德国量化前景如何

❶ 中国量化交易的现状与未来的前景如何呢

现在很多人对于市场上的消息都是比较关注的，虽然市场复杂，可是如果你族信能够把握住机会，这将是一笔不错的收益。中国量化交易的现状与未来前景怎么样呢？

三、未来前景受欢迎

现在全球化发展的速度也已经越来越快了，所以量化交易在未来一定是一个很好的发展前景，而且每个国家都特别需要针对这方面来进行研究。目前，我们国家针对这些交易也有了一个比较大的发展空间，所以未来前景也是比较好的。

❷ 量化交易是什么

什么是量化交易，未来前景如何？知道的讲讲。
量化就是就是具体化，使用模型来进行程序化交易。

打个通俗的比方：一般的人炒股或者期货就像看病中医一样，通过望、闻、问、切，最后判歼扒返断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些，很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行操作；量化交易就像西医，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，定量交易更像是西医，依靠模伐判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。模型对整个市场进行检查和扫描，满足你所编写的程序模型，就会进行处理（下单之类，都是可以自己设置的，看你的模型怎么编写）。

程序化交易越来越被人熟知，使用的人也越来越多，总体来市场会越来越扩大化。

具体的程序化交易程序软件：文化、TB、金字塔等，总的来说金字塔使用起来简单上手，编写的语言不难，而且功能比前两者多。

高频交易和量化交易到底有什么区别
从历史上看，很多高频交易公司的创始人都是交易员出身，原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展，交易的自动化程度和频率也逐渐提高，这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然，这个过程也出现了一些分化，有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位，并且始终未放弃人工交易，最终形成了人机结合的半自动交易；而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些，往往采取全自动的交易模式。事实上，也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越，到目前为止，也只能说是各有利弊。

人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远，在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上，全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间，不过自动化交易往往因为程序过于复杂，加上很多公司人员流动较大，在程序的维护上会出现一些失误，最终程序出错酿成大祸，比如着名的骑士资本。

至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件，那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。

量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先，美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的，比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身，DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身，AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身，而高频交易公司则更多是传统交易员创办的；其次，量化投资一般依氏饥赖于复杂的模型，而高频交易一般依赖于运行高效的代码。

量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期，要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大，模型也因此更为复杂，此昌对程序的运行速度反而没那么敏感；高频交易处理信息的时间极短（微秒或毫秒级），不可能分析很多的信息，因此模型也趋于简单，竞争优势更多依靠代码运行的效率，很多人甚至直接在硬件上写程序；而最后，量化投资的资金容量可达几百亿美元，而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元，但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定，如Virtu Financial交易1238天只亏1天，因此一般都是自营交易，而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。
期货量化交易和程序化交易有什么区别？
建议： XP 对话框中有很多选项设置，通常都是先选中某个选项，然后再单击“确定”按钮开始执行。利用鼠标双击可罚简化这一操作步骤，双击某个选项可以做到既选中又执行。
什么是量化投资？
数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式， 其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用，演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。

程序化交易，也可称之为系统交易或算法交易，设计人员将市场常用之技术指标，利用电脑软件将其写入系统中，结合市场历史数据，分析和组合各种指标建立数学模型，将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时，程序化系统自动发出多空讯号，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能抓住交易策略，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在一定水准之上。

程序化交易又是一种个性化交易，每个投资者（或机构）都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起，帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪，实现理性投资。

设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施：顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。

总而言之，模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统，它是量化投资的一种具体实现途径。
量化系统是什么?
博尔证券量化交易系统是上海兆吉信息技术有限公司引进海外成熟量化投资模型，拥有完全自主知识产权的证券量化交易系统，是国内首款面向个人投资者的证券量化交易系统。

证券量化交易是指在证券市场中博尔证券量化交易系统，通过对交易资金及交易报价等数据进行批量比对后，分别找出资金数据及价格数据的运作规律，并根据这种规律进行投资交易，以获取最大的投资收益。博尔证券量化交易系统主要针对交易的两个要素交易价格和交易量做量化处理，并最终得出上涨概率的预测结果。
想从事量化交易的行业 具体如何学习量化交易还比较迷茫 所以想请教一些问题 不知道能不能稍微讲解一下 10分
不用这么复杂，现在文华赢智软件的麦语言很适合初学者，都是一些封包函数，很容易入门。

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量化交易和程序化交易有什么联系和区别呢？
量化交易大多用在股票交易上，量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化，在更具各家机构自己的量化公式进行选择，量化交易只是选择，并不涉及交易，程序化交易也是一种量化交易，但是是更具已有的数据进行，比如各种行情指标，MACD KDJ等，无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化，程序化交易更侧重交易的自动进行，没有认为干预，且模型编写简单，个人用户也可以进行
量化投资是什么？
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。
什么是量化交易 程序化交易应该怎么做
那是编程高手们玩得
股票量化交易转期货,区别是什么?
记得炎黄财经中提到过：期货量化交易-量化交易恰恰可以尽可能地规避投资者在投资活动时所受到的心理影响。以数量模型验证及固化这些规律和策略，严格执行已固化的策略来指导投资，从而使投资决策更科学、更理性，这就是量化交易的优势所在，也是量化交易在期货市场的意义所在。

期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。盘面数据的获取可以使用其他的行情软件。

期货由于是T+0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被频繁触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。

❸ 量化交易的特点和前景

量化交易 是将传统交易理念规则化、变量化、系列化、模型化，利用计算机的数据处理能力，对宏观周期内投资产品的市场结构、估值成长、盈利质量、市场情绪等多个角度进行分析，借以制定新型投资策略，形成一整套操作系统，在实盘中使用电脑自动执行。

以人工智替代投资者在某些环节中做决策，能极大地减少了情绪波动的影响，增强投资的一毁正致性，可以大幅提升投资的稳定。相较主观交易者经常会应用“盘感”、“经验”、“第六感”作为其下单的策略，量化交易强调数据的重要性，一套策略一定是清晰明了的，首先得能说得清，道的明，策略是一套完整的闭环，无论开仓、平仓、止盈、止损，都有明确的条件，否则计算机也无法识别。

这样的好处也很明显，会让我们的交易变得清晰、成体系。我们能在此基础上，改良、精进，可以设立投资组合，交易不同的标的，使用不同的策略，而又相互不影响，能通过策略、资金管唤此理、执行成体系的交易，而非停留在构建虚无缥缈且无法验证的策略这个阶段。交易系统扮演着“宪法”的角色，并不是具体的法令，剩余的细节则由操盘手借助自身经验来微调量化交易中的参数处理。量化交易也可以理解为是人工智能、数据分析在金融领域的一种应用。

量化交易与普通交易的区别类似于西医和中医，普通交易是中医，一番望、闻、问、切之后，依据个人经验和主观感觉开出药方；量化交易是西医，要化验、拍片，取得大量客观数据后开出药方。虽然都治病，但依据截然不同。量化交易运作之前，会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。

采取股票量化交易的目的就是以明确的指标和规则指导交易，量化策略在实际使用的过程中可以脱离人为判断，执行速度更快，运作效率得到了提高。不论是否采用程序化的执行手段，量化交易策略都能够在实际交易中减少人的负担，也就减少了许多重复性的劳动。早先的时候，投资市场都是交易员自己盯盘，根据市场动向来进行买卖。但是人的精力毕竟有限，随着金融市场的发展，股票越来越多，交易员很难再靠自己去分析和盯盘。后来，投行家们就想到了利用计算机大数据分析来进行金融操和余迅作，只要设定好相应的规则，编写好相应的程序，依靠计算机强大的数据处理能力，就可以轻松地进行市场操作了。

在科学不断进步的今天，越来越多的先进技术被创造出来并应用到各种情境之下。通过结合多个不同学科的知识和相应的数学模型，量化交易策略更有可能发现一些隐藏较深的复杂数据规律，而这些规律往往不太容易被主观交易者察觉得到。随着大数据、人工智能等技术的飞速进展，金融投资正在逐步由人主导转向由科技引领，人与技术在投资过程中如何更好地结合，成为未来投资的关键。在此背景下，量化投资日益得到国内大量基金公司的重视，特别是在监管逐步趋严、市场有效性逐步提升的过程中，量化交易具有广阔的成长空间。

                                                                                                                                                                 作者: 公众号 量化交易小课堂

❹ 量化交易从业者收入和前景如何

一看你就是金融人员的新手，金融分为私有和公有单位，我现在只说公有单位，公有的是已职位来区别的，一般是证券公司、基金公司等公职单位职业，薪酬是固定的一般8K-50K不等，但普遍是普通职位，重要职位一般是带职，就是公职负责人推荐进行领导，在金融上有着过人本事，学历应该要求不高，而对外职业要求很高，比如散毕轮本科、研究生、博士、以上学历，单个数培人没有关系人推荐，金融上不过关，没有工作经验，基本是没有多大升值空间的，前景的话，在大数据时代，如果有过人的本事，升级到重要部门领导的话，年限100万左右，金融业发展越是缓慢，因为金融业发展需要市场、用户、需要企业的经济外放资本，而当下实体经济为主导的市场，金融没有昔日的光彩，但随着实体经济运行成本越来越高，金融的发展是一定的发展的通道，因为没有数字金融业指导的实体经济会在没冲信有金融指引下会出现很多大危机和奔溃，无论是否使用金融，实体经济在波涛的市场下必定会出现危机和奔溃，这个也成为的恶毒资本家走向末日，一切果最后归因，希望对你有帮助。

❺ 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核携转向了量化交易。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。

❻ 量化投资的前景

随着20世纪80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增，华尔街已别无选择，不用这些模型，不使用电脑运算这些公式，他们便会陷于困境，自招风险。1997~1998年亚洲金融危机，市场暴跌，桥陪蚂量化投资的算法交易也起到了同样的坏作用。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。
稍微接触到资本市场的人，大都听说过基本面投资和价值投资，而对于这方面的天才人物“股神”巴菲特，更是几乎家喻户晓，妇孺皆知。他以企业财务报表的分析见长，擅长挖掘企业的内在价值，一旦买入便长期持有，持续获得稳定高额收益，为股东创造了丰厚利润，无人能及。
相比之下，与价值投资同等重要的量化投资——即借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时及选股，则没有那么幸运——在大多数人眼里，量化投资是一个神秘的领域，深不可测，玄奥无比，令人望而却步。世人皆知巴菲特，而对于号称最能赚钱的基金经理人、在20年的时间里创造了年均净回报率高达35%惊人传奇的量化投资大师西蒙斯，却只能成为少数人的专属。
量化投资看似神秘，但并不古老。它从70年代开始逐渐兴起，90年代才大行其道。之所以如此，是因为量化投资有其诞生的特定土壤，需要一系列的条件方能破土而出，这些条件其实相当苛刻。
很难想象，量化投资技术并非发端于华尔街，而是肇始于学术象牙塔里的少数“怪才”，他们长期不被正统的经济学所接受，甚至遭到排斥，因此处境艰难。1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最着名洞见的马克维茨，以该理论参加博士答辩，竟然战战兢兢差点未获通过。1990年10月，这些人中有三位获得诺贝尔经济学奖，当时局外人很少有人清楚为什么他们能够得此殊荣；而三人中的其中一位则将他们的获奖比作“芝加哥业余球队赢得了世界杯”。
但是，没有来自象牙塔的现代金融理论，便没有量化投资的兴起。马克维茨的投资组合理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算。
夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”，一般称为“单一指数模型”。马克维茨模型费时33分钟的计算，简化模型只用30秒，并因节省了电脑内存，可以处理相对前者8倍以上的标的证券。1964年，夏普又发展出资本资产定价模型(CAPM)，这是他最重要的突破，不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。
1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论敏埋”(APT)，提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。
有趣的是，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。他们转行都是被金融市场研究所深深吸引，沉迷于其中的无穷魅力。
然而，仅有现代投资（行情 股吧 买卖点）理论的建立，及各类模型的完善与推陈出新，并不会直接催生出量化投资，它还需要其他几个重要前提条件，比如机构投资者在市场中占据主导，电脑技术足够发达，以及传统华尔街投资家的傲慢被市场击溃转而被迫接受新的投资理念。
量化投资不会出现在个人投资者为主的时代。个人投资者既缺乏闲暇的时间，也普遍无此能力。随着退休基金和共同基金资产的大幅增加，它们成为乱侍市场上的主要机构投资者，并委托专业机构进行投资操作。管理大规模资产，需要新的运作方式和金融创新技术，同时专业的投资管理人也有能力和精力专注地研究、运用这些技术。
没有发达的电脑技术，量化投资也将成为无源之水，无米之炊。在电脑革命发生前，根本无法根据上述模型进行运算。1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普曾说，当时即使是用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33分钟。当今，面对数不胜数的证券产品，以及庞大的成交量，缺了先进电脑的运算速度和容量，许多复杂的证券定价甚至不可能完成。
量化投资在不经历市场的崩盘，傲慢投资者的自信未被摧毁之前，不会盛行。比较早的时候，华尔街对学术界把投资管理的艺术，转化成通篇晦涩难懂的数学方程式一直持有敌意。他们认为，投资管理需要天赋、直觉以及独特的驾驭市场的能力，基金经理可以独力打败市场，而无需依靠那些缺乏灵魂、怪异的数学符号和缥缈虚幻的模型。在美国，70年代初期表现最佳的基金经理人从未听过贝塔值，并认为那些拥有数学和电脑背景的学者只是一群骗子。
1973~1974年美国债券市场和股票市场全面崩盘，明星基金经理人烟消云散，财富缩水堪比30年代大萧条。当时，颇有先见的投资顾问兼作家彼得·伯恩斯坦认为，必须采用更好的方法管理投资组合，并创办了《投资组合》杂志，一出刊便获得成功。此后，随着80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增.量化投资光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它时而风光无限，但也常常坠入深渊。
1987年10月大股灾，黑色星期一，当天股市和期货成交量高达令人吃惊的410亿美元，价值瞬间缩水6000亿美元。很多股份直接通过电脑而不是经由交易所交易。一些采用投资组合保险策略的公司，在电脑模式的驱使下，不问价格机械卖出股票。很多交易员清楚这些投资组合会有大单卖出，宁愿走在前面争相出逃，加剧了恐慌。针对整个投资组合而非单个证券，机械式的交易，电脑的自动操作，使得这种量化投资出现助跌之效，大量的空单在瞬间涌出，将市场彻底砸垮。
在此次亚洲金融危机中，着名的长期资本管理公司，这家来自学术象牙塔的怪才充斥、主要运用量化投资技术的对冲基金，曾经在市场上呼风唤雨、无往不利，但偏偏遭遇俄罗斯国债违约这一小概率事件，陷入破产之境，迫使美联储集华尔街诸多投资银行之力，加以救助。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。
虽然麻烦不断，但量化投资依然必要且有效。要知道，在本次金融危机发生前，量化基金的表现连续8年超过其他投资方式。当然，挫折也会带来量化投资技术的更新和完善，比如在模型中设定新的变量，尤其是加入以往并未包含的宏观经济参数。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。虽然量化投资能否就此再度复兴仍属未知，但由本文先前的讨论，漫漫历史长河，此一趋势已不可逆转，量化投资依然拥有光明的未来。
德意志银行的董事总经理、全球量化投资主管罗崟先生在激烈的竞争中脱颖而出，夺得全球最权威的《机构投资者》期刊2011年美国和欧洲量化分析第一名的佳绩。在华尔街40余年排名史上，罕有华人获此殊荣。《金融时报》慧眼识金，就此专门做了访谈，并嘱我就量化投资写篇评论。我欣然命笔，并借此祝愿量化投资在中国的资本市场上，能够早日生根。

❼ 国内和国外量化行业当前的现状以及之后的前景是怎样的呢

国态或内和国外都是一样。卖家比如银行里的Q-quant 前景越来越黯淡，买家比如对冲基金里的P-Quant 前帆拆伍御高景越来越光明，如果又会 Q 和 P，那么无敌了。

❽ 量化开发工程师前景

市场需求量越大，就业情况相对较好。根据查询相关信息显示，量化工程师的教育背景要求由于工作的复杂性和具有挑战性的工作环境，对定量分析员的教育要求比较高。大多数定量分析员拥有定量学科的高级学位(硕士或态空游博士学位)，包括数学、物理学、工程学和计算机科学。拥有金融帆销工程或量化金融高级学位的候选人也会被考虑。虽然量化师中具有金融和经济教育背景的人较少，但具有必要知亏谨识和编程经验的人可以获得这个职位。

❾ 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。在国外的期货交易市场，程序化渐渐地成为主流，国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。

这个平台犹如币圈的一个缩影，每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下，聆听骰子撞击的声音，殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”，张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制，但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家，否则就只有被收割的命运。

量化作为工具，或许无可厚非，但许多数字货币基金以“量化”为名，公开募集资金，行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为，金融行业和其他行业不同，参与金融活动，动用的是别人的钱，发生风险，别人会有损失，因此政府需要更加严格地监管。

量化交易一念天堂，一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘，以身试法，否则等待你的将是法律的制裁

❿ 量化金融专硕就业方向和前景

量化金融专硕就业方向和前景为：
1、就业方向：分为银行、证券、基金、保险丛改、信托、租赁等等。
2、前景：Risk.net是世界影响力极强的新闻渗衫判媒体，塌陪致力于在风险管理、金融衍生品和监管领域提供深度的新闻报道和分析，月薪能达到12万美元，甚至就业率高达100%。