近些日子，一则“量化交易是什么意思？适合散户吗？ ”的问题，成为了一个热门的话题，我来说下我的看法。来了解一下量化交易是什么意思。量化交易呢，就是通过计算机去进行统计一些高胜率的模型，通过这个交易模型去进行自动化的交易，实现盈利，这就是量化交易。量化交易适合散户吗？我认为是不适合的，量化交易需要你懂得怎么编程，懂股市，然后才能够去做出这么一个系统，做出这么一个稳定的模型。散户怎么做更好呢？散户如果买股票，那么就去买入龙头股持有就行，或者是直接去购买一些基金，让他们帮你理财操作。那么具体的情况是什么呢？我来给大家分享一下我的看法。一.量化交易是什么意思
量化交易呢，就是通过计算机去进行统计一些高胜率的模型，通过这个交易模型去进行自动化的交易，实现盈利，这就是量化交易。量化交易是一些专业的投资公司会去使用的一些方法，甚至现在还出现了自动打板的席位，非常厉害的。二.适合散户吗
我认为是不适合的，量化交易需要你懂得怎么编程，懂股市，然后才能够去做出这么一个系统，做出这么一个稳定的模型。那你一个散户，一不懂编程，二不懂股市，拿什么去量化交易呢？三.散户怎么做更好
散户如果买股票，那么就去买入龙头股持有就行，或者是直接去购买一些基金，让他们帮你理财操作。这是相对来说更加容易盈利的一种方式，如果去操作其他的票频繁的追涨杀跌是很难去赚钱的。 大家看完，记得点赞 加关注 收藏哦。
国际量化金融分析师（CQF）是量化金融领域权威的国际资格认证，由Dr、PaulWilmott创立，在过去18年来获得来自世界各地的数千名量化金融专业人士的认可。
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CQF是什么？
同样是考过CQF的人，最终收获的东西也不一定一样。
国际量化金融分析师（CQF）是量化金融领域权威的国际资格认证，由Dr、PaulWilmott创立，在过去18年来获得来自世界各地的数千名量化金融专业人士的认可。
Dr、PaulWilmott是著名金融工程学家，牛津大学教授，英国皇家学会会员，牛津大学量化金融项目创始人，量化投资基金凯萨资本的创始人。
他发表了100多篇关于金融与数学的研究性论文，是量化金融著名期刊的主编，也是多套量化金融教科书的作者。
将理论与实践进行相互印证，才会有更多新的体会。
CQF就是完全顺应金融与科技结合的巨大需求，增加金融科技人才的储备来推动全球量化金融的发展。
课程深度也是运用了金融科技目前最核心的技术——机器学习、大数据、云计算等，教学生如何将这些技术运用到量化金融领域。
量化分析就是用数学方法把数据特征归纳总结出来，利用特征来预测未来结果出现的概率，以概率为支撑做出投资决策。
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为何选择CQF？
金融科技不断推动新的金融服务模式发展，并对提升金融服务供给能力产生持续的推动力。
除了互联网金融、基金、券商率先起步，传统金融机构如银行、保险、交易所等也在加大科技运用的步伐，中国金融科技生态圈的建设势在必行。
数据来源：毕马威分析
约有88％的金融机构表明未来3年将加大对金融科技人才的投入，其中约40％企业预计投入增加大于20％，金融科技人才仍然是金融科技企业发展的核心驱动因素和重点投入方向。
虽然中国量化相比海外起步晚10年以上，但目前仍在告诉成长，未来发展可期，也有不少头部量化私募开始了抢人大战。不难看出，无论在面试和工作中，都有极大的好处。如果你想进入量化岗位，有了CQF绝对是锦上添花。
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CQF课程介绍CQF并不是一个简单的考试，而是一个课程项目。
通过线上授课，线下完成作业来教授学员知识，与国际名校金融工程硕士是具有同等学力的。每年有两次入学机会分别是1月和6月。
CQF能学到的课程内容非常广，大致来说可以说是以传统的金融工程为基础，在叠加前沿的金融领域的课程。
课程的设置为6门必修课程和2门选修课程。在模块2、3、4结束后分别有一次考试，在模块6之后，会有一次FinalProject，通过所有考试后即可持证。
CQF的另外一个特点是——终身学习图书馆，学员可以终身看课。随着新课程的不断增加，协会每年会定期更新内容，不断扩展量化领域前沿的信息。
更重要的是，CQF还拥有一个庞大的校友网络，在这里不仅会提升你的专业知识储备，还会拓展更多人脉关系。
CQF在全球90多个国家和地区，拥有5500＋的学员。在全球领先组织中担任重要职位，包括美国银行，巴克莱银行，美林证券，摩根大通，汇丰银行，德意志银行等。
CQF校友在90多个国家担任重要职位
CQF的报名费用包括一次性所有费用，报名之后不会另外收费。包括：中英文课程费用，学习支持和服务费用，英文原版教材费用，重修和补考，以及终身学习图书馆等。
在这里，小编要补充一句，明年CQF价格可能还会陆续涨价，中文课程暂时是免费赠送，后面也可能要收费。
所以不难看出，报名CQF不管是从考试、课程的难度，还是价格来看，都是宜早不宜晚。04
CQF就业前景如何？
CQF是量化金融领域的顶级证书，而量化金融又是金融科技的典型代表，CQF在未来有着非常好的发展前景。
在美国投行，一个没有经验的Quant，每年大概能挣到平均12万美金的BaseSalar再加上股票奖金、佣金、年终分红等奖金，以Citi为例TotalCompensation一般会超过14万美金。
在国内，如果量化从业3年以上，经常能碰到猎头职位，常见的参考职位如下：
投研系统开发工程师
重点本科及以上，计算机相关专业，有丰富的股票或期货量化交易系统开发经验，中高频或中低频交易系统开发经验都可以。量化投资组长（或PM）
CTA和股指期货PM，两个方向的都需要，尤其重点看CTA方向的PM。要求：理工科背景，2年以上经验，实盘资金300万以上，中短线，年后收益率15＋％，目前头部私募量化背景优先考虑，过来后会配置IT和研究员，薪资和提成open可谈。
基金经理/PM
策略提成是公司收入的30％-50％；PS：tick2trade100ms延迟，支持tick级交易，离职率0。
字面意思很简单，就是对应人工交易，用计算机程序辅助、决策、执行交易。《证券期货市场程序化交易管理办法》定义的程序化交易，是指通过既定程序或特定软件自动生成或执行交易指令的交易行为。程序化交易中的具体交易机会、头寸、止损和盈利标准可以写入交易程序或独立于程序。编程只是交易执行的一种方式。
使用程序交易有一些众所周知的优势，例如更快的交易速度，不受人类情绪的影响，以及更好地执行保证。
同时要注意交易程序和交易系统的区别。交易系统是一个完整的系统，具体的执行程序可能只是其中的一部分。一个好的交易系统还应该包括风险控制、资金运用、仓位管理等方面，而不仅仅是交易信号的产生。我们在数据和历史统计的基础上，通过概率、微积分等数学工具研究市场上各种资产价格的结构性因素，从而做出一些交易决策。量化交易不一定需要使用计算机来执行交易。基于交易因素数量变化的交易可以称为数量交易。一般的量化投资涉及复杂的数学模型，对投资者的数学能力要求很高，但并不意味着量化投资一定会赚钱，而是要看模型是否有效。
不得不提一下这两年非常流行的“人工智能”和“机器学习”。它们太容易与量化交易同时被提及。但具体来说，它们相互包容，但又各不相同。量化交易是寻找有一定逻辑基础的相对规律。这些规律并不是一成不变的，机器学习中“学习”的概念是，如果一个系统可以通过执行某个过程来提高其性能，那么它就是“学习”。机器只能“执行过程”。这个过程必须是决定性的。但这并不能完全概括量化与人工智能的关系。因为机器学习只是人工智能的一种方式。
从交易模型来看，“模型先生”西蒙斯的复兴科技基金可以说是量化投资或者人工智能，但传统的量化模型也可以看作是人工智能模型，但并不是现代意义上的“强人工智能模型”。有人预测，未来五到十年，人工智能可能是科技产业发展的主要方向。当通过人工智能的方法和手段可以更准确地做出交易判断时，现在有些交易系统已经提前48小时达到预测股市涨跌的方向，准确率高达75%。只是对一些“假突破”临界点的判断有待进一步提高，而当其对交易结果产生积极影响时，更多的人会选择使用人工智能进行交易。未来人工智能交易系统的策略可能会根据高频、中频、低频、短线、中线、长线、市场情绪分析和大势变化进行分类组合。人工智能与量化策略的融合，最终成为一个巨大的、深度细分的领域。
