商品期货模拟交易量化交易和程序化交易有什么区别

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-04-27 01:24 标签： 股指期货量化交易软件
来自雪球&#xe6关注 量化投资最全解析在这里！（3）来自 在上篇文章的最后我们提到在不同的交易环节有不同的应用。根据应用的不同产生了很多不同的量化交易策略。今天我们就来一起看一下当下主流的量化交易策略。一、趋势性交易这可能是很多朋友在提到策略时第一个会想到的。这种策略已经被广泛的应用于世界各大交易市场中。国际上很多知名的大宗商品交易商也是利用了趋势交易策略取得了很好的收益。趋势性交易策略属于一种高风险的投资方式。投资者主要依靠对某单只股票或者大盘走势的判断来决定交易的方向。简单来说，趋势向上就做多，趋势向下就做空。当市场进行盘整时，即高抛低吸。相对其他投资方式来说，这种策略比较适合能够承受高风险的投资者。因为这种策略在遇到风险非常大的情况下，有遭遇重大损失的风险。（1）量化择时通过对宏微观指标的量化分析，找到可以影响大盘走势的关键点。量化择时的方法有很多种，例如市场情绪择时、牛熊线、SVM分类以及趋势择时等等。（2）量化选股量化选股不难理解，就是利用数量化的方式进行投资组合的选择。其中市场行为选股和基本面选股时量化投资选股策略的两个重要分类。二、根据波动率来判断的量化投资策略波动率策略的主要目的是消除系统性风险，以期获得长期稳定的收益。套利是波动率策略的主要投资方式。这里来为大家简要介绍两种套利方式。（1）统计套利统计套利是一种有风险的套利，主要依据历史价格统计规律来进行套利。如果在历史统计中该规律不存在，那么该投资就失败了。统计套利的思路，主要就是先找个几对相关性非常好的投资品种。然后分别找出每对之间的协整关系。当出现其中某对商品的价格差偏离到一定程度，就开始建仓。买入被低估的品种然后卖出高估的品种。等到二者的价差平稳回归到原来的水平时了结获利。（2）商品期货套利商品期货套利就是在买入或者卖出某样期货合约的同时，对另外相关合约进行卖出或者买入。然后在某个时间将两种合约同时进行平仓。我们常听说的跨期套利、期限套利和跨市场套利等都属于商品期货套利。通过这三篇文章不知道大家对有没有一个总体上的概念了呢？希望大家都能够有所收获哦！相关阅读：&苹果/安卓/wp
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我本科和研究生都是在国外读的,本科是经济和金融,研究生是金融方向的计算机..现在也快毕业了,在国外两段实习都是做编程 纯粹的编程,和金融相关度不高,我个人还是比较喜欢做量化交易和程序化交易这一块,我编程还OK,数理统计就是经济学本科的水平,微积分,线性代数,计量经济还是会一些的,但是肯定和数学,统计专业的没法比, 解微分方程啥的还是费点劲....我想知道国内这一块发展怎么样,需要什么样的背景? 我这种背景能做吗?(我不是很想做纯IT开发,我希望接触交易算法和模型......),谢谢前辈们指点....
你现在掌握了量化交易的入门砖（数理建模方法和编程技术等是基础）
但是能否成功，还要所谓的悟性，对市场的理解，不是理论越好或者数学越好就越牛，否则的话长期资本就不会解散
较高的学术水平可以帮助你在入行之后能够更快的入门提高并超越。
未入行前，你不知道够不够。
入行后，你知道还远远不够。
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现在金融研究生硕士，大把的，我群里都十几个。。。貌似只能做研究吧，不好混
你现在掌握了量化交易的入门砖（数理建模方法和编程技术等是基础）
但是能否成功，还要所谓的悟性，对市场的理解，不是理论越好或者数学越好就越牛，否则的话长期资本就不会解散
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遥远的生命 发表于
你现在掌握了量化交易的入门砖（数理建模方法和编程技术等是基础）
但是能否成功，还要所谓的悟性，对市 ...数理建模方法要掌握到什么难度？我不是数学或者统计专业出身的，本科学的经济，倒也学过数学和统计
较高的学术水平可以帮助你在入行之后能够更快的入门提高并超越。
未入行前，你不知道够不够。
入行后，你知道还远远不够。
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男怕入错行女怕嫁错郎，
既然对金融感兴趣，而且这个行业前景也不差，
那就先进来，然后再努力吧。
很少有完全切口的。
莫小漠 发表于
男怕入错行女怕嫁错郎，
既然对金融感兴趣，而且这个行业前景也不差，
那就先进来，然后再努力吧。量化交易在北京,硕士毕业一年能拿多少??大概..给个大致范围
shengao 发表于
量化交易在北京,硕士毕业一年能拿多少??大概..给个大致范围不好说啊，分档很明显
@莫小漠 请问本科码农专业，今年上研，也是IT相关，以后想做量化，几乎算作没有金融知识，请问研究生3年如何规划和学习？需要在哪些地方弥补？高手能否给下建议。
感觉不好 发表于
@莫小漠 请问本科码农专业，今年上研，也是IT相关，以后想做量化，几乎算作没有金融知识，请问研究生3年如何 ...你还早呢，汗。
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论坛法律顾问：王进律师程序化交易 高频交易 量化交易 还傻傻分不清楚么？
2016年是被称为人工智能元年。数据挖掘，数据分析，机器学习，人工智能等在这两年被广泛提及。金融领域当然也不例外，程序化交易，高频交易，量化投资，人工智能交易...，好像任何事情都可以用计算机计算出来。
但在和身边小伙伴聊天的时候，时不时会发现一些人说自己做的是量化交易，却解释不清楚到底什么是量化交易。程序化，高频和量化傻傻分不清楚。为了搞明白，让我们先从概念出发看看他们的异同。
高频交易主要目的是通过市场短暂的价格波动获利。无论是趋势追随交易还是套利交易，只要速度达到了都可以被称为高频交易。现在高频交易大概占美国市场电子交易的60%-70%。
这里说一下人工高频和程序化高频。人工高频一般指的是炒手们做的短线炒单。但要知道这是一个零和游戏，炒手的生存空间已经程序化高频不断被挤占。所以现在一说到高频交易，大家首先会想到程序化交易。因为到最后大家拼的是硬件设施，拼的只有几微秒的优势。所以计算机技术的更新升级已经成为高频交易的关键。《快闪小子》书中，就有Spread Networks隧道的故事。为了满足高频交易机构的需求，网络服务商Spread Networks斥资超过3亿美元，耗时超过两年多时间，在芝加哥期货市场和纽约证券交易所之间铺设了一条1300公里的光纤线路，而其目的只是为了将两地交易信息的传输时间的缩减3毫秒（千分之3秒）。而出于同样的目的，美国一家网络服务商也投资3亿多美元，铺设了一条总长6021公里将纽约和伦敦市场连接起来的跨大西洋高速光缆，而这将为高频交易商节省不到6毫秒时间。
来源：期市天下
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算法交易、高频交易,程序化（量化）交易、区别[程序化新手]
量化自动交易、算法交易的概念
关于量化自动交易、算法交易以及高频交易，国际上学术界与产业界并没有统一的权威定义，并且这些概念及理解也是随着市场与交易技术的发展与时俱进的，目前国际市场上对这三者的通常理解如下：
1.量化自动交易
根据纽约证券交易所（NYSE）的定义，量化自动交易是指包含15只股票以上、成交额在100万美元以上的一篮子交易。在后来的市场实践中，量化自动交易的对象通常包括在纽约证券交易所上市的股票、在芝加哥期权交易所（CBOE）和美国证券交易所（AMEX）交易的与这些股票或股票价格指数相对应的期权，以及在芝加哥商业交易所（CME）交易的标准普尔500股指期货合约等，这种交易方式完全是基于这些投资品种（标的资产以及相应的期货期权等衍生品）之间的相互定价关系。在交易执行方面，量化自动交易是指从交易者的电脑下单指令直接进入市场的电脑系统并自动执行，主要被机构投资者用于大宗交易。
2.算法交易
算法交易是指使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法。算法交易已在金融市场上得到广泛运用，养老基金、共同基金、对冲基金等机构投资者通常使用算法交易对大单指令进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本，提高执行效率和订单执行的隐蔽性。算法交易可运用于任何投资策略之中，如做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易等等。
3.高频交易
高频交易（HFT）是一类特殊的算法交易，它是利用超级计算机以极快的速度处理市场上最新出现的快速传递的信息流（包括行情信息、公布经济数据、政策发布等），并进行买卖交易。
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