網(wǎng)友解答: 量化交易也稱為算法交易，是嚴(yán)格按照計(jì)算機(jī)算法程序給出的買賣決策進(jìn)行的證券交易。簡單的來講就是用把自己的投資想法用數(shù)理模型和計(jì)算機(jī)手段數(shù)量化的實(shí)現(xiàn)。大家容易把量化交易與技術(shù)分析

量化交易也稱為算法交易，是嚴(yán)格按照計(jì)算機(jī)算法程序給出的買賣決策進(jìn)行的證券交易。簡單的來講就是用把自己的投資想法用數(shù)理模型和計(jì)算機(jī)手段數(shù)量化的實(shí)現(xiàn)。

大家容易把量化交易與技術(shù)分析混淆，實(shí)際上量化交易的內(nèi)容豐富的多。許多量化交易系統(tǒng)在進(jìn)行建模和運(yùn)算的時(shí)候會(huì)用到基本面數(shù)據(jù)，比如估值、市值、現(xiàn)金流等，還有的算法將新聞作為變量進(jìn)行計(jì)算。而技術(shù)分析基本只需要用到交易標(biāo)的的量價(jià)數(shù)據(jù)。

一般投資者，在接觸交易時(shí)，一般采用主觀交易模式，根據(jù)個(gè)人對于盤面或者基本面的判斷來進(jìn)行下單，容易受到客戶情緒因素影響，在接觸交易一段時(shí)間后，多數(shù)投資者會(huì)選擇指標(biāo)來指導(dǎo)自己進(jìn)行交易，然而由于這種模式下單仍然要經(jīng)過投資者主觀過濾，如果操作不當(dāng)，仍然會(huì)效果不理想。在經(jīng)歷了主觀交易和指標(biāo)交易的各種缺點(diǎn)后，轉(zhuǎn)型為專業(yè)投資者都會(huì)選擇量化投資，數(shù)據(jù)回測與系統(tǒng)紀(jì)律性讓投資者走向成功的路上事半功倍。

投資者在進(jìn)行量化交易時(shí)，工具的選擇是多元化的，如圖2所示，基礎(chǔ)偏弱可以選擇通達(dá)信、博易大師等交易軟件，利用量化指標(biāo)進(jìn)行半自動(dòng)交易，傾向于全自動(dòng)交易者可以考慮運(yùn)用文華財(cái)經(jīng)、博易大師和交易開拓者等軟件進(jìn)行模型的建立與優(yōu)化，而要求更高的投資者可以運(yùn)用基礎(chǔ)編程語言C++、MATLAB等構(gòu)建具有個(gè)人特色的交易平臺(tái)。

對于這個(gè)問題，首席投資官評論員李睿陽認(rèn)為：

數(shù)量金融，也稱為量化金融/量化交易，屬于應(yīng)用數(shù)學(xué)領(lǐng)域，涉及金融市場的數(shù)學(xué)建模。一般而言，數(shù)量金融會(huì)推導(dǎo)和擴(kuò)展數(shù)學(xué)或數(shù)值模型而不必建立與金融理論的聯(lián)系，只要將觀察到的市場價(jià)格作為輸入即可。數(shù)學(xué)上的一致性是必需的，并不一定必須和經(jīng)濟(jì)學(xué)理論兼容。因此，雖然金融經(jīng)濟(jì)學(xué)家可能會(huì)研究公司可能具有某種股價(jià)的結(jié)構(gòu)性原因，但金融數(shù)學(xué)家可能會(huì)將股價(jià)視為給定的值，并嘗試使用隨機(jī)微積分來獲得相應(yīng)的衍生工具的價(jià)值。無套利定價(jià)的基本定理是數(shù)學(xué)金融中的關(guān)鍵定理之一，而Black-Scholes方程和公式是關(guān)鍵結(jié)果之一。

數(shù)量金融也與金融工程領(lǐng)域重疊。后者側(cè)重于應(yīng)用和建模，通常借助于隨機(jī)資產(chǎn)模型，而前者除了分析外，還側(cè)重于構(gòu)建模型的實(shí)施工具?？偟膩碚f，有兩個(gè)獨(dú)立的金融分支需要先進(jìn)的定量技術(shù)：一方面是衍生品定價(jià)，另一方面是風(fēng)險(xiǎn)和投資組合管理。