| huozm32831 |
2022-03-20 15:50 |
互联网的高速发展产生了大数据，也造就了大数据在包括金融行业在内的众多业务领域的应用场景。同样，大数据应用在证券量化投资中的应用价值毋庸置疑，投资过程中我们能获得的数据除了大量的传统金融数据，GIS、新闻、博客、论坛、即时通讯也会产生图像化、语言化的文本和音频数据，往往对金融市场也会造成或多或少的影响，这些数据海量地聚集，远远超越了人类对数据可能的处理能力。在大数据的海洋中要分析和识别模式，似乎依靠基于人工智能的机器学习工具和技术是唯一选择，这应该是大数据应用环境下发展投资策略的必由之路。人工智能尤其是深度学习的方法的发展，提高了对于非结构化、高维稀疏的数据进行非线性规划求解的能力。量化交易正是利用计算机的数据处理能力，对宏观周期内投资产品的市场结构、估值成长、盈利质量、市场情绪等多个角度进行分析，藉以制定新型投资策略，形成一整套操作系统，在实盘中使用电脑自动执行。
采取股票量化交易的目的就是以明确的指标和规则指导交易，量化策略在实际使用的过程中可以脱离人为判断，执行速度更快，运作效率得到了提高。不论是否采用程序化的执行手段，量化交易策略都能够在实际交易中减少人的负担，也就减少了许多重复性的劳动。量化交易通过对投资过程的程序化，把人的情绪排除到投资进程之外，整个投资过程完全按照预先设定的程序进行操作，确保投资进程的客观性。事实上对于市场的成熟、稳定、高效是有帮助的。
随着证券市场的不断发展、金融衍生品的不断推出、投资复杂度的日益提高，量化投资将以其低风险、收益稳定的特性成为机构投资者的主要投资策略。
在科学不断进步的今天，越来越多的先进技术被创造出来并应用到各种情境之下。通过结合多个不同学科的知识和相应的数学模型，量化交易策略更有可能发现一些隐藏较深的复杂数据规律，而这些规律往往不太容易被主观交易者察觉得到。随着大数据、人工智能等技术的飞速进展，金融投资正在逐步由人主导转向由科技引领，人与技术在投资过程中如何更好地结合，成为未来投资的关键。在此背景下，量化投资日益得到国内大量基金公司的重视，特别是在监管逐步趋严、市场有效性逐步提升的过程中，量化交易具有广阔的成长空间。
归纳起来，量化交易可以解决散户在炒股过程中的三大痛点和难点（不会买卖股票，没有时间，心态差）
1、缺少非常专业的炒股知识（量化交易可以将影响股票涨跌的因素中的导致涨的因素，包括图形，资金和消息全部组合成起来形成一个量化交易策略，这个策略就相当于一个拥有专业技术和15年炒股技术的老股民了）
2、没有足够的时间去分析研究股价运行的变化规律，做不到波段操作，在起涨点买，在上涨波段顶点抛，很多股票，你买进它就跌，你抛出它就涨，有的股票涨了还要涨，有的股票跌了还要跌，您不知道起涨点和顶点在什么地方？所以只能是盲目的追涨杀跌，结果总是越炒越亏，要么越套越深（量化交易可以设置好买入点，止盈点以及止损点，根本不用盯盘，偶尔拿手机看看那些票成交了，看下持仓情况和交易记录就可以，让散户朋友把大把的时间回归到家庭和工作中）
3、没有稳定的心态 和定力，会因为股价的大幅波动而影响既定的操作方法。（量化交易软件说通俗一点就是一个机器人，机器人是没有情感的，他只知道按照设置的程序的去运行，到了买点买进就买进，到了止盈位就买进，同时到了止损位卖出）
随着大数据、人工智能等技术的飞速进展，金融投资正在逐步由人主导转向科技引领，人与技术在投资过程中如何更好地结合，成为未来投资的关键。 |
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