❶ 量化交易主要有哪些經典的策略
其實要說種類其實很簡單，完全可以按照炒股的類型來對策略模型分類，從這個角度來說，認為可以分成技術分析型、價值分析型、機器學習與人工智慧。當然了，還有一大類是多因子模型，但是多因子從廣義來說其實概念很廣泛，任何的技術指標和財務因子都可以作為多因子模型的因子。
①技術分析型主要是結合各種技術指標來對動量效應或反轉效應做研判交易；
時變夏普率的擇時策略、情緒擇時-GSIS、RSRS指標擇時及大小盤輪動
②價值分析則偏重股票標的的基本面分析；
查爾斯·布蘭德斯價值投資法、邁克爾•普萊斯低估價值選股策略、阿梅特·歐卡莫斯集中投資法則
③機器學習與人工智慧可以算作是區別於前兩類一種新興的方式，主要利用一些統計機器學習演算法和神經網路做出預測而量化；
基於KMeans的指數擇時策略、利用隨機森林進行因子選擇、基於HMM的指數擇時策略
供參考！
❷ 量邦科技是做什麼的
量邦科技一直致力於提供量化投資一站式平台服務，產品覆蓋量化投資主流領域，包括程序化交易、量化選股、ETF套利、阿爾法套利、因子分析以及大宗演算法交易，投資者可通過量邦科技平台實現自己的量化交易理念
❸ 量化投資和對沖基金的區別
量化投資
量化投資就是藉助現代統計學、數學的方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略，並紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得穩定的、可持續的超額回報。
量化投資就是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計為投資者針對以後的行情走向進行判斷，然後對影響股市漲跌的因素進行歸納，建立出一個模型，把這 個模型拿到當下行情進行檢測，如果這個模型能准確的反應出走勢，確保為投資者帶去優良的收益，那麼這個模型就值得投資者使用。相對於傳統投資方式來說，量 化投資具有快速高效性、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。正是因為各個環節都要有不同的方法和量化模型來保證操作的可靠性，因此技術 方面也幾乎覆蓋了整個投資流程，從估值選股、資產配置到程序化交易與績效評估等，對操作人員的要求也是比較高的。
量化投資自身以及整個投資 行業的發展逐步產生共振。量化投資在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。作為一個概念， 量化投資並不算新，國內投資者早有耳聞，以2010年股指期貨上市為轉折點，目前已經非常成熟。
量邦科技把人的投資思想規則化、模型化，基於金融 數據得出投資結論，並選用計算機去執行交易。原本用於自然科學研究的手段應用於投資實踐，就產生了投資科學。比如出現於上世紀80年代左右的阿爾法投資， 這種量化投資的主要工具是多因素模型，通過分析股價的驅動因素，合理配置權重，進行有益投資組合
對沖基金
對沖基金 （hedge fund），也稱避險基金或套利基金，是指由金融期貨（financial futures）和金融期權（financial option）等金融衍生工具（financial derivatives）與金融組織結合後以高風險投機為手段並以盈利為目的的金融基金。它是投資基金的一種形式，屬於免責市場(exempt market)產品。
對沖基金採用各種交易手段進行對沖、換位、套頭、套期來賺取巨額利潤。這些概念已經超出了傳統的防止風險、保障收益操作范疇。加之發起和設立對沖基金的法律門檻遠低於互惠基金，使之風險進一步加大。
隨著時間的推移，在金融市場上，部分基金組織利用金融衍生工具採取多種以盈利為目的投資策略，這些基金組織便被稱為對沖基金。對沖基金早已失去風險對沖 的內涵，相反的，現在人們普遍認為對沖基金實際是基於最新的投資理論和極其復雜的金融市場操作技巧，充分利用各種金融衍生產品的杠桿效用，承擔高風險、追 求高收益的投資模式。
總結
從海外經驗也可以看出，量化對沖、CTA策略及量化多策略產品在市場下跌中仍然能獲得較好的收益。量化對沖產品偏向市場中性策略，可以在A股市場下跌中實現對沖風險，獲取收益。
❹ 程序化交易的軟體有哪些
程序化交易軟體有:文華/博易/倚天等，都是期貨軟體，但可以看股票。你可以「程序化交易軟體」為題網路再找找看還有哪些軟體。
❺ 股票里的微比是什麼意思
哥們兒，你是不是寫錯字了。。。。。是委比吧。。。。。。
委比＝〖(委買手數-委賣手數)÷（委買手數＋委賣手數)〗×100%
委買手數：現在所有個股委託買入下三檔之手數相加之總和。
委賣手數：現在所有個股委託賣出上三檔之手數相加之總和。
委比值變化范圍為＋100%至-100%。
當委比值為正值並且委比數大,說明市場買盤強勁；當委比值為負值並且負值大,說明市場拋盤較強；委比值從-100%至＋100%,說明買盤逐漸增強,賣盤逐漸減弱的一個過程。相反, 從＋100%至-100%,說明買盤逐漸減弱,賣盤逐漸增強的一個過程。
量邦科技提醒可以選擇程序化交易軟體量邦天語。
❻ 量化投資是什麼意思
量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。
量化投資區別於定性投資的鮮明特徵就是模型，對於量化投資中模型與人的關系，大家也比較關心。量邦科技馮永昌打個比方來說明這種關系，我們先看一看醫生治病，中醫與西醫的診療方法不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，定性程度上大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。
❼ 量化交易有哪些難題
量邦科技資深人士總結：
(1)股票、基本面、新聞消息之間的關系不停變化
記得2009年美股到達低點的時候，很多「低質」公司的回報大大高於「優質」公司的回報。很多3塊錢的「垃圾股」可以在很短時間內漲到10塊錢，而高價的優質公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段時間跨度或者另一個市場里，可能又是另一番情景。所以跨市場、長期有效的量化交易系統極少甚至可以說沒有。
(2)有些關鍵信息並不容易量化
微博是市場突發消息和傳聞的最大出處，所有投資者都不會無視這里傳出的訊息。但是這里的消息格式往往不規范，語法也千奇百怪，你無法讓計算機程序挑選出有效信息並運用於自動交易中。
(3)過去並不代表未來
多數時候，通過歷史數據測試可以證明的你的設計交易策略在過去的表現，這是量化交易世界中非常重要的一塊內容。不過並不是所有人都能意識到，過去不代表未來。這意味著一些交易策略在過去表現的很好，但是在未來可能會帶來巨大的虧損
❽ ETF套利的手段是什麼
量邦科技專業人士總結：
方法一：T+0獲取盤中價差，這也是最簡單的一種，即如果投資日能夠當天實時觀察盤面，就可以在當天收盤前尋找一個相對低點買進，然後有1%以上的賣出機會就拋出，再等待合適的機會再次進入，反復操作，只要買賣利差能夠覆蓋交易成本略有盈利即可。
方法二：實時折溢價套利
如果ETF出現折價，即價格低於凈值時，由於T日買入的份額T日可贖回，華夏恆生ETF存在贖回套利機制，具體做法是：投資者在二級市場買入恆生ETF後，然後向基金公司申請贖回，獲得一攬子的股票（有時會有少量現金），然後將這些股票在二級市場上賣出，以獲取套利收益。
如果ETF出現溢價，即價格高於凈值時，由於T日申購的ETF份額T+2日才可賣出，投資者可以通過事先持有一定的ETF份額，即擁有底倉才能夠比較好地抓住這類投機套利機會。
方法三：ETF事件套利
因為深港兩地節假日以及交易時間方面的差異，可能會出現香港閉市，但是華夏恆生ETF在深交所依然能夠交易的情況，由此帶來事件性套利的機會。比如港股閉市期間，中國或者歐美市場出現重大事件，華夏恆生ETF價格未能有效反映潛在漲跌幅，投資者則可以提前買入華夏恆生ETF或賣出ETF（如果開通恆生ETF融券業務，可融券賣出ETF），待港股開市後，價格有效反映後再進行相應的反向操作，獲取因重大事件帶來的套利機會。
方法四：配對交易
投資者可以通過數據統計等方法判斷未來A股、港股的市場走勢差異，並進行兩個市場ETF的配對交易。比如判斷未來一段時間恆生指數表現將強於滬深300指數，則可以做多華夏恆生ETF，同時融券賣空同樣市值的滬深300ETF；反之如果判斷未來一段時間滬深300指數走勢將強於恆生指數，則做多滬深300ETF，同時融券賣空同樣市值的華夏恆生ETF。待預期收益兌現後，投資者可對兩只ETF平倉，鎖定超額收益。
方法五：跨市場套利
如果投資者在A股市場和香港市場可以同時進行投資操作，在華夏恆生ETF存在折價時，可以在A股市場買入華夏恆生ETF，同時在香港市場建立其對沖頭寸（如賣出恆指期貨、賣出指數成分股、賣出香港ETF等）。在華夏恆生ETF存在溢價時，可以在A股市場賣出或融券賣出華夏恆生ETF，同時在香港市場建立對沖頭寸（如買入恆指期貨、買入指數成分股、買入香港ETF等）。在華夏恆生ETF二級市場價格恢復合理水平後同時在香港市場結清對應頭寸，達到套利效果。
❾ 量化交易中所謂的問題怎麼解釋
1. 區分好樣本內數據和樣本外數據，這個和機器學習很類似，樣本內數據用於訓練，樣本外數據用於校驗。這樣做的目的是為了避免過擬合陷阱。
2. 收益的分布，看看你回測後所有交易的收益分布，看看你的收益來源是少數的幾次大的收益還是來源多次的小的收益。來源於大的收益，你的收益波動性就很大，實盤往往會達不到你的效果。
3. 參數的穩定性。如果你某個參數過敏感，隨便調整下就對收益影響很大，那你實盤的情況和模擬盤也有很大可能會有出入。
這類策略嚴格來說，避免了一些常見的坑，還是比較容易做到回測和實盤類似的。
對於高頻交易來說，回測和實盤的差距就更大了，需要注意的點就更多了，簡單列出幾個吧：
1. 數據的精度，基本來說，這類策略需要是全部行情嚴格按照時間戳來回放，分鍾級別的都太粗糙了。
2. 滑點問題，實盤很難避免滑點，你要估計出一個滑點的數字，在回測里扣除。
3. 行情的延遲問題，在回測里行情是沒有延遲的，而在實盤行情必然有延遲，這部分也會對收益有很大影響。
4. 成交問題，有些策略，比如被動做市商策略，你需要自己模擬訂單的撮合成交情況，這部分和實盤往往有很大差距，你需要盡可能的去近似。而你採用交易所提供的模擬撮合環境的話，基本上是不可信的。
5. 在實盤因為延遲的緣故，你還會遇到反向選擇的問題，你也需要去評估實盤和回測這方面的差距。