中国人研究股票量化

‘壹’ 有知道张向阳的吗那个搞股票培训的，说自己是中国量化交易大师，还自创张氏理论

这种自称的“大师”就像雨后墙根的狗尿苔似的，认识的9成是被忽悠的。

‘贰’ 中国量化交易的现状与未来前景如何

在欧美市场，特别是在美国，量化交易已经非常成熟。在过去的十年里，美国的对冲基金逐渐转向了量化交易。我国的数量发展还不到欧美国家的水平，还处于比较初级的阶段。但由于国内市场人口基数大，意味着国内市场潜力很大。

虽然短期内我量化贸易的发展还不如美国成熟，但最终的发展方向应该是相似的。通过对量化交易策略的研究，我们可以预测量化交易的未来前景。一个成熟的量化交易市场是值得我们学习的量化交易策略和理论，也是未来的发展方向。目前我国股市的有效性还不高，但随着量化投资能力的提高，市场的有效性会进一步提高，技术的波动会越来越小，技术的量化可能会达到瓶颈，从而转向基本面量化。

‘叁’ 股票量化是什么意思

所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出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。
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显着的差异。

拓展资料:
一、量化交易特点
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性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，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
二、量化交易潜在风险
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。

‘肆’ 个人能做量化交易吗

个人必须要进行量化交易，而且必须要这么做，
首先要明白量化交易不是自动交易，量化交易也不是技术分析。他只是利用计算机为工具大大提高工作效率的工具而已。
假如你投资股票，你按照技术分析操作，你的操作手法是MACD，那你知道MACD指标在历史上回测成功率是多少，如果MACD和kdj结合成功率是提高还是下降，如何优化参数组合，等等这些都需要量化分析。你要按基本面分析，那你知道有多少上市公司连续盈利十年吗。这个量化分析就能完成。
一下是我做的量化趋势指标截图

‘伍’ 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。

‘陆’ 关于国内投资者情绪和股票收益之间相关性的如何量化"投资者情绪" (investor sentiment）的方法

个人认为活跃账户数、新开户数、休眠账户和僵尸账户数目的变化可以作为一个很好的投资者情绪的量化指标。因为这些数字的变化可以很好的反映当时的市场氛围，人们的期望和失望，并且一定和市场是否有赚钱效应息息相关。另外，券商从业人员的编制状况也是另外一个可研究的标的。
以上数据是能查到的，至于是否英文就不确定了，不过能写硕士论文，你的英文水平应该足够翻译的了。呵呵
祝论文顺利完成！

‘柒’ 股票量化交易系统有用吗

股市是一门经济学，哲学，概率学，心理学的综合体，想要成功，需要不断去感悟去总结每一次的失败，这样才能走的更好更远。

第一个理念：

顺势而为

股市的大趋势决定个股的走势，当指数大涨时个股更容易爆发，这个时候适合重仓介入，当然要注意获利就出;当市场处于弱势时，就要考虑轻仓介入，不盲目追涨。

第二个理念：

选定有价值的公司

在投资中，选定有价值的公司很重要，因为这些公司有很强的上涨潜力，一旦市场有好的信号，或者公司有大利好时，股价就会飞速上涨，所以这样的公司更容易让普通股民赚到钱。

第三个理念：

分批建仓 坚持到底

在投资中，投资者要住的是要做好投资策略，一般的策略就是分批建仓，在市场下跌时以倒金字塔形态建仓，在市场上涨时，以金字塔形态减仓。如果股票短期被套，市场情况还可以的话，则要选择坚持持仓。

天字一号量化交易系统通过设定不同的各种指标条件，一旦市场交易情况满足这些条件时就自动弹出一些操作指示；设定值达到开仓条件，系统会弹出买入信号、设定值达到减仓条件卖出一半或者全部卖出等。

‘捌’ 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)中国人研究股票量化扩展阅读

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。

‘玖’ 市场上当下比较火的股票量化投资到底是怎么个本质嘛

量化就是通过海量数据客观分析决策，获得持续稳定的收益是由模型捕捉差价，从而避免人为主观因素的干扰。也就是说套期保值利用撮合交易寻找套利空间，忽略熊牛市和市场涨跌都可以获利，从而规避系统性风险。掘金策量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显着的差异。

‘拾’ 中国股市量化交易会被限制吗

中国股市允许量化交易。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。目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金。