市場先生心得： 我當初大概在投資第2年之後，因為開始寫程式交易，接觸到量化交易的領域。 長期研究下來，我覺得量化交易想要確實執行其實很困難、成本很高 (就說買資料，想認真做量化，一年花上百萬是基本)，
但量化的思維方式也帶給我很多成長，讓我養成對各種資訊和數據做驗證的習慣。 我自己目前有1/3的資金是放在完全量化類型的策略上，其他的投資部位，超過一半在做決策之前也都有做過回測與分析，理解它的特性與風險， 我非常認同量化策略的方式，畢竟市場上大多數人都是主觀判斷、甚至不看數據就做決策，這讓做量化的人能擁有很大的優勢。 最後，
我認為做為量化交易者的關鍵競爭力，並不是某天靈機一動做出某一個好策略，
而是能在長期擁有持續做出新策略的能力。 最後市場先生想提醒的是，
做量化的人有時候會陷入對數據的無限上綱，覺得天塌下來也要照數據來執行決策，
這不是壞事，但世上沒有絕對。 無論我有多認同量化分析方式、無論回測績效多漂亮，但我知道量化並不是全能的，它並不能保證在任何情況下都依然有效，
這也是最困難的地方，我們不能輕易打破原則，但卻應該要對原則保有彈性。 我想這就是比較藝術與哲學的地方吧，
畢竟我們是先作為一個投資者、交易者，然後才使用量化的方式做分析，
對做量化的人來說，我認為理解量化的限制非常重要。
量化交易是什麼？
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量化交易是什麼？最完整的量化交易懶人包
市場先生心得：
我當初大概在投資第2年之後，因為開始寫程式交易，接觸到量化交易的領域。
長期研究下來，我覺得量化交易想要確實執行其實很困難、成本很高 (就說買資料，想認真做量化，一年花上百萬是基本)，
但量化的思維方式也帶給我很多成長，讓我養成對各種資訊和數據做驗證的習慣。我自己目前有1/3的資金是放在完全量化類型的策略上，其他的投資部位，超過一半在做決策之前也都有做過回測與分析，理解它的特性與風險，
我非常認同量化策略的方式，畢竟市場上大多數人都是主觀判斷、甚至不看數據就做決策，這讓做量化的人能擁有很大的優勢。
最後，
我認為做為量化交易者的關鍵競爭力，並不是某天靈機一動做出某一個好策略，
而是能在長期擁有持續做出新策略的能力。最後市場先生想提醒的是，
做量化的人有時候會陷入對數據的無限上綱，覺得天塌下來也要照數據來執行決策，
這不是壞事，但世上沒有絕對。無論我有多認同量化分析方式、無論回測績效多漂亮，但我知道量化並不是全能的，它並不能保證在任何情況下都依然有效，
這也是最困難的地方，我們不能輕易打破原則，但卻應該要對原則保有彈性。我想這就是比較藝術與哲學的地方吧， 量化交易是什麼？
畢竟我們是先作為一個投資者、交易者，然後才使用量化的方式做分析，
對做量化的人來說，我認為理解量化的限制非常重要。
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量化交易是什麼？
算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
量化交易是什么「2022」如何进行量化交易？
量化交易，英文是 Qualitative Trading，是金融投资机构经常会使用的一种交易方式，旨在短时间内进行大量数据分析，然后通过预编写的交易模型进行自动交易，提高交易效率，避免人为情绪对交易的影响。 随着计算机语言的普及，目前量化交易已渐渐在普通投资者中应用。华尔街70%~80%的交易都是通过量化交易完成的。 目前很多劵商，比如，盈透IBRK 和 富途 moomoo都提供的API，提供给用于进行自己的量化交易策略。阅读完本文，您将了解：
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什么是量化交易？
量化交易，英文是 Quantitative Trading，是一种基于量化分析（Quantitative Analysis）的交易方式。
- 第一步骤，搜集整理既定信息，找出规律；
- 第二步骤，根据数据制定出策略，对于股票走势判断；
通过计算机语言，如C/C++、MATLAB、R 或 Python等编写针对性的交易模型，利用数字分析和数学运算来完成体量庞大的信息采集、数据分析、纯理性策略决断以及交易执行。
- 策略识别：自行编写交易模型，或寻找现有策略，结合自身优势来决定策略的使用及交易频率
- 策略回测：将目标策略应用到历史数据，通过模型运算来验证模型的计算结果是否与历史结果相符，如果相符则可以继续使用，并进行细节的调整，如果不相符则放弃该模型。
- 执行系统：将验证成功的交易模型应用到实际交易中，完成自动量化交易，最大限度降低交易成本。
- 风险管理：跟踪根据交易模型进行的量化交易，发现交易过程中可能存在的风险，及时进行风险管理。
量化交易的创始人
Jim Simons，是首位将计算机数学模型与金融投资结合的伟大投资者，他创立的 Renaissance Technologies（文艺复兴技术）对冲基金公司，是目前最成功的以量化交易为主的对冲基金公司。
自1982年创立其基于计算机量化交易的 Renaissance Technologies基金公司以来，短短30多年，Jim Simons凭借其量化交易系统，为自己积累了230亿美元的财富。
量化交易的优缺点
量化交易平台有哪些？
富途的量化交易 API介绍
富途量化API称为Futu OpenAPI,主要由FutuOpenD和Futu API组成。
Futu API 则是富途为几大主流计算机语言：Python、Java、C#、C++、JavaScript等封装的API SDK，以方便用户直接调用，简化用户自行开发投资程序难度，即使投资者使用的语言没有在上述之列，仍可以自行对接裸协议，来完成投资策略开发。