量化交易是什么意思(量化交易和条件单有什么区别)

1. 量化交易是什么意思，量化交易和条件单有什么区别？

量化交易和条件单都是金融市场的交易策略，它们之间存在一定的区别。以下是它们之间的主要区别：

1. 定义和策略：

量化交易是一种通过使用数学模型、统计分析和计算机技术来自动化交易决策的过程。量化交易策略通常基于某种市场规律、技术指标或基本面数据，以实现盈利目标。量化交易可以涵盖多种交易类型，包括对冲、套利、趋势跟踪等。

条件单（又称挂单、限价单等）是一种预先设定的交易指令，根据用户设定的特定条件（如价格、时间等）自动执行交易。条件单通常用于在特定价格水平执行交易，以实现更好的执行价格或避免因市场波动而产生的不利影响。条件单是量化交易的一种实现方式，但并非所有量化交易都使用条件单。

2. 自动化程度：

量化交易通常是高度自动化的，这意味着交易决策和执行过程都是由计算机算法控制的。量化交易的目的是降低人为干预的风险，提高交易效率和一致性。

条件单也具有一定程度的自动化，但它们主要关注交易执行过程。用户需要预先设定交易条件，然后由交易软件在满足条件时自动执行交易。条件单在自动化程度上相对较低，但仍然可以帮助交易者实现更好的交易效果。

总之，量化交易是一种涵盖多种交易策略的自动化交易方法，而条件单是实现量化交易的一种工具。量化交易可以通过条件单来实现，但并非所有量化交易都使用条件单。

量化交易是什么意思(量化交易和条件单有什么区别)

2. 量化交易是什么？

先说下作背景，本人是计算机专业博士，学过一些哲学和逻辑学，业务炒炒股票看看盘，做了几年数据科学家，转到量化领域的，目前在一家私募工作。算有点情怀，想要有一颗有趣的灵魂。

受到邀请，要我从业内人角度谈谈量化交易，说这个话题很多人关心，大家观点很不统一，值得聊一聊。

个人是理工科出身，文字功底可以说相当不好，平时专心做模型，也不怎么关心一般大家对量化投资的行业的讨论，既然答应了要写，本着负责的角度，顺路了解学习下市场各位大佬的解读，在回答问题之前先去看了知乎上关于量化的讨论，很多人说量化是个伪命题，量化交易不赚钱，量化在中国市场行不通，等等，一看理由，大部分都在说，我在量化交易里亏了钱，很多量化水平不高连续亏钱，私募策略趋同，各种亏钱。又去看了看几个量化策略平台和论坛，翻翻帖子，动辄300%，500%收益率，很多人做所谓的的量化模型的业绩回测好得像ATM取款机，想膜拜下大佬的交易理念、策略思路，发现根本没有任何说明。看完之后有这么几个感受：第一，国内量化的确挺多人关心的，参与讨论的人也不少，的确是值得聊一聊的话题；第二，大家最终关心和评价标准很实在，赚钱还是硬道理，赚不赚钱基本上也是唯一的评价标准（真是现实的社会啊）；第三，大部分人谈量化交易都挺割裂的，有的人纯粹就量化谈量化，有些人就交易在谈交易，最后驴头不对马嘴，彼此不知道在说啥。很多人跟我说，看过很多知乎大道理，听了很多大V讲座，还是搞不清量化交易是啥，好不好，行不行，有没有前途，你能来给我一个答案吗？我自己看完，总结了一下，本质上，都是“归纳法”思维惹的祸。什么叫归纳法，归纳法就是看到现象推导结论。因为前提A、B、C都指向结论D，A是对的，B是对的，C是对的，所以D肯定是对的，A是错的、B是错的、C是错的，所以D也是错的。A是对的、B是错的、C是模棱两可的，小编就蒙了。古希腊哲学家就告诉我们，归纳法不靠谱，正面例子A、B、C、D列举可以10000000000个，1个反例就可以推翻一切，结论就不正确了。即使穷尽了当下所有的例子，一样有人会提出，过去正确的现在不一定，现在正确的也不代表未来。介于目前市面上各种讲量化的书籍、大V、论坛讨论都已经挺多了，大家都各自拿自己举例子，正面反面各有无数个，我再来举一个自己的例子，也就徒增大家的烦恼。所以我决定发挥下哲学特长，逆向思维，用传说中的“演绎法”来跟大家说说问题。首先我们来定义下问题。啥叫量化交易？量化交易，洋气点叫Quantitative Trading。顾名思义，分两个部分。量化，Quantitative。交易，Trading。量化是啥？量，就是数量，就是数的意思。化，就是变化，就是变的意思。那，量化就啥，量化就是把人感知到东西“变”成“数”，换句话说，就是用数据来描述现象和现象的规律。所以，量化从概念上没啥复杂的，就是数学。数学是什么，数学就是一套人定义世界发现规律的工具体系，人看到太阳，画了个圆，量了下长度就有了直径，看到了很多圆，发现了圆周率，有了几何学，发现算起来太麻烦，画了个象限图，每点给一个坐标，所谓解析几何，发现不规则图形也能这么算，于是搞了微积分，甚至搞出了基于球面的非欧几何，都是数学。交易是啥？交就是对象，易就是换，所谓trade，就是买卖。交易赚的，就是买卖之间的价差。能够靠价差赚钱，首先这个东西要有人买有人卖，玩家多了，而且各个玩家心理价格不一样，这样才能够一个价格从A那里买，另一个价格到B那里卖。玩家多到一定程度，就可以搞公开市场集合竞价，大家一起报单，市场负责给你找对手，于是变成一个价格从市场买，一个价格到市场卖。还是一样的，低买高卖就赚钱，高买低卖就亏钱。量化交易，就是用数学方法来指导买卖。数学指导买卖的核心就是算价格，尽可能算出价格的规律，尽可能准确预测价格变化，然后尽可能实现低买高卖。量化交易本身并不神秘，就像是看到太阳画了一个圆，看到了测量出直径一样，也是数学一样。运用量化手段本身门槛并不高，难的是，在什么样的市场上，运用什么样的方法，可以持续算出价格的规律，而且能够在理想的价格上成交。所以，要实现有效的量化交易，要符合这么三个条件：一、存在公开交易市场，对于所有交易者一视同仁，提供公允的价格；二、具有连续的价格，有稳定的可追溯的历史数据；三、流动性好，可以实现有效交易。

因此，量化交易比较适合运用在股票、期货甚至数字货币这些有交易所的，流动性好的，历史数据时间长，参与者门槛低的公开市场标准化合约的交易，在国债、远期、REITS、ABS、收益凭证等参与者少，价格不透明的市场，用数学工具做做定价模型可以，做量化交易还是算了。

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3. 什么是量化？

量化，在数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。连续信号经过采样成为离散信号，离散信号经过量化即成为数字信号。注意离散信号通常情况下并不需要经过量化的过程，但可能在值域上并不离散，还是需要经过量化的过程。信号的采样和量化通常都是由ADC实现的。

中文名

量化

外文名

Quantization

领域

通信

应用

信号转换

类别

均匀量化和非均匀量化