股票量化交易靠谱吗

量化交易靠谱吗

量化交易能够回避一定的风险，但不能回避趋势性的风险，更不能胜过趋势，股票市场并非科学的平台，它更多的是社会心理学，个人心理学，而且股市还受到政治、经济、外交、行业周期、不特定突发事件、虚假信息等等因素的影响，没有一种所谓科学的投资手段，新手喜欢看股评，老手一般看新闻，总之，股市风险大，韭菜难赚钱，一旦入股海，辛酸泪笑谈！

回答一下

量化交易的基础理论是成立的，也是科学的。

美国股市里98%以上的交易都已经是是量化交易带来的。这个数字足够说明一切了。

但是要注意几点：

1、中国股市没有T+0，因此在中国股市量化交易是变通的，因此也会一定程度上影响效果和受益；

2、中国主要用在期货上多；

3、量化交易基于合适的数学算法和策略。但这些算法不是一成不变的，而是需要经常调整。因此，即使理论没问题，调整算法的能力就决定了交易的水平和受益。中国在算法方面其实还不够成熟；

所以，大家应该对量化交易要科学开放+小心谨慎。就是科学开放的看待和接受这个模式，小心谨慎地运用和选择交易商。

所以，大家应该对量化交易要科学开放+小心谨慎。就是科学开放的看待和接受这个模式，小心谨慎地运用和选择交易商。

量化交易是一种利用计算机程序进行交易的方式，它可以通过大量的数据分析和算法优化，实现对市场的快速响应和高效决策。相比于传统的人工交易，量化交易具有更高的效率和更低的风险，因此在金融领域得到了广泛的应用。但是，量化交易并不是万无一失的，它仍然需要人类的干预和监督，以避免出现意外的风险和损失。此外，量化交易需要大量的数据和算法支持，对于个人投资者来说，可能需要投入较高的成本和精力。

因此，如果你想尝试量化交易，建议先了解相关的知识和技术，再根据自己的实际情况进行决策。

学习量化交易需要掌握以下知识：

1. 金融市场的基本知识，包括股票、期货、期权、外汇等等。
2. 统计学和概率论，包括均值、方差、标准差、正态分布、偏度、峰度等等。
3. 编程语言和算法，包括Python、C++、MATLAB等等，以及常用的量化交易算法，如均值回归、趋势跟踪、动量策略等等。
4. 数据分析和挖掘，包括数据清洗、数据预处理、特征工程、机器学习等等。
5. 量化交易平台和工具，包括Wind、Bloomberg、Quantopian、Zipline等等。
6. 风险管理和资产配置，包括资产组合优化、风险控制、资产分散等等。

在期货交易中，量化的方式，是期货交易者们的最佳方式。国外，量化交易至少占据了70%以上的交易量。

量化交易在我眼里分为两种，一种是全自动，一种是半自动。

全自动就是程序化交易，完全依靠计算机来实现买卖过程。能够完整的驾驭一套期货程序化交易系统的人，一定是拥有充足的交易认知的人。

另一种，由于他们的入场形式偏向于形态或者成交量和持仓量，这几种模式是难以用计算机语言形容出来的，所以，他们一般采用主观交易的方式去入场。但是，他们的出场方式，我认为，量化到细节也是最好的选择。

为什么？因为行情未来的走势是不确定的。可能涨，可能跌，可能暴涨，可能暴跌。无数的可行性存在，凭感觉处理肯定是无法跟冰冷的规则处理相提并论的。

试错的依据可以不同，可以主观可以量化，但是入场之后，风险和收益的处理方法最好是量化的。比如，单次最多亏损多少？回撤到多少要止盈？一次开仓多少手？这些东西，主观上是占不了太大的优势的。最好的方式就是量化。

量化之后，除了入场的特色外，亏损可控，出场井然有序，提高效率，逻辑稳定。

量化之后，除了入场的特色外，亏损可控，出场井然有序，提高效率，逻辑稳定。

我们笼统的举一个例子，截断亏损，让利润奔跑这个逻辑。

这个逻辑是由出场决定的。

想要实现这个逻辑，主观交易者需要每一次都自己去设置止损和止盈，但是，期货行情走势是不确定的，可能这样走，也可能那种走。所以，他的经常性的去设计自己的止损和止盈。但是量化呢？亏损1%止损，盈利X%后保留80%的利润这一个规则可能就搞定了。

前者需要大量的决策，而且充斥着情绪等不确定因素，而后者，机械化处理即可。短期来看，可能前者会因为运气因素而更优异一些，但是，我们把周期放长来看，后者一定更稳定，更高效。而且结果不会比前者差。

还是因为：行情走势是不确定的，什么情况都有可能发生。

所以，量化交易不但有作用，而且作用超级大，尤其是出场。

各位觉得呢？点赞支持一下，谢谢。

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