量化交易是指用先进的数学模型代替人工主观判断。制定策略是利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种能带来超额收益的“高概率”事件。下面是小编整理的量化交易的特点详细介绍，仅供参考，希望能够帮助到大家。
量化交易的特点详细介绍
量化投资和传统的定性投资本质上是一样的，都是建立在低效或弱有效市场的理论基础上。两者的区别在于：量化投资管理是“定性思维的定量应用”。更强调数据，量化交易具有以下特征：
1.纪律。根据模型的运行结果做出决策，而不是凭感觉。纪律不仅可以抑制人性中贪婪、恐惧和运气的弱点。还可以克服认知偏差，这是可以追踪的。
2.系统。具体表现就是“三多”。一是多层次，包括三个层次的模型：大类资产配置、行业选择和特定资产选择;二是从多个角度来看。定量投资的核心思路是包括宏观周期、市场结构、估值、成长性、盈利质量、分析师的盈利预测、市场情绪等角度。三是多数据。即对海量数据的处理
3.套利思想。定量投资通过全面系统的扫描，捕捉错误定价和错误定价带来的机会。从而发现低估值，通过买入低估资产和卖出高估资产获利。
4.凭概率获胜。一是量化投资不断从历史数据中挖掘出预期会重复的规律并加以利用。二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
量化交易产生原理
一、量化交易是什么意思?
其实其概念理解起来并不是很难，它主要指的是利用所编写的软件程序，来实时跟进检测整个市场的交易情况。通过一些条件要求的设定。当市场交易行情，达到既定的条件便会自动的运行一些操作，如买卖等。
二、量化交易产生原理
以前，所有的盯盘都是交易员自己来看。实现根据市场行情的变化，来执行一些买卖操作。人的时间与精力都是有限制的。后面由于金融的不断发展，市场中的过也就变得多了起来。如果只是单独的依赖一个交易员来完成更多的股票操作，那是不现实的。正因为如此，后面将其与计算机相互结合金融金融操作。只需要设定相关的条件，通过写好的程序，进行数据处理，便可方便快捷的对市场进行高效率操作。
只有计算机是永远不够的。投行家，还需要对交易规则进行分析研究才能实现盈利。在还未出现计算机之前，这些都是比较有难度的操作。因为这个过程，涉及到了太多的数据分析与处理。后面与计算机相互结合，这些都有计算机来完成。通过不断的实战，然后制定出更加合理有效的交易规则。
正因为金融的发展与计算机技术的不断提升，才能让量化交易完美实现。通过总结我们得出，在数据集决策上，量化交易有着很大的优势。当然它也存在一些局限性，特别是对于一些突变情况下会带来更大的风险。由此可知，将量化交易与人工相互结合使用，才能实现更好的效果。
散户如何做量化交易
在量化交易过程中，散户可以这样做：
1、根据个股的历史数据，进行多因子选股，把市盈率、市净率、市销率等作为选股标准，选出一些价值被低估，或者处于合理区域的个股。
2、顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。
3、进行合理的仓位管理，即采取漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等，好应对个股后期的风险。
4、再根据个股的历史走势，寻找个股的支撑位和压力位，把它们作为止损、止盈点，即在压力位置，且获得收益的时候及时卖出;在跌破支撑位时，且股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。
股票量化交易中的模型建立是非常复杂的，拥有非常多的参数，数据量也非常大，数据分析的过程也十分复杂。
值得提出的是，大众投资者在接触量化投资基金时有所顾虑，一方面，是在A股市场欠成熟的环境下大众对新兴投资方法和模型可靠性的犹豫。另一方面，当前国内市场有效量化模型有限，为防复制，机构对其投资策略和构建理论依据往往遮遮掩掩不能透明化，这就增加了投资人对量化模型的担忧。
量化基金交易特征包括哪些
一、交易策略
一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择，进出场时机的选择，仓位和资金管理等几个方面。
按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同，可以将交易策略分为主观策略和量化策略。二、主观策略
主观策略主要依靠投资者的主观判断。
期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。
类似的，股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面，调查行业内的上市公司，形成交易决策。
无论是股票市场还是期货市场，大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。三、量化策略
量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。
投资者将初步的交易逻辑输入计算机，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、扬弃，以形成可接受的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件就已经确定，实盘中按照既定的程序执行。
对比而言，部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势，可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策，可以处理大量的数据，因此在广度上有优势。量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响，因而执行更为严格和精确。四、常见策略
常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略，趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。
常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等，著名的网格交易法更多的是一种交易方法，可以用在不同类型的策略中。
下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍，想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。
(1) 双均线策略
双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多，在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。
(2) 布林带策略
布林带由三条线构成，其中的中线是一根移动平均线，上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成，下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多，下穿下线时做空。
(3) 海归交易法
海归交易法由商品投机家理查德·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场，资金和仓位管理的各各方面，是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚，详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书，特别是后面的附录。
(4) 多因子选股
多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子，在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程，根据因子选择要交易的股票，确定出入场时机。
(5) 统计套利
统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利，也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质，在价差或价比偏离均衡位置时进场，在价差或价比回到均衡位置时出场。
(6) Alpha对冲策略
Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的持有股指期货空头，该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 网格交易法
网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明，目前螺纹价格3000，我们建立初始仓位，比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%，每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴，50点是网格宽度。该策略的收益波动很大
量化基金交易特征包括什么
量化基金的意思是通过借助统计学、数学方法，并且严格按照这些策略所构建的量化模型来指导投资的一种基金管理。
量化基金采用的策略包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、资产配置等。
量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。
资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。
股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
量化基金的优势：有助于避免盲点，控制风险。量化基金就是在大量历史数据的分析基础上，综合考虑到各种各样的投资方法，然后借助于计算机和数据分析来统计开发出适合当前市场的投资模型，依据投资模型来做出的投资决策。其核心其实就是通过数量化投资策略去进行风险控制，再加上主动投资的策略就可以在风险可控的情况下，获取市场的超额收益。另外量化基金突破了传统和指数型投资的局限，在行情不好的时候还可以变成固收类基金产品。
