股票(piao)量化交易，就是将股票市场所有(you)的股票信息，比如股票的涨(zhang)跌历史数据，成交量(liang)历史数据，股票的基本面历(li)史数据，指数涨跌历(li)史数据等等全部输入计算(suan)机，进行大数据分析，之后根据大(da)数据选择出炒股成功率最高的方案(an)，并设计成计算机自动操盘模(mo)式，称为量化交易。
量(liang)化交易
所谓量化交易，是指以先进的数学模型(xing)替代人为的主观判断，同时利用计算(suan)机技术从庞大的(de)历史数据中海选(xuan)出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极(ji)大地减少了投资者情绪波动的(de)影响，避免在市场极度狂热(re)或悲观的情况下作出(chu)非理性的投资决策。
量(liang)化选股就是利用数量化的方法(fa)选择股票组合，期望(wang)该股票组合能够获得(de)超越基准收益率的投资行为，研究表明(ming)，板块、行业轮动在机构投资者的交(jiao)易中最为获利的盈利模式是(shi)基于行业层面进行周期性和防御性(xing)的轮动配置，这也是(shi)机构投资者最普遍采(cai)用的策略。此外，周期性股票在(zai)扩张性货币政策时期表现较好，而在紧(jin)缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策(ce)下具有显著的差异。
量化交易潜在风险
1、历史数据的完(wan)整性。行情数据不完(wan)整可能导致模型与行情数据不匹配(pei)。行情数据自身风格转换，也可能导致(zhi)模型失败，如交易流(liu)动性，价格波动(dong)幅度，价格波动频率等，而这一点是(shi)量化交易难以克(ke)服的。
2、模型设计中没有考虑仓位(wei)和资金配置，没有安全的风险评估和预(yu)防措施，可能导致资(zi)金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交(jiao)易产生影响。
4、同质(zhi)模型产生竞争交易现象导致的风(feng)险。
5、单一投(tou)资品种导致的不可预测风险。
什么是量化交易一、什(shi)么是量化交易
量化交易即使用现代统(tong)计学和数学工具，借助计算机建立数(shu)量模型，制定策略，严格(ge)按照既定策略交易。具(ju)体又可分为高频交易和非高频交易(yi)，其中非高频交(jiao)易适合一般个人投资(zi)者和中小机构。
量化(hua)交易是以先进的数学模型替代(dai)人为的主观判断，利用计算(suan)机技术从庞大的历史数据中海选能(neng)带来超额预期年化预期收益(yi)的多种“大概率”事件以制定策(ce)略，极大地减少了投资者情绪波动(dong)的影响，避免在市场极(ji)度狂热或悲观的情况下作出非理性(xing)的投资决策。
二、量(liang)化交易的优点
1、投资业绩稳定。
因为(wei)量化交易业绩所依靠的通常是由(you)很多次的大概率事(shi)件产生的利润积累起来的，达(da)到它的要求才能够(gou)进场。经过多个(ge)步骤，层层把关，从(cong)而极大地提高成功率。尽管它并不能(neng)保证你每一次都(dou)能够赚钱，但它能够它靠概率取胜。
这主要表现在两个方面：
量化交易从历史数据中(zhong)不断地挖掘有望在未来重(zhong)复的规律并进行(xing)利用。
依靠(kao)一组股票来获胜，而不是一(yi)个或者几个股票获胜(sheng)。从投资组合理念来看就是捕捉大(da)概率获胜的股票，而不是押到(dao)单个股票上。
2、能够理性投资。
在容易失去(qu)理性的情况之下帮助你(ni)保持理性，因而在市场反应过度、丧失(shi)理性的时候能够及(ji)时把握住时机。
3、信息的处理能力强。
个人交易证券市场，对市场各种(zhong)信息必然会感到十分茫然，而量化交(jiao)易对信息的处理能力更强(qiang)。当我们而对证券(quan)市场时，感觉它就如同大海似(si)的，在茫茫的大海之中，要(yao)想持续地获取回报，就需要一个(ge)指引。而这个指引就是我们的交易(yi)模型，就像是茫茫证券市场航(hang)行时的罗盘。
量化交易是什(shi)么意思量化交易是指借(jie)助现代统计学和数学的方法，利(li)用计算机技术来进行交易的证券(quan)投资方式，极大地减少了投资者(zhe)情绪波动的影响，避免(mian)在市场极度狂热或悲观的(de)情况下，作出非理(li)性的投资决策。
【拓展资料】
量化交易是指以先进的数学模(mo)型替代人为的主观判断，利用(yong)计算机技术从庞大的历史数据(ju)中海选能带来超额收(shou)益的多种“大概率”事件(jian)以制定策略，极大地减少了投资者情(qing)绪波动的影响，避免在市场极(ji)度狂热或悲观的情况下作出非理(li)性的投资决策。
国(guo)外市场：
首先，从全球市场的参与主体来(lai)看，按照管理资产的规模，2018年全球排名前六位中的(de)五家资管机构，都是依(yi)靠计算机技术来开展投资决策，而且进(jin)入2019年由量化及程序化交易(yi)所管理的资金规模进一步扩大。
其次，全球超70%的资金交易用计算机(ji)或者程序进行，其中一半是由(you)量化或者程序化的(de)管理人来操盘。在国外(wai)招聘网站搜索金融工(gong)程师(包括量化、数据科学等关键(jian)词)会出现超过(guo)33万个相关岗位。
第三，从高校的(de)培养方向来看，已有超过(guo)450所美国大学设置了金融工程专业(ye)，每年相关专业毕业生达(da)到1.5万人，市场(chang)需求与毕业生数量的差距显著(zhu)，因此数据科学(xue)、计算机科学、会计以及相关STEM（基础科学）学生毕业后进入金(jin)融行业从事量化分析和应(ying)用开发的相关工作。
量化交易具有以下(xia)特点：
1.纪律性
根据模型(xing)的运行结果进行决策，而不(bu)是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪(tan)婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可(ke)以克服认知偏差，且可跟踪。
2.系统性
具体表现为“三多”。一是(shi)多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产(chan)三个层次上都有模型；二是多角度，定(ding)量投资的核心思想包括(kuo)宏观周期、市场结构、估值(zhi)、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪(xu)等多个角度；三是多数(shu)据，即对海量数据的(de)处理。
3.套利思想
定量投资通过全面、系统性的(de)扫描捕捉错误定价、错(cuo)误估值带来的机会，从而发现估值洼(wa)地，并通过买入低估资产、卖出高估(gu)资产而获利。
4.概率(lu)取胜
一是定量投资不(bu)断从历史数据中挖掘有望重复的规(gui)律并加以利用；二是依靠组合资产(chan)取胜，而不是单个资产(chan)取胜。
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