什么是量化交易？
量化交易主要是通过数学模型，如线性回归等，并利用计算机编程技术，从庞大的历史数据中筛选能带来超额收益的事件，找到共同点后制定交易策略，再根据策略提供的信号进行买卖操作以获取超额收益。其细分类型包括自动化交易、数量化投资、程序化交易、算法交易和高频交易等。
量化交易的细分类型
自动化交易
自动化交易是指借助计算机程序，按照预设的条件自动执行交易指令，减少人为干预，提高交易效率和准确性。
数量化投资
数量化投资侧重于运用数学和统计方法对投资进行分析和决策，通过构建量化模型来筛选投资标的。
程序化交易
程序化交易是按照预先设定的程序进行交易，其交易策略和规则被编写成计算机程序。
算法交易
算法交易则更加复杂，它综合考虑多种因素，如市场流动性、交易成本等，通过优化算法来执行交易指令。
高频交易
高频交易以极短的时间周期进行交易，追求微小的价格变动带来的利润。
从事量化交易需要具备的条件
一定的数学基础
如果不是数学相关专业出身，建议自学统计学课程，至少掌握线性回归的内容，如建立回归模型、对模型展开分析、进行显著性检验以及运用模型预测因变量等。
计算机编程能力
Python是常用的编程语言，通过它可以实现爬虫获取数据、自动化计算技术指标、绘制择时交易信号等功能。爬虫在数据分析和研究、新闻整合、电子商务和数据挖掘等领域都有广泛应用。
多少人有自己的交易系统？
按照二八定律，大概只有二成的人在想办法建立交易系统。而在有交易系统的人群中，又只有二成的人在走向量化交易系统。
多少人在进行量化交易？
目前，所有中小机构的量化拆单和文件扫单行为里大概80%涉及量化交易。随着行业发展，资管机构越来越趋向于自动化算法交易，个人交易者中也有部分在研究，但手动交易者仍占多数。
个人做量化交易是否可行？
个人做量化交易是可行的，但面临诸多挑战。个人资金量相对较小，对市场影响小，交易行为冲击成本低，开发的量化策略可能更有效。但个人做量化需要达到一定的岗位要求，具备相应的知识和技能。
个人做量化交易的优势
个人资金量不大，交易灵活，一些小策略有正向盈利预期，且不会因容量限制而失效。
个人做量化交易的挑战
个人在技术、数据、风险控制等方面可能不如机构，需要不断学习和提升。
量化交易中的交易策略
以国金量化多因子股票型证券投资基金为例，其投资策略包括资产配置策略、多因子选股策略、统计套利策略、事件驱动套利策略、投资组合优化、固定收益类资产投资策略、股指期货投资策略、股票期权投资策略、国债期货投资策略、权证投资策略等。
如何获取和计算实时数据的技术指标？
做历史测试时，计算本地历史数据的技术指标较容易，但在实盘或模拟交易中，获取实时数据后，可运用Python自动化的功能一键计算技术指标。
量化交易是一种复杂但具有潜力的投资方式，无论是机构还是个人，都需要不断学习和适应市场变化，以提高交易效果。
相关问答
量化交易和传统交易有什么不同？
量化交易依靠数学模型和计算机程序进行决策和执行，传统交易更多依赖人的经验和判断。
量化交易一定能赚钱吗？
量化交易不一定能保证赚钱，它只是一种投资方式，仍受市场风险等多种因素影响。
如何学习Python用于量化交易？
可以通过在线课程、书籍、实践项目等方式学习，先掌握基础语法，再深入学习相关库和框架。
怎样判断一个量化交易策略是否有效？
可通过回测、模拟交易、风险评估等方法，观察策略在不同市场环境下的表现。
量化交易对市场公平性有影响吗？
量化交易本身不会影响市场公平性，但如果存在违规操作或不公平竞争则可能有影响。
中小机构的量化交易有何特点？
通常更注重成本控制和效率提升，策略相对简单但灵活。
简短标题：量化交易，你了解多少？谁在参与？
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