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量化交易(Quantitative Trading)
　　量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于的超额回报。
　　量化交易起源于上世纪七十年代的，之后迅速发展和普及，尤其是在，逐渐成为主流。有数据显示，国外期货已占据总交易量的70%-80%，而国内则刚刚起步。手工交易中交易者的情绪波动等弊端越来越成为盈利的障碍，而天然而成的精准性、100%执行率则为它的盈利带来了优势。
，量化交易的代表人物
　　1. 严格的纪律性
　　量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。
　　2. 完备的系统性
　　完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、、估值、成长、、分析师盈利预测、等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的，拓展更大的。
　　3. 妥善运用套利的思想
　　量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个是可以翻倍的股票；与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
　　4. 靠概率取胜
　　这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在实际操作过程中，运用，提高买卖成功的概率和。
　　首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员，最后是的风险。
　　一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，模式分为两种：一种是通过购买，按照兑换比例在换得相应的ETF份额，然后在上将ETF卖出；另一种则与前者相反，是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在卖出股票。交易的顺序视、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。
　　由于股价的变动，ETF套利级差转瞬即逝，因此纷繁复杂的计算过程，目前业内由完成，交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易，后者便称之为程序化交易。
　　又因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则将出现亏损，这便是级差风险。而为了控制这样的，券商一般提倡自动化交易，方向由计算机把握，交易员输入交易数量即可。
　　第二种风险是交易员操作失误，比如光大这次的，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险，系统软件风险，每个在系统中都有相应的交易权限，包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。
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国内量化交易的主流开发语言有哪些 ？由易到难怎么排序？
载入中......
如果你只想做分析，基本所有的语言都可以，大多数语言都提供了统计工具和数学方面的类库。
实现最快可以用excel vba，matlab,或者python。
如果你想设计交易算法并模拟，甚至要实盘的高频操作，最好用性能高一些，架构功能强一些的语言，如C/C++, Java, C#等， 否则你根本算不过来。
语言区分难易没有意义，可以从你的编程效率和程序运行的效率综合考虑，如果你没有经验，从vba开始其实也挺好，很容易上手。
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一般就是easylanguage和powerlanguage
wxstar 发表于
一般就是easylanguage和powerlanguage你是在逗我吗
如果你只想做分析，基本所有的语言都可以，大多数语言都提供了统计工具和数学方面的类库。
实现最快可以用excel vba，matlab,或者python。
如果你想设计交易算法并模拟，甚至要实盘的高频操作，最好用性能高一些，架构功能强一些的语言，如C/C++, Java, C#等， 否则你根本算不过来。
语言区分难易没有意义，可以从你的编程效率和程序运行的效率综合考虑，如果你没有经验，从vba开始其实也挺好，很容易上手。
RE: 国内量化交易的主流开发语言有哪些
rredffox 发表于
如果你只想做分析，基本所有的语言都可以，大多数语言都提供了统计工具和数学方面的类库。
实现最快可以 ...用c++的量化投资有什么好推荐的？
有没有高深一点的吗？
量化投资的高深的永远在算法，语言只不过工具而已，想通过学习语言掌握高深的投资方法是不可能的。
rredffox 发表于
量化投资的高深的永远在算法，语言只不过工具而已，想通过学习语言掌握高深的投资方法是不可能的。赞同
实力+机遇=成功
文华的软件用过,能实现的策略比较简单,TB用过,比文华能实现的策略复杂.前者使用便宜按年计费,后者按量计费交易所的25%,
rredffox 发表于
量化投资的高深的永远在算法，语言只不过工具而已，想通过学习语言掌握高深的投资方法是不可能的。赞一个，需要不断实践中得到
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掘金量化交易实验系统
掘金量化交易实验系统是为客户和量化私募机构打造的专业量化交易平台系统 ，系统是以掘金量化交易平台为基础开发的专业金融教学辅助工具，完整涵盖了量化交易策略的研究、开发到生产运行的全过程， 即投资策略是如何从一个想法开始，到策略逻辑思路的编程实现，然后经过回测和模拟交易过程不断地完善优化，最终成为可以进行实盘交易的量化产品的完整过程。
稳定可靠的后台数据服务
支持多种编程开发语言
实时风险控制
保持平台的开放性
满足机构中不同岗位或不同类型策略的需要
01.系统特点
掘金量化交易实验系统提供了稳定可靠的后台数据服务，通过SDK提供数据接口和交易接口供策略程序使用， 系统支持多种编程开发语言，如C, C++, C#, Python, Matlab, R等成熟工业级编程语言，方便满足机构中不同岗位或不同类型策略的需要，最大限度地保持平台的开放性，统一策略研究和开发过程；同时通过终端为策略开发、研究、管理以及运行监控提供方便的操作界面，在机构版中还提供了实时风险控制模块，有助于快速方便地进行风险控制管理，从宏观角度把控投资风险 。
02.功能模块
掘金量化交易实验系统涵盖了国内主流的证券投资品种有股票、股指期货、商品期货、期权、ETF基金等，使用掘金量化交易实验系统可以有效地实现各品种的投资策略, 以及更复杂高端的对冲套利等投资策略。
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