核心原理
- 数据驱动:依赖历史价格、成交量、财务数据等结构化数据,以及新闻舆情等非结构化数据,通过算法挖掘潜在交易规律。
- 算法模型:将投资逻辑转化为数学公式或程序代码,如统计套利模型、机器学习模型等,用于发现价格偏离规律、预测股价走势等。
- 自动化执行:计算机实时监控市场动态,按预设条件自动下单,避免人为延迟或情绪干扰。
- 风险管理:内置止损、仓位控制等模块,通过概率计算优化收益风险比。
主要策略类型
- 统计套利:利用历史统计规律,同时做多被低估股票、做空被高估股票。
- 趋势跟踪:通过均线突破、动量指标等捕捉趋势,如股票突破某一价格后自动买入。
- 市场中性:对冲市场风险,靠选股能力盈利,如做多优质股的同时做空股指期货。
- 高频交易:在毫秒级内完成多笔交易,赚取微小价差。
- 事件驱动:提前预判财报发布、政策变动等事件的影响,调整仓位。
优势与劣势
- 优势:具有高效性,能处理海量数据,快速响应市场变化;有纪律性,可杜绝人性弱点;能通过回测验证,降低试错成本;还能分散风险,避免过度集中。
- 劣势:存在模型失效风险,市场结构变化可能导致策略失灵;技术门槛高;有过度拟合风险;在极端行情下可能失控。
自动交易
自动交易是量化交易的重要特征,计算机按照预设的量化交易策略,实时监控市场,当满足设定的条件时,自动下达买卖指令,无需人工干预。这样可以提高交易效率,减少人为因素的干扰。
目前中国量化交易市场规模约2.3万亿元左右,高频策略占据较大比例。主流平台提供简化工具,个人投资者可通过组合预设因子构建策略,无需编程基础,机构则需满足50万元资金门槛才能使用专业量化工具。
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发布于2小时前



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