期货市场量化交易现状

① 什么是量化交易安全吗

我们都知道金融资本交易市场是瞬息万变的，很有可能会一夜暴富，也有可能会一夜归零，量化交易其实就是借助现代统计学和数字的方法利用计算机技术来进行交易的证券和期货的投资方式，但是我们需要注意的是，无论是人工交易还是计算机交易，都是存在着一定的风险的，因此我们在选择的时候一定要擦亮眼睛才行，没有100%的盈利。

但是我们都应该知道投资有风险，入市需谨慎，我们在日常生活中也一定要学会控制好自己的钱财资金流向才行，只有这样才可以将我们的粉丝降到最低，要知道一句话，那就是人们永远无法赚到自己认知之外的钱财。

② 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。

③ 什么是期货量化交易与程序化交易一样的吗

量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。
量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化。量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

程序化交易将具体的交易时机，仓位，止损止盈，获利标准编写进交易程序中，也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。

④ 股票量化交易系统和期货量化交易系统是一样的吗

简单讲讲期货与股票的区别，美股研究社提供:

1、期货市场的交易费用低，一次买卖的费用为交易额的千分之一左右，且期货盈利暂不收取所得税；股票市场的交易费用高，一次买卖的费用为交易额的百分之一左右。

2、期市的交易品种较少，基本面资料相对也少，而且均可以在公开的媒体上查阅；股市的股票数量较多，且每只股票的资料均需要研究，还要配合综合指数，常出现“赚了指数赔了钱”的情况。

3、以整体价格波动幅度看，大豆十年来基本上在 1700-4000 之间波动，铜在 13000-33000 之间波动，即最高价仅是最低价的 2－3 倍，期货价格的高低和现货息息相关；而股票价格高低难以有一个统一的衡量基准。

4、期货市场的操作可以当天进出买卖，即 T＋0 交易，发现操作失误可以马上平仓离场；股票市场的操作是当天买进，第二天才可以卖出，即 T＋1 交易，盘中即使发现操作失误也只能眼巴巴的看到收盘，而无能为力。

5、期货市场始终是一半人赚钱，一半人亏损；股票市场的交易结果是“共赢同赔”，且股市的系统性风险目前无法规避。

6、以单日价格波动幅度看；期货一般仅为 3% ；股票是 10％

7、从风险监控角度看，期货市场交易的品种多是大宗农产品或工业原料，事关国计民生，价格的波动受到交易所、证监会乃至国务院有关部委的监控；而股票由于上市公司众多，目前已经 1500 多家，股票价格的形成受多种因素支配，对价格的合理波动范围认定十分困难，难以实施有效的监管，市场上价格操纵现象屡禁不止。

8、从定价基础和价格秩序看，期货市场商品的价格以价值为基础，随供求关系而波动，还有现货作参考，多空双方地位平等，任何一方都不敢脱离现货价格胡作非为，并且市场操作公开、透明，每日成交、持仓情况均对外公布，内幕交易少，大户操纵较难；；而股票市场操作的详细资料很难获取，内幕交易多。由于股票的可流通股份是相对有限的，股票的“庄家”可以通过自己的信息、资金优势提前暗地介入，收集大部分筹码，可以相对掌握股价的“定价权”，坐庄者和跟庄者地位严重不平等，往往出现价格和价值严重脱节。

9、期货市场的保证金交易制度使投资者可以“以小搏大”，以一当十，也就是说你有一万款钱在期货市场上就可以买到十万元的商品，期货交易由于其保证金的杠杆原理，可以放大收益，四两拨千斤。期货只需付出合约总值的10%以下的本钱；股票则必须100%投入资金，所以只要操作得当，就可以获取高额回报；但如果操作失误，损失也大，关键看你怎么把握．

10、期货市场的操作是“双程道”，可以先买后卖，也可以先卖后买；股票市场的操作是“单程道”，只能是“先买后卖”。

11、期货市场的操作需要注意时间因素，现有期货合约的“寿命”均在一年半之内，到期必须平仓或者实物交割；股票市场操作的时间性不强．

12、期货市场中的持仓总量是变动的，资金流入，持仓总量增加；资金流出，持仓总量减少；股票市场的单只股票的可流通股本是固定的，总的份额不会变化。

13、期货市场交易手段丰富，既可以单纯买卖交易，也可以跨期套利、跨市套利、跨品种套利等；股票市场交易手段单一。

14、期货市场的研究重点在于期货品种的供求关系、经济波动周期、政府政策、季节性因素等；股票市场的研究重点是宏观经济环境和个股企业的生产、经营情况。

⑤ 量化交易真的有那么好吗

挺好的，可以帮助解套，增加收益，操作也不是很简单，很适合一些没有时间或者专业能力不强的客户，能帮助客户获得较高的收益

⑥ 国内量化交易市场规模有多大包括股票、基金、股指期货、商品市场，用量化交易的方式达成的交易规模的份

国内量化交易市场规模到目前为止没有一个定论，因为全世界范围来说，量化交易市场也是一个开始，我们国家对于量化交易，还没有正式开始，所以具体的数据是没有办法确定的，不过从经济总量来说，股票、基金、股指期货、商品市场，应可以占到百分之十五左右的份额，至于具体的交易作为理财师，我建议您还是远离为好，原因有下面几个：

第一、我们国家金融市场，是一个初级阶段，无论是股票或者是期货都不是很成熟，所以根本无法支撑量化交易市场。

第二、我国在经济发展的转型阶段，现在的国家经济本身就是一个无法预料的时期，所以任何的金融投资，风险十分巨大，个人的投入很可能出现亏损。

第三、人民币的贬值是一个很难控制的风险，从现在来看，我国的人民币贬值应该是一个很正常的趋势，但是其中的变化会很大，所以我们要注意这方面的风险。

第四、量化交易市场在欧美国家也不是很成熟，而且我们国家也没有这方面的人才，更加没有这方面的专业条件，所以这样的投资基本是不正规的一些公司，其性质可想而知。

第五、我国的金融市场，必须通过国务院的批准，而到目前为止，并没有任何量化交易市场被国务院认可的信息，所以基于此点，建议大家也要远离这个市场。

最后，我希望大家在投资的时候，要在正规的渠道进行选择，比如银行理财、国债、股票市场、期货市场，这些投资是国家允许的正规金融投资，其他的投资形式，只要不是国务院批准的，建议大家千万不要随便的投入资金。

⑦ 量化交易、高频交易将会对金融市场产生哪些影响（金融高手帮帮忙）

首先我建议你看看CCTV拍过的一个纪录片《华尔街》，里面对量化交易有过客观的阐述。
作为证券研究人员，以我的观点看在宏观层面上来说将会加剧助长助跌，09年道琼斯指数一分钟之内暴跌998点，事后查清是骑士公司计算机量化交易的结果。
2、对于“高频交易”给市场带来的影响，在投行机构之间早已有较为激烈的讨论。芝加哥联邦储备银行的报告指出，美国股市总体成交量中约有70%通过“高频交易”完成，而进行“高频交易”的机构数量仅有2%。 芝加哥联邦储备银行认为，此种背景下，虽然“高频交易”对市场也有好处，能够增加股票市场的流动性，但一旦程序出错或人为疏忽都有可能对市场走势造成灾难性影响。如目前“高频交易”出问题多数是因为投资者向机器发出了错误指令。尽管到目前为止这种错误造成的影响还很有限，但已经多次造成市场剧烈波动。
3、目前国内“高频交易”的发展仍处于早期，股指期货出来后该类交易也达不到能够操纵市场的程度。 在商品期货领域，目前更多的是一种“人为”的高频交易，通过操盘者的“盘感”来实现快速进出，其结果是出现了一批“期货炒手”，他们盘踞在上海、郑州、大连等距离期货交易所较近的地方，借助空间距离缩短、通讯速度快捷来加强交易速度上的优势。
4、对于量化交易、高频交易对市场的影响目前尚不明确，但可以肯定的是对散户肯定造成很大的冲击。谢谢采纳

⑧ 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划

17:00~18:00: 运动

岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

(8)期货市场量化交易现状扩展阅读

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，

极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

⑨ 为什么量化交易总是赚不到钱

量化投资主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等

图片来源：凯纳量化投资

“你炒期货吗？”
“不炒，我赚的是血汗钱，您赚的是心跳钱。”
这是一位期货门外汉跟一位期货投资者的对话。的确，期货因其高风险高收益的特征，参与者很多都是心惊肉跳的。不过，近年来引入国内的量化交易，正逐渐改变这一情况。
上周六，东莞本土唯一期货公司——华联期货联合量化交易的相关投资机构，在东莞举办了一场题为“量化交易，打开财富之门”的量化交易策略交流会。与一般的投资报告会人流稀少相反，该交流会可谓人满为患，原定的百余人参与的会议室，最终挤进了近200名投资者，以至酒店空调开到最大仍显十足燥热。
近几年量化交易发展迅猛
对多数普通投资者而言，量化交易仍是一个较为陌生的概念，但该模式已在国内流行了数十年。2010年，国内股指期货上市，成交量在两年内增加了1.4倍，为量化交易提供了极佳的交易标的，国内量化交易便快速发展。
据华联期货介绍，2012年上半年，量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右，但占股指期货交易量的比例已达20%左右。目前，绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易，部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。
事实上，3年多来，在股市连续下跌的大环境中，传统投资策略纷纷失效，而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的，以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式，却在国内投资市场崭露头角，并实现了较为稳定的收益。
“传统投资策略依靠人的主观感觉来投资；而量化投资是根据数学统计模型，由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出，量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。
据华联期货介绍，量化投资目前主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等，主流平台包括文华财经、交易开拓者、金字塔，此外Multicharts、龙软、高手、金钱豹、Yesterday等平台在业内的使用也较为广泛。
量化投资东莞“试水”告捷
在东莞本土，也有多家机构在试水量化投资，包括证券公司、期货公司和私募投资公司，从目前情况来看，可谓“试水”告捷。
如华联期货去年推出了“金莞家”程序化系列产品，其中“智赢股指组合策略”是其首个专项个性化交易模型组合，该模型组合通过对两年多来股指期货运行特点进行量化分析，形成了八套独有的程序化交易模型，模型运行以来，年化收益率最高的逾60%，最低的也有26%，但最大回撤不足10%。
国信证券东莞营业部则成立专门的“量化投资中心”，该营业部去年就有20多个不同时期参与股指期货程序化交易的客户，表现最好的账户年化收益率近40%，所有账户全部战胜大盘。
发行了国内首只多重策略对冲基金的东莞莞香资本投资公司，更是量化投资的“拥趸”，该公司目前的专户产品全部采取量化投资方式，且收益不错。如其旗下某专户理财产品，2012年6月19日-2013年5月19日的净值增长达41%。
“量化产品的特点就是任何行情阶段都能盈利。”国信证券东莞营业部投资顾问蔡恩侠告诉记者，量化产品一般都是多空对冲，因此无论牛熊市均能盈利，不过其也有弱点，即牛市跑不赢一般的股票类投资产品，“2007年大牛市，也就30%左右的收益，但2008年大熊市也有15%左右的收益。”
“资金不会一直朝一个方向直线形地前进，资金增值是一个艰难的曲折前进过程。”莞香资本CEO江国栋则提醒道，回撤即是资金增长行进中的停顿，也可看做是期货交易的机会成本。“因此，必须正确看待策略参数优化结果，不刻意追求最高收益，不过度拟合行情；同时，坚持正确的交易理念和交易方法，严格执行和坚持不懈是持续盈利的前提。”
量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域，是在计算机和网络的支持下，把人脑投资策略编写成语言程序，由计算机触发买卖条件，完成自动化交易的投资方式，实际上是传统投资的严谨化。
投资辞典
何谓量化交易
量化交易（Quantitative Trading），即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。

⑩ 高频交易和量化交易相比，有什么区别

字面意思很简单，就是对应人工交易，用计算机程序辅助、决策、执行交易。《证券期货市场程序化交易管理办法》定义的程序化交易，是指通过既定程序或特定软件自动生成或执行交易指令的交易行为。

当通过人工智能的方法和手段可以更准确地做出交易判断时，现在有些交易系统已经提前48小时达到预测股市涨跌的方向，准确率高达75%。只是对一些“假突破”临界点的判断有待进一步提高，而当其对交易结果产生积极影响时，更多的人会选择使用人工智能进行交易。未来人工智能交易系统的策略可能会根据高频、中频、低频、短线、中线、长线、市场情绪分析和大势变化进行分类组合。人工智能与量化策略的融合，最终成为一个巨大的、深度细分的领域。