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• #银心分享#量化投资是通过综合运用金融、数学和计算机知识，发现市场规律、寻找大概率事件，发现投资机会。量化投资简单地说，就是先通过电脑来计算：时间、价格、经济指标、市场消息等，当它们达到模型要求时，就自动买卖。计算机根据每秒数次更新的报价不停计算，确定要不要加仓、减仓，算算用了多少钱，赚了还是亏了，赚了多少或者亏了多少。以量化投资里面具有代表性的一种模式———统计套利为例：成都市两大菜市场都在卖大白菜，实时监控两个市场的价格，如果发现一个市场大白菜价格为八毛一斤，另一个市场大白菜价格为七毛一斤，两个市场之间的运费是每斤五分，这个时候我就可以在一个市场买入大白菜，拿到另外一个市场去卖掉，每一斤可以赚到五分钱，如果规模大，一天很多次这样做生意，那么累计的利润就很可观。这就是统计套利基本原理的简化案例。他说。
  米塞林2019-11-03 18:37:18
• 高频交易一定都有以下特点：1.计算机控制，人是控制不过来的。2.低费率。费率一般都在万分之一以下，美国甚至会出现负费率再加一条：11.非常恐怖的系统风险。最新的一个是骑士资本，很短的时间亏了4亿美金+。
  黄登荣2019-11-03 18:19:01
• 甲销售某商品10000一个。乙购买此商品10008元一个。丙看到了商机，从甲处购买后，再卖给乙。花10000元只挣了8块钱。利润是不是很低？如果卖10000个呢？是不是变8w了？也还不错奥。只是要交易10000次而已。高频不？所以高频交易是量变到质变。只赚几个点的就走。利用更低廉的单笔交易手续费和多方位的机会寻找能力来获得盈利。比较常见于期货。
  龙宇锋2019-11-03 18:00:12
• 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，比如著名的骑士资本。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、JaneStreet、SIG、VirtuFinancial等是半自动交易，TowerResearch、HudsonRiverTrading、JumpTrading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，DEShaw的创始人DavidShaw是计算机教授出身，AQR的创始人CliffAsness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，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，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VirtuFinancial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。
  赵骆伟2019-11-03 17:01:29