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产品说明
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，并通过计算机自动化程序自动运行完成的交易，从而极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
要想学会很好的制定自己的量化交易，必须深入学习好量化交易的三大理论基础：
1、道氏理论： 在技术分析领域，道氏理论是所有市场技术分析（Technical Analysis，包括波浪理论、江恩理论等）的鼻祖。尽管他经常因为“反应太迟”而受到批评，并且有时还受到那些拒不相信其判定的人士的讥讽（尤其是在熊市的早期），但只要对股市稍有经历的人都对它有所听闻，并受到大多数人的敬重。但人们从未意识到那是完全简单的技那不是根据什么别的，是股市本身的行为（通常用指数来表达），而不是基本分析（Fundamental Analysis ）人士所依靠的商业统计材料。
2、江恩理论： 江恩理论是投资大师威廉·江恩（Willian D.Gann）通过对数学、几何学、宗教、天文学的综合运用建立的独特分析方法和测市理论，结合自己在股票和期货市场上的骄人成绩和宝贵经验提出的，包括江恩时间法则，江恩价格法则和江恩线等。江恩理论认为股票、期货市场里也存在着宇宙中的自然规则，市场的价格运行趋势不是杂乱的，而是可通过数学方法预测的。它的实质就是在看似无序的市场中建立了严格的交易秩序，可以用来发现何时价格会发生回调和将回调到什么价位。
3、艾略特波浪理论： 美国证券分析家拉尔夫·.纳尔逊·.艾略特（R.N.Elliott）利用道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average，DJIA）作为研究工具，发现不断变化的股价结构性形态反映了自然和谐之美。根据这一发现他提出了一套相关的市场分析理论，精炼出市场的13种形态（Patte·rn）或波浪（Waves），在市场上这些型态重复出现，但是出现的时间间隔及幅度大小并不一定具有再现性。而后他又发现了这些呈结构性型态之图形可以连接起来形成同样型态的更大图形。这样提出了一系列权威性的演绎法则用来解释市场的行为，并特别强调波动原理的预测价值，这就是久负盛名的艾略特波浪理论。
量化投资在我们整个投资决策的各个环节都有应用。例如投资选股、资源配置、风险控制以及交易执行。今天那我们就来一起主要了解一下量化投资在选股方面主要有哪些优势。在我国国内量化投资还属于一种新兴的投资方式，但是在国外量化投资已经被广为利用。量化投资主要是通过计算机对数据的处理以及历史数据的规律性，来为我们的投资做下一步的规划。那么量化投资究竟有什么样的优势以至于被这么多投资者喜爱呢?
1)量化投资比基本面分析更为全面
很显然，与计算机相比人类大脑已经被开发的功能有限，并且对于复杂大量的信息处理方面，表现的有点力不从心。再加上人脑的分析很容易被不自觉的加入人的主观意识。这就会造成判断的偏差或者错误。对于量化投资而言，由于量化投资是基于计算机对数据进行处理的。计算机会公平的处理我们输入的全部信息，考察每个因素对历史数据的作用。换句话说，就是对范围内数据进行全面的处理。
2)量化投资可以减少人们的工作量，提高投资的效率
人脑对于数据处理的能力还是有限的，但是计算机却可以在同一时间帮助我们处理大量的信息。比如，我们在选用数量选股模型的时候，人脑可能需要几个月的时间才能够完成对数据的处理并且还非常有可能会出现错误。但是计算机可以快速的批量处理和输出股票组合。人脑会有疲倦的状况出现，但是计算机不会。所以这在非常大的程度上，能够帮助人们快速的处理数据，并将出错的可能性降到最低。
3)量化投资比基本面更客观
每个投资者都会有自己不同的个性，还有对相同事物不同的看法。就像人们常说的“一千个读者，就会有一千个哈姆雷特”。不同的投资者由于其生长环境的不同，投资经历的不一致。在面对相同信息时，往往会给出不同的判断。并且人为判断通常会受到当下，心情喜好等影响。得出的结果也会偏主观而非理性。但是计算机程序完全可以不同担心这一点。它会完全依照模型开发者的设计去完成研究，不会受到任何其它因素的干扰。所以量化投资的判断会比基本面更为客观。
综上不难看出，对量化投资方面的研究是非常有必要的，它可以帮助我们更准确更快速的处理信息，做出判断。量化投资做的是否优秀，主要还是在于开发者和使用者的运用方面。所以我们应该多学习和开发适合自己的量化模型。
可以实现目标的方案集合我们叫策略；在证券交易中，策略是指当预先设定的事件或信号发生时，就采取相应的交易动作。什么是量化策略？量化策略是指使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出；策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。一个策略往往会经历产生想法、实现策略、检验策略、运行策略、策略失效几个阶段。
一、选股：量化选股就是用量化的方法选择确定的投资组合，期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。常用的选股方法有多因子选股、行业轮动选股、趋势跟踪选股等。
1 、多因子选股：多因子选股是最经典的选股方法，该方法采用一系列的因子（比如市盈率、市净率、市销率等）作为选股标准，满足这些因子的股票被买入，不满足的被卖出。比如巴菲特这样的价值投资者就会买入低PE的股票，在PE回归时卖出股票。
2、 风格轮动选股：风格轮动选股是利用市场风格特征进行投资，市场在某个时刻偏好大盘股，某个时刻偏好小盘股，如果发现市场切换偏好的规律，并在风格转换的初期介入，就可能获得较大的收益。
3、 行业轮动选股：行业轮动选股是由于经济周期的原因，有些行业启动后会有其他行业跟随启动，通过发现这些跟随规律，我们可以在前者启动后买入后者获得更高的收益，不同的宏观经济阶段和货币政策下，都可能产生不同特征的行业轮动特点。
4 、资金流选股：资金流选股是利用资金的流向来判断股票走势。巴菲特说过，股市短期是投票机，长期看一定是称重机。短期投资者的交易，就是一种投票行为，而所谓的票，就是资金。如果资金流入，股票应该会上涨，如果资金流出，股票应该下跌。所以根据资金流向就可以构建相应的投资策略。
5、 动量反转选股：动量反转选股方法是利用投资者投资行为特点而构建的投资组合。索罗斯所谓的反身性理论强调了价格上涨的正反馈作用会导致投资者继续买入，这就是动量选股的基本根据。动量效应就是前一段强势的股票在未来一段时间继续保持强势。在正反馈到达无法持续的阶段，价格就会崩溃回归，在这样的环境下就会出现反转特征，就是前一段时间弱势的股票，未来一段时间会变强。
6、 趋势跟踪策略：当股价在出现上涨趋势的时候进行买入，而在出现下降趋势的时候进行卖出，本质上是一种追涨杀跌的策略，很多市场由于羊群效用存在较多的趋势，如果可以控制好亏损时的额度，坚持住对趋势的捕捉，长期下来是可以获得额外收益的。
二、择时：量化择时是指采用量化的方式判断买入卖出点。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸。常用的择时方法有：趋势量化择时、市场情绪量化择时、有效资金量化择时、SVM量化择时等。
三、仓位管理：仓位管理就是在你决定投资某个股票组合时，决定如何分批入场，又如何止盈止损离场的技术。常用的仓位管理方法有：漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等
四、止盈止损：止盈，顾名思义，在获得收益的时候及时卖出，获得盈利；止损，在股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。及时的止盈止损是获取稳定收益的有效方式。
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在适当的时机和点位自动进出场，不会错过任何机会，完全不用人工干预，这样就大大地解放了我们的双手和大脑，不用熬夜盯盘，白天也可以安心工作。
2、速度快——天下武功无坚不摧，唯快不破。
在金融市场，“时间就是金钱”的意义则更加明显。对于EA而言，由于是电脑自动执行，可以保证更快的下单和平仓速度。此外，作为经过智能化的编程，EA省略了各种分析面的过程，分析速度也远远快于人类，可以更敏感地响应价格变动和趋势变动。
3、无情绪——克服人性中的弱点，避免情绪化交易。
很多人亏损，其实有时候并不是策略不好，而是心态不稳定，辛苦一年赚的钱，可能因为一次冲动或执念就全数还给了市场。但量化作为一种程序，它不会被情绪困扰，该买则买，该卖则卖，不犹豫，不贪心，严格风险管理，严格止损。赢则不狂妄，亏也不沮丧，可以真正做到“不忧不惧，四大皆空”，进而完美地避免了人工交易中情绪化带来的弊端。