❶ 量化交易主要有哪些经典的策略
其实要说种类其实很简单，完全可以按照炒股的类型来对策略模型分类，从这个角度来说，认为可以分成技术分析型、价值分析型、机器学习与人工智能。当然了，还有一大类是多因子模型，但是多因子从广义来说其实概念很广泛，任何的技术指标和财务因子都可以作为多因子模型的因子。
①技术分析型主要是结合各种技术指标来对动量效应或反转效应做研判交易；
时变夏普率的择时策略、情绪择时-GSIS、RSRS指标择时及大小盘轮动
②价值分析则偏重股票标的的基本面分析；
查尔斯·布兰德斯价值投资法、迈克尔•普莱斯低估价值选股策略、阿梅特·欧卡莫斯集中投资法则
③机器学习与人工智能可以算作是区别于前两类一种新兴的方式，主要利用一些统计机器学习算法和神经网络做出预测而量化；
基于KMeans的指数择时策略、利用随机森林进行因子选择、基于HMM的指数择时策略
供参考！
❷ 量邦科技是做什么的
量邦科技一直致力于提供量化投资一站式平台服务，产品覆盖量化投资主流领域，包括程序化交易、量化选股、ETF套利、阿尔法套利、因子分析以及大宗算法交易，投资者可通过量邦科技平台实现自己的量化交易理念
❸ 量化投资和对冲基金的区别
量化投资
量化投资就是借助现代统计学、数学的方法，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的超额回报。
量化投资就是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计为投资者针对以后的行情走向进行判断，然后对影响股市涨跌的因素进行归纳，建立出一个模型，把这 个模型拿到当下行情进行检测，如果这个模型能准确的反应出走势，确保为投资者带去优良的收益，那么这个模型就值得投资者使用。相对于传统投资方式来说，量 化投资具有快速高效性、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。正是因为各个环节都要有不同的方法和量化模型来保证操作的可靠性，因此技术 方面也几乎覆盖了整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等，对操作人员的要求也是比较高的。
量化投资自身以及整个投资 行业的发展逐步产生共振。量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。作为一个概念， 量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻，以2010年股指期货上市为转折点，目前已经非常成熟。
量邦科技把人的投资思想规则化、模型化，基于金融 数据得出投资结论，并选用计算机去执行交易。原本用于自然科学研究的手段应用于投资实践，就产生了投资科学。比如出现于上世纪80年代左右的阿尔法投资， 这种量化投资的主要工具是多因素模型，通过分析股价的驱动因素，合理配置权重，进行有益投资组合
对冲基金
对冲基金 （hedge fund），也称避险基金或套利基金，是指由金融期货（financial futures）和金融期权（financial option）等金融衍生工具（financial derivatives）与金融组织结合后以高风险投机为手段并以盈利为目的的金融基金。它是投资基金的一种形式，属于免责市场(exempt market)产品。
对冲基金采用各种交易手段进行对冲、换位、套头、套期来赚取巨额利润。这些概念已经超出了传统的防止风险、保障收益操作范畴。加之发起和设立对冲基金的法律门槛远低于互惠基金，使之风险进一步加大。
随着时间的推移，在金融市场上，部分基金组织利用金融衍生工具采取多种以盈利为目的投资策略，这些基金组织便被称为对冲基金。对冲基金早已失去风险对冲 的内涵，相反的，现在人们普遍认为对冲基金实际是基于最新的投资理论和极其复杂的金融市场操作技巧，充分利用各种金融衍生产品的杠杆效用，承担高风险、追 求高收益的投资模式。
总结
从海外经验也可以看出，量化对冲、CTA策略及量化多策略产品在市场下跌中仍然能获得较好的收益。量化对冲产品偏向市场中性策略，可以在A股市场下跌中实现对冲风险，获取收益。
❹ 程序化交易的软件有哪些
程序化交易软件有:文华/博易/倚天等，都是期货软件，但可以看股票。你可以“程序化交易软件”为题网络再找找看还有哪些软件。
❺ 股票里的微比是什么意思
哥们儿，你是不是写错字了。。。。。是委比吧。。。。。。
委比＝〖(委买手数-委卖手数)÷（委买手数＋委卖手数)〗×100%
委买手数：现在所有个股委托买入下三档之手数相加之总和。
委卖手数：现在所有个股委托卖出上三档之手数相加之总和。
委比值变化范围为＋100%至-100%。
当委比值为正值并且委比数大,说明市场买盘强劲；当委比值为负值并且负值大,说明市场抛盘较强；委比值从-100%至＋100%,说明买盘逐渐增强,卖盘逐渐减弱的一个过程。相反, 从＋100%至-100%,说明买盘逐渐减弱,卖盘逐渐增强的一个过程。
量邦科技提醒可以选择程序化交易软件量邦天语。
❻ 量化投资是什么意思
量化投资是指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。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。
量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。量邦科技冯永昌打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病，中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。
❼ 量化交易有哪些难题
量邦科技资深人士总结：
(1)股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化
记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段时间跨度或者另一个市场里，可能又是另一番情景。所以跨市场、长期有效的量化交易系统极少甚至可以说没有。
(2)有些关键信息并不容易量化
微博是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。
(3)过去并不代表未来
多数时候，通过历史数据测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容。不过并不是所有人都能意识到，过去不代表未来。这意味着一些交易策略在过去表现的很好，但是在未来可能会带来巨大的亏损
❽ ETF套利的手段是什么
量邦科技专业人士总结：
方法一：T+0获取盘中价差，这也是最简单的一种，即如果投资日能够当天实时观察盘面，就可以在当天收盘前寻找一个相对低点买进，然后有1%以上的卖出机会就抛出，再等待合适的机会再次进入，反复操作，只要买卖利差能够覆盖交易成本略有盈利即可。
方法二：实时折溢价套利
如果ETF出现折价，即价格低于净值时，由于T日买入的份额T日可赎回，华夏恒生ETF存在赎回套利机制，具体做法是：投资者在二级市场买入恒生ETF后，然后向基金公司申请赎回，获得一揽子的股票（有时会有少量现金），然后将这些股票在二级市场上卖出，以获取套利收益。
如果ETF出现溢价，即价格高于净值时，由于T日申购的ETF份额T+2日才可卖出，投资者可以通过事先持有一定的ETF份额，即拥有底仓才能够比较好地抓住这类投机套利机会。
方法三：ETF事件套利
因为深港两地节假日以及交易时间方面的差异，可能会出现香港闭市，但是华夏恒生ETF在深交所依然能够交易的情况，由此带来事件性套利的机会。比如港股闭市期间，中国或者欧美市场出现重大事件，华夏恒生ETF价格未能有效反映潜在涨跌幅，投资者则可以提前买入华夏恒生ETF或卖出ETF（如果开通恒生ETF融券业务，可融券卖出ETF），待港股开市后，价格有效反映后再进行相应的反向操作，获取因重大事件带来的套利机会。
方法四：配对交易
投资者可以通过数据统计等方法判断未来A股、港股的市场走势差异，并进行两个市场ETF的配对交易。比如判断未来一段时间恒生指数表现将强于沪深300指数，则可以做多华夏恒生ETF，同时融券卖空同样市值的沪深300ETF；反之如果判断未来一段时间沪深300指数走势将强于恒生指数，则做多沪深300ETF，同时融券卖空同样市值的华夏恒生ETF。待预期收益兑现后，投资者可对两只ETF平仓，锁定超额收益。
方法五：跨市场套利
如果投资者在A股市场和香港市场可以同时进行投资操作，在华夏恒生ETF存在折价时，可以在A股市场买入华夏恒生ETF，同时在香港市场建立其对冲头寸（如卖出恒指期货、卖出指数成分股、卖出香港ETF等）。在华夏恒生ETF存在溢价时，可以在A股市场卖出或融券卖出华夏恒生ETF，同时在香港市场建立对冲头寸（如买入恒指期货、买入指数成分股、买入香港ETF等）。在华夏恒生ETF二级市场价格恢复合理水平后同时在香港市场结清对应头寸，达到套利效果。
❾ 量化交易中所谓的问题怎么解释
1. 区分好样本内数据和样本外数据，这个和机器学习很类似，样本内数据用于训练，样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。
2. 收益的分布，看看你回测后所有交易的收益分布，看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益，你的收益波动性就很大，实盘往往会达不到你的效果。
3. 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感，随便调整下就对收益影响很大，那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。
这类策略严格来说，避免了一些常见的坑，还是比较容易做到回测和实盘类似的。
对于高频交易来说，回测和实盘的差距就更大了，需要注意的点就更多了，简单列出几个吧：
1. 数据的精度，基本来说，这类策略需要是全部行情严格按照时间戳来回放，分钟级别的都太粗糙了。
2. 滑点问题，实盘很难避免滑点，你要估计出一个滑点的数字，在回测里扣除。
3. 行情的延迟问题，在回测里行情是没有延迟的，而在实盘行情必然有延迟，这部分也会对收益有很大影响。
4. 成交问题，有些策略，比如被动做市商策略，你需要自己模拟订单的撮合成交情况，这部分和实盘往往有很大差距，你需要尽可能的去近似。而你采用交易所提供的模拟撮合环境的话，基本上是不可信的。
5. 在实盘因为延迟的缘故，你还会遇到反向选择的问题，你也需要去评估实盘和回测这方面的差距。