计学、计算机的学霸们，他们去找看似没有规律的股票市场中运行的规律，然后搭建投资模型，最后按照其方法去投资，所以量化资金就是买量化基金的钱。
量比选股法
量比选股法量化投资是通过测试和应用量化技术来管理投资组合，也称为程序化交易。
量化投资已经成为投资机构，大型公司，私人投资者和一线投资者的首选，他们都把它当作一个稳定的获得预期收益的投资管理策略。
一、量化投资的基本原理1、基于数据的投资决策：量化投资是以数据为基础做出投资决策，准确地评估未来行情，从而在最佳时间获取最佳投资机会。
2、优化风险管理：量化投资优化风险管理，通过应用技术分析方法，准确识别投资行业和投资机构中的各种投资机会，并把握市场主流及变化趋势，分析和预测不同的风险。
3、高效的交易系统：量化投资使用高效的交易系统，管理交易，实现快速捕捉市场机会，降低制约业务发展的风险。
二、量化投资的优势1、流程简洁：量化投资采用精细化流程，完全避免过度操控，降低不必要的人力投入和资源浪费，使投资管理更加高效。
2、实时监控：量化投资的实时监控，可以从不同的层面掌控不同的投资策略，并及时反映市场变化，精准及时地调整投资策略。
3、成本节省：量化投资的程序化交易可以提供低成本、实时的应用，可以大大节省一系列的成本，从而使投资机构和投资者能够在更高效、更灵活的环境下做出更多精密的投资决策。
三、量化投资的缺陷1、研究较易变：量化投资由于完全依靠电脑数字模型和技术指标，可能会提高错误的可能性，当研究工具发生变化时，投资收益也有可能受到影响。
2、缺乏人工决策：量化投资缺乏人工决策能力，所有的决策都依赖于技术模型，报价风险较大，有些反常情况也不具备相应的应对能力，可能会导致投资损失。
3、隐藏风险：量化投资模型容易出现可预见的隐藏风险，诸如数据质量问题、计算错误等，隐藏风险会成为投资者的诟病，可能导致投资产生损失。
四、量化投资的适用范围1、量化投资适合短期投资：针对短期投资，量化投资通过快速反应、快速决策等方式，可以快速获得收益。
2、量化投资适合大宗交易：大量交易需要较高的完整性和良好的精确性，量化投资可以有效地解决这一问题，有效地实现机器完成大量交易。
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单一的计算机的局限也是明显的
互联网的诞生和发展
不仅有效地解决了众多单个计算机之间的信息交换问
题，大幅度地提高了计算机的使用效率 更重要的是它
改变了人们使用计算机的方式
改变了人们使用信息的方式 改变了人们的交流方式
改变了人们的工作方式
改变了人们的生活方式
特别是移动互联网的发展
4. 程序化交易的基本特点
程序化交易是一种在计算机和网络技术的支持下，瞬
间完成你预先设臵好的组合交易指令的一种交易手段。 程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，而 且可以帮助投资者在交易过程中避免受到情绪波动的 影响，实现理性投资。程序化交易系统的特点为： (1)以计算机数量化模型分析决策为基础。 (2)由计算机系统实时接收信息、处理信息、做出交易 决策并自动下单。
我国资本市场有其自身特点： 一是发展宗旨是服务实体经济，在市场流动性已经较为充足、换手率较高的情况下 ，通过程序化交易进一步提高流动性不是当前面临的主要问题； 二是投资者以中小散户为主，而程序化交易主要为机构或大户所采用，过度发展程 序化交易不利于公平交易； 三是市场投机炒作等问题仍较明显，通过程序化交易完善价格发现机制还有很长的 路要走。 因此，现阶段，需按照“严格管理、趋利避害、趋利避害、不断规范”的指导思想 ，加强对程序化交易的监管。
（3）指数套利
指数套利(Index Arbitrage) 指数套利就是套利者利用程
序化交易在指数现货市场与指数衍生产品市场之问， 利用两类产品在不同市场上出现的瞬间定价的差异迅 速实现贱买贵卖的交易，并从中获得价差收益。它是 目前程序化交易中应用最广泛的一种交易策略，其一 般发生在股票指数的现货市场和期货市场。
互联网时代对传统金融的冲击
以余额宝为代表的互联网金融，改变了传统银行的融
资投资模式
金融市场上纷繁复杂，瞬息万变的海量信息需要及时
处理和应对，
仅靠传统的人工分析和下单的金融投资分析、决策和
执行（交易）的模式已经远不能适应互联网大数据时 代金融投资交易的需要
利用高速的计算机网络和大数据的量化投资、程序化
程序化交易的发展
程序化交易最早起源于美国1975年出现的“股票组合
转让与交易”，纽约股票交易所要求程序化交易须达 到15只股票以上，交易金额100万美元以上。 到了80年代，程序化交易发展迅猛，交易量急剧增加。 但是，由于美国1987年10月19日的“黑色星期一”股 灾的发生，股市崩盘，股灾发生后程序化交易的发展 一度处于停滞状态。 其后许多经济、金融专家和学者通过大量的理论和实 证研究发现：程序化交易与股票市场的价格波动并没 有必然的联系。程序化交易重新得到人们的认同。
始，世界金融市场已经历了八百年的历史。 1611年阿姆斯特丹建立世界第一家证券交易所，1848年美国芝 加哥期货交易所成立，证券和期货交易进入有组织的集中交易 时代。 1974-1984年，纽约证交所借助信息技术的发展，完成交易电子 化进程，把古老的人工交易与现代的电子化交易结合起来。 19世纪80年代，美国已出现有记载的传统技术分析方法，但使 用并不普遍。 20世纪70年代起，由于计算机技术进步和应用的推动，需要大 量计算的技术分析方法相继问世。 20世纪80年代，应用各种技术分析方法，自动处理相关信息， 进行分析、决策和自动下达交易指令的各类商业性计算机交易 系统大量涌现，并在世界各地的金融交易中逐步得到推广应用。
管理办法共计25条，明确了建立申报核查管理等监管制度
一是建立申报核查制度。程序化交易者需要事先进行信息申报，经核
查后方可进行程序化交易。 二是加强系统接入管理。 三是建立指令审核制度。 四是实施差异化收费。 五是严格规范境外服务器的使用。 六是加强监察执法。管理办法明确列举了禁止的程序化交易，主要包 括证券自买自卖、期货自成交、频繁报撤且成交较低、影响收盘价、 误导他人交易、制造趋势以影响价格及其他等七类。
（5）算法交易
算法交易（Algorithmic trading）是运用较为复杂的数
学模型来来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执 行价格及执行数量的交易方法。算法交易可以用于大 单指令分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以 降低市场的冲击成本，提高执行效率和订单执行的隐 蔽性。 高频交易是一类特殊的算法交易，它是利用超级计算 机以极快的速度处理市场上最新出现的快速传递的信 息流，并进行买卖交易，计算机不断地根据市场行情 的变化做出极快的反应。
接到交易所交易，而是通过经纪商在交易所进行交易。 金融市场的交易信息流程示意图如图2-1所示。
程序化交易的基本原理
投资者（终端机）
接受行情信息 分析行情信息 制定交易决策 下达交易指令 交易信息反馈 账户管理
网络连接
经纪商（主机）
传达交易指令 反馈信息 账户管理
3. 程序化交易的基本类型
根据程序化交易方式的差异可以分为久期平 均、组合保险、指数套利、量化交易和算法交 易基本类型：
（1）久期平均
久期平均(Duration Averaging)交易方式是指低买高卖，
即，在股票组合价格较低时买入，在股票组合价格较 高时卖出，从而获得价差收益。 当股票组合价格长期维持在一个特定的价格区域时， 这一策略很有效。但是，当股票组合价格处于单边下 降行情或单边上升行情中时，如果采用久期平均交易 策略投资者将遭受一定损失。
张晓军表示，相关禁止行为既不同于证券期货交易所认定的异常交易行为 ，也不直接认定为市场操纵行为，三者之间既有区别也有联系还可能转化 ，责任后果有所不同也可能竞合，从而在自律监管、行政监管和对违法犯 罪行为的打击等不同层次构筑了保护投资者权益、维护正常交易秩序的立 体防线。
管理办法还对程序化交易的其他相关事项提出了要求
一是异常报告或公告。程序化交易者出现异常情况时应及时报告，证
券期货交易所应及时公告。 二是净买入额及开仓限制。证券交易所进行程序化交易当日证券净买 入额度控制，期货市场也对日内开仓量进行类似限制。 三是档案保管。证券公司、期货公司承担档案保管义务并对客户信息 负有保密义务。 四是保障接入公平。交易所应当公平提供机柜托管服务，证券公司和 期货公司应当合理使用机柜托管服务，公平分配资源，不得为客户提 供申报速度存在明显差异的服务。 五是《管理办法》自发布之日起三十日后施行。
交易技术和方法得到迅速发展
大数据时代为金融量化分析 提供了有力的数据支持
金融程序化交易必须以特定的交易策略为依据
交易策略必须大量的量化模型分析为基础 量化Hale Waihona Puke 型分析必须有大量的金融数据作为支撑
大数据时代为金融量化分析提供了必须的丰富的基础
数据
2. 金融交易的发展趋势
从14世纪伦巴第商人对货币进行兑换，伦敦外汇市场的形成开
程序化交易是什么交易？
为什么对它进行限制？
它有什么功能和危害？ 读金融的学生必须对它有一个深刻的理解
1.互联网大数据时代 对传统金融的冲击
电子计算机的产生大幅度地提高了生产和交易的效率 计算速度和容量的提高
使过去人工无法计算的问题可以迅速地求解 人工可以计算的问题求解速度和准确率大幅提高 生产和交易的过程、方法、材料和产品都得到优化，效率 大幅提高 计算机之间的信息不能有效地直接交换，大大地制约了计 算机的效率
暴跌原因
认为： 外资做空 程序化交易做空 期货做空 的言论甚嚣尘上
对涉嫌影响价格的24个程序化交易账户 实施限制交易
中国证监会官方微博2015年7月31日发布消息，对有程序化交易特征的
机构和个人进行核查。
问：据了解沪深证券交易所对疑似程序化交易的账户进行了监管 问询，并对其中具有异常交易行为特征的账户采取了限制交易措施， 请介绍一下相关情况？ 答：程序化交易具有频繁申报等特征，产生助涨助跌作用，特别 是在近期股市大幅波动期间对市场的影响更为明显。为此，证监会相 关派出机构、沪深交易所正在对部分具有程序化交易特征的机构和个 人进行核查，了解其账户实名制情况、资金来源和交易策略，分析其 对市场波动的影响，并将根据核查情况有针对性地完善规则，加强监 管。同时，沪深交易所根据《交易规则》，对频繁申报或频繁撤销申 报，涉嫌影响证券交易价格或其他投资者的投资决定的24个账户采取 了限制交易措施。
（2）组合保险
组合保险(Portfolio Insurance)交易类型是指当市场处于
下跌市中，对股票组合最小价值的一个保全措施安排； 同时，当价格上涨时，股票组合仍不失去盈利的机会。 例如，购买Ts&P500股指期货的投资者可以再买入 s&P500看跌期权，从而获得以预先确定的价格水平卖 出该指数的权利。如果s&Psoo指数下跌至低于预先设 定的价格水平，投资者就可以执行看跌期权，将损失 锁定在预期范围内；如果s＆P500指数上涨了，投资者 放弃行使看跌期权，在较高价格卖出股指期货平仓， 其获利为上涨的股指期货盈利减去看跌期权的保证金。
进入90年代以后，程序化交易的发展跃入一个新的台
阶。美国诞生了很多专门为中小投资者提供各种各样 量身订做的一次性股票组合交易服务的中介机构，如 著名的FOLlofn和MAXFunds等。 进入21世纪，降低成本的交易策略带动了算法交易的 发展，为降低大宗订单对市场价格的冲击，计算机自 动将大宗订单分拆为小订单，暗池交易启动。
严格管理、限制发展、趋利避害、不断规范
证监会明确程序化交易监管原则
证监会2015年10月9日公布《证券期货市场程序化交易管理办法(征求意见稿)》 新闻发言人张晓军表示，程序化交易是技术进步与市场创新的体现，是一把“ 双刃剑”，对资本市场有利有弊。