量化交易是什么意思
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不会代码也可以使用量化工具提升投资效率和收益概率的。
今天简单介绍下量化交易如何快速入门。
量化交易是什么意思
量化交易是一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法，应用范围一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场。它主要依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素。
量化交易者可以通过使用复杂的数学（包括统计学、概率论、机器学）模型来分析数据和预测市场行为，并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。
量化交易使用场景
量化选股
通过利用算法分析大量股票，选择具有超额收益潜力的股票，大幅度提升散户选择优质股票的效率，这是非常适合散户的量化交易策略。
算法自动交易
主流的量化交易平台（比如BigQuant）可以使用预定的规则自动化执行量化交易，可以节约交易成本和时间。
注：以上只列举了两种常见量化使用场景，其他还包括资产量化分析统计套利、通过算法高频量化交易、事件量化分析市场趋势等等多种应用场景。
散户怎么参与量化交易
散户一般有两种方式参与量化交易：
量化策略选股
适合初次接触量化领域的投资者，可以通过平台已有量化策略，获取交易信号，提升选择效率和收益概率。BigQuant量化平台已有大量的优质量化策略，可以根据自身投资偏好、预期目标等因素进行选择。
自主开发量化策略
**适合有一定开发经验的投资者，**通过自定义分析量化因子，用来预测未来收益的证券特征，比如动量、价值、规模、质量和波动性。基于金融理论、历史分析和与投资目标的相关性，选择合适的因子进行数据分析，同时了解这些因子在不同市场条件下的表现，包括分析历史数据、识别趋势和模式。
BigQuant量化平台通过引入StockRanker机制到量化策略中，方便开发者打造优质AI量化策略。StockRanker充分考虑股票市场的特殊性，可以同时对全市场3000只股票的数据进行学习，并预测出股票排序。
排序学习 (Learning to Rank)：排序学习是一种广泛使用的监督学习方法 (Supervised Learning)，比如推荐系统的候选产品、用户排序，搜索引擎的文档排序，机器翻译中的候选结果排序等等。StockRanker 开创性的将排序学习和选股结合，并取得显著的效果 。
梯度提升树 (GBDT)：有多种算法可以用来完成排序学习任务，比如SVM、逻辑回归、概率模型等等。StockRanker使用了GBDT，GBDT是一种集成学习算法，在行业里使用广泛。
StockRanker的领先效果还得益于优秀的工程实现，我们在学习速度、学习能力和泛化性等方面，都做了大量的优化，并且提供了参数配置，让用户可以进一步根据需要调优。
量化策略开发完成之后，通过使用历史数据回测策略评估其有效性，了解与策略相关的潜在回报和风险。
使用量化交易策略的优势是帮助投资者去除人为情感，不受到情绪和主观偏见的影响。使用算法可以在短时间内处理大量数据和交易，提高了量化交易的效率。同时，量化交易领域正在不断发展和创新，尤其是在人工智能和机器学习技术方面，这些技术进步可能进一步提高量化策略的效率和效果。
整体来看，量化交易是一个高度专业化和技术驱动的领域，结合了金融市场知识、数学技巧和计算机技术，为量化交易决策提供了一个客观和科学的基础。
https://bigquant.com/wiki/doc/zhouqi-yinzi-xilie-PwSKJMwbfV
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