摘要：个人做量化交易靠谱吗？ 靠谱 个人做量化交易并不需要打败大机构,而是提高自己的盈利胜率,跑赢那些拍脑袋、靠感觉、听消息的散户就可以了。现在很多大私募,开始的时候,核心量化
个人做量化交易靠谱吗？
靠谱
个人做量化交易并不需要打败大机构,而是提高自己的盈利胜率,跑赢那些拍脑袋、靠感觉、听消息的散户就可以了。现在很多大私募,开始的时候,核心量化团队只有一两个人,也许是幸存者偏差,但不能否定个人量化的靠谱存在。
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国内最强的量化基金是哪一家？
我是腼腆青年，很高兴为你回答这个问题。
自从2009年，量化基金作为一个新基金品种出现在中国基金市场。接近十年的时间，量化基金这种新的投资方式已经从试水逐渐进去主流基金产品线，被越来越多的基金投资人所认可。量化基金，简单地说，就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理基金投资组合。数量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析，利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据，以得到最优的投资组合和投资机会，从而赚取最大投资回报。自从2009年以来，基金市场上相继出现了嘉实量化阿尔法、中海量化、长盛量化等一系列的量化基金。
现在国内的量化基金很多，去年排在前三的三只量化基金分别是：
1长信量化先锋（519983）
2.泰达宏利逆向策略（229002）
3.东方红京东大数据（001564）
对于量化基金，有利有弊。虽然他可以通过系统的分析做出决策，发现大量的投资机会，但在国内市场上，量化投资才刚刚起步。这一是由于国内市场并不成熟，难以找到稳定有效的量化模型；另一方面也缺乏足够的投资工具，使得量化模型难以充分发挥自动交易的特性。对于量化基金投资，我们还是要谨慎。不要盲目乐观。
我是腼腆青年，想学习基金投资的朋友可以点个关注。有疑问的可以下方留言，我会一一解答。谢谢大家！
长信量化先锋混合近3个月收益9.23%是什么意思
就是最近3个月该基金涨了9.23%，假如你3个月前买了1万该基金，目前就相当于赚了923元，不过基金有风险，后面也会存在亏损的可能。
炸了！量化真的这么赚钱吗？不了解别入坑！
大家好，我是喵酱，一枚沪漂转行学量化的女汉纸，酷爱rap。
原回答链接：
https://www.zhihu.com/question/33420591/answer/56449914
按大类来分，个人认为至少可以分为4类：
Q-measureQuant、风险计量、量化投资策略研发和、高频交易。
01
QmeasureQuant
QmeasureQuant主要为各种奇异衍生品的定价提供支持，2008年金融危机之前在美国（乃至全球）市场上非常牛逼的一群人。
各种奇异衍生品的标的包括但不仅限于利率、权益、信用、货币和商品。
这类Quant主要为Tradingdesk提供定价支持和风控模型。
其主要基于风险中性定价(riskneutralpricing假设，利用各种理论和数值方法例如PDE,MonteCarlosimulations等建模。
2008年金融危机之后，随着全球复杂衍生品市场的萎缩和监管的加强，这类Quant的需求急剧减少。
因为这类Quant所需的数学能力极高，在美国主要招名校的数学和物理类PhD。
中国市场上的衍生品在渐渐变多，2015年2月场内期权（上证50ETF期权）终于挂牌，之后相继有以沪深300、中证500（中金所）及创业板ETF（深交所）等各种标的的场内期权上市，这些标准衍生品的陆续上市都为国内复杂衍生品提供了对冲手段，未来复杂衍生品的发展大有可为。
目测国内到目前为止衍生品人才的需求（相比其他几类量化人才）不是很大，衍生品人才的供给就更少了，真心想走这条路最好出国读金融数学PhD.
02
风险计量
风险按大类可以分为市场风险、信用风险和操作风险等等，这几类风险特征迥异。
市场风险就是二级市场的投资带来的风险，所以市场风险的计量需要对前台交易的各种头寸的风险特征和定价方法（如果有交易复杂衍生品的话）有深入的了解，所需技能和前台投资部门比较相似。
某Top10券商自营部门，风险管理的人水平挺高的，显然是金工出身，不过他们的工作显然比投资部门要轻松不少……
走这条路建议金工背景+考FRM（这是低配了）。
不过，说老实话，所有的金融机构招风险管理的人都比较少……
信用风险是商业银行的主要风险，主要工作是建立模型预测PD啦，EAD和LGD也有模型不过可以玩的花样不多——如果各位稍微学过一点金融风险管理、学过巴塞尔协议的，应该都记得PD*EAD*LGD是什么意思吧！
另外高级一点就是自建风险资本模型来代替巴塞尔协议指定的模型，以达到为银行节约资本计提的目的。
操作风险就不说了，因为案例各不相同，其实挺难量化的。
03
量化投资策略研发
毫无疑问这是目前我国市场上需求最旺盛的一类量化金融工作，甚至不少人会直接把“量化”一词等同于此，所以就多写一点咯。
ps：注意以下的分类彼此可能没有绝对的界限，也就是说可能会有交叉、重合的地方。
Alpha策略：顾名思义就是寻找股票市场上的Alpha（超额收益）。
一大批机构投资者，包括公募基金（旗下的指数增强基金或纯量化基金）、券商自营和很多私募基金都把大量精力投注在这类策略上。
这类策略一般是做多有超额收益的股票，同时做空股指期货，两者之差带来绝对收益（即无论牛市还是熊市），这类策略都可以带来稳定的收益。
因为中国股市（除了创业板之外）在2010~2013年的漫漫熊途，所以很多投资者青睐这类策略。
因为市场上的Alpha策略和“多因子策略”是近义词。我就拿多因子来举例好了。
因子至少可以划分为：规模（大盘vs小盘）、市场（例如动量或流动性）、成长、估值、盈利能力、经营能力等这么多维度。
当然这些维度未必是彼此垂直的，可能是线性相关的。
Fama-French的三因子模型（beta、规模、估值）或Cahart的四因子模型（加入了动量）是这类模型的学术基石。
国内的卖方研报中讨论多因子模型的可谓数不胜数，要入门的话，看研报很快。
做这类研究嘛，不需要太高深的数学或编程技能，Matlab会用cell就可以上手开搞了。
不过对于会计知识要有起码的掌握，财报都看不懂怎么搞多因子你说是不！
事件驱动策略：例如基于重组、并购、分红送转、定向增发、大股东增持、业绩预告，甚至投资者调研之类的对股价会产生重大影响的事件构建投资策略。
对于数据库提供了充足数据的，往往是市场上人尽皆知的，所以很难带来超额收益，或是一个新闻刚出股价就涨停了，你想买也买不进去。因此，探索新的事件类型是超额收益的来源——因此需要掌握网页爬虫/文本挖掘的能力。
良好的编程能力才能保证策略的高效开发。
毕竟，目前A股市场上有2600多只股票，数据量是极大的。
何谓良好的编程能力呢？我认为就是，利用你（运算和内存）有限的计算机性能、能快速处理和分析你想分析的数据并得到结论。
如果处理高手只需要几分钟的数据集你需要好几个小时，那开发策略的效率显然很低，后果我就不细说了。
以上的例子都是中国A股市场的，但其实量化投资策略的开发并不*限于权益类市场，商品、货币、利率等显然也可以大量运用量化的投资方法。
04
高频交易
高频交易至少可以包括做市和套利两类。在美国市场上，做市是主流的HFT业务。
做市是指，在市场上提供流动性，也就是说任何交易者在市场上想买一样东西（例如股票、例如期权）做市商要保证能提供一个报价卖给他；任何人要卖一样东西，做市商要保证能提供一个报价买下来。
也就是说，做市商是所有交易者的交易对手。
与美国股市不同，中国A股市场和期货市场都是没有做市商的，所有A股和国内期货的投资者的交易对手是其他投资者。
以前，券商只需要投资者提供来自交易所的行情即可，买卖的价格是市场所有投资者整体决定的；而当券商的角色变为做市商，券商就需要自己（通过计算）对期权给出报价，并高速地（自动化地）提供给全市场的投资者。
这一过程完全是自动化交易，对做市券商的IT能力和衍生品定价能力要求极高。
而作为做市商，最大的难处是，必须保证市场的流动性。
只要是自动化交易，就难免出bug，对于一个普通的投资者来说，交易程序出了bug那就暂停交易、等bug修复了再交易即可。
而期权做市商如果出了bug、停止向市场提供报价，就会被交易所认为没有履行好做市商的义务，事情就不妙了……
做高频最起码要有扎实的计算机功底，开发高频交易系统最重要的就是要快，所以丰富的C++开发经验是必须的。
套利，就是找到两种相关性强或者本质相同的证券，如果两者的价格出现了偏离，那么买低卖高然后坐等两者的价格收敛从而获利。
ETF套利就是一个极好的例子。
套利听起来很美，实际上竞争非常激烈，因为任何人都可以参与套利，而参与的人多了、套利机会就少了。当套利收入不足以支撑高频交易的研发维护成本的时候，就没人玩了。
差不多先讲这些吧，希望大家不要盲目追捧，踏实、认真、耐心才是根本。最后就是要对数据敏感，对市场敏感。
喵喵给大家准备了一些量化学习的资料，大家可以在文章末尾加我好友领取哦~~~
看完别忘了点个赞哈~biubiu~
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>>往期回顾>>
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先锋量化成“仙基”，一夜爆涨46倍后，买到真能赚到？
文/ 王婷
导语：一只基金一夜暴涨46倍，这其中究竟有什么猫腻？
1
何方“仙基”一夜爆涨46倍？
你可能听说过股涨幅翻倍，
但你有见识过暴涨翻46倍的基金吗？
昨日，有这样一只基金博足了大家的眼球，它就是先锋量化优选灵活配置混合A，这只基金在昨天直接从1.0255元飙升到了47.7053元，单日增长率高达4675.31%，令人震惊。而相比之下，昨日排名第二的基金涨幅也仅5.07%。
2
持有该基金的人都挣了多少钱？
见此情景，
小编真的悔不当初！
为什么没呢早点儿发现这只“仙基”呢！
不过想必现在大家最好奇的应该是
当初买这基金的人都挣了多少钱？
首先，我们先来好好了解一下这只基金。资料显示，先锋量化优选A成立于2019年5月15日，共有245户有效认购，共募集到2.03亿元。其中，A类份额为0.2亿元，C类份额为1.83亿元。
而昨日A类份额净值暴涨，C类份额不仅没涨反而还跌了。这同一只基金不同的份额却出现了截然不同的表现，很显然这并不是基金投资组合带来的翻倍。
根据我们的观察以及先锋基金相关人士的透露中，我们找到了暴涨的原因：此次A类份额出现大幅上涨主要是因为赎回引起的。A类份额的持有人进行大额赎回产生了大额赎回费，当其归入剩余的份额到其他基金所有人手中时，就发生了净值大涨的情况。另外C类份额只要持有超过30天，则不会产生赎回费，而这也解释了C类份额为什么没有产生大的波动。
既然搞清楚了暴涨源头，
那么成立之初2000万的A类份额，
究竟得赎回多少才能引起这般上涨呢？
针对这个问题，咱们得好好算算。7月3日A份额约被赎回1999.9万份，仅剩1000份左右。在这种情况下，就算单日净值涨45倍，基金整体资产净值也就几万的增长。而一般来说，机构投资者会选择C类份额，A类份额更受小额户多的个人投资者喜欢，A份额整体赚的几万块平摊到个人投资者手中，实际上可能也就只有几千块。
3
基金净值暴涨暴跌背后的猫腻
其实最近几年，基金净值突然暴涨的现象也不算罕见，老基民们也见怪不怪了。那么这些净值暴涨暴跌的背后到底有何猫腻呢？
1.巨额赎回费计入基金资产。这种现象发生的前提是：第一、投资者结构过分单一，且一次性赎回绝大多数比例；第二、巨额赎回产生的赎回费会全部或者部分计入基金资产。
2.估值的精确度导致波动。当基金巨额赎回时，有些基金的精致份额净值的计算精准到0.001元，而经过四舍五入产生的误差计入到基金财产的话，也会导致基金的净值产生大幅波动。2016年建信鑫丰回报C类的例子，正是如此。
3.分红导致净值暴跌。当基金分红后，有些投资者会发现自己账户上基金净值暴跌，资产也有大幅缩水，以为是投资不善亏掉了钱，其实不是，分红导致的收益减少部分一是转回到银行卡，而如果是选择了红利再投资，那么又会变成自己的基金份额，投资者资产并未遭受损失。
了解了上述3大原因，
也许会有投资者心动，
想找相关类似基金等待赎回费从天而降，
但要咱们还是要提醒大家，
千万不能抱着侥幸心理参与投资，
毕竟市场有风险投资需谨慎呐！
今日话题：
对于近些年基金净值的一夜爆涨暴跌您有何看法？
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量化交易靠谱吗，收益稳定吗？
投资成果的两个检验标准一般是收益（包括相对和绝对）和回撤。一个是结果导向，一个是过程导向。前者考验你的投资水平，后者考验你对于风险的控制。
那么量化交易来说，要想获得好的收益，首先要有好的策略；想要好的策略，必须有好的程序；想要好的程序，一定要有好的数据，文艺复兴基金的数据是全世界第二份多的。。。。
所以，再国内而言，数据的问题就很难解决，数据源不可靠；第二个是交易理念的问题，金融的历史较短；然后是市场的问题，品种太少。
你想自己做量化的话，就要先解决这几个问题。
最后给自己公司做一个广告，Quantdesk。
我们提供自动化清洗的数据，这部分数据是每年话重金买来的，然后经过后台的清洗给用户使用，当然是免费的。同时还可以做因子组合分析、策略研究、回测报告、实盘模拟以及分享社区等，对于提高策略的有效性非常有帮助。
同时我们还对接机构，做风控和资管方面的业务，对于机构而言可以省下很多成本。
为什么总有朋友让我加入ageloc？说的那么好赚钱，真有那么善良的人？这么好赚钱还到处跟别人讲？
ageloc在很多方面像安利，但也有不同的地方，只要努力去销售，赚钱是一定的，而且后期对引导者的奖励也比较丰厚。至于参与者是否善良就见仁见智了，毕竟是以推广保健产品为基础，而且这种产品确实有效，口碑也很好，那么说是推广健康也无可厚非，但是对于新加入这个圈子的人来说大部分是以赚钱为目的的，等赚到了足够过美好生活的钱的时候，任何人都不再有那么强的功利心，从而体现出友善的一面，至于到处给别人讲，是为了得到最终5%的奖励，还是为了给更多的带来健康，呵呵，还是自己说服自己吧
量化交易真的可以赚钱吗？
不一定，股市就靠资金，策略
碳纤维是什么，发展前景好吗？
你听说过碳纤维吗，猜你也没有，咱们来说说吧。光从工业角度来说，金属材质——无论是复合材料在轻量化方面的主要对手镁、铝合金，还是传统的超强、薄钢结构，都是目前最有效、最有商业利益也是体系最成熟的制造体系。市场上目前大部分打着轻量化旗号的供应商，也都是走的金属材料体系。因为金属材料轻量化体系对于前轻量化时代的汽车制造体系的兼容性更高、体系转型速度更快、产学研体系更成熟、就业人员众多。相比之下，由于复合材料，尤其是以碳纤维复合材料为主的轻量化制造，要想融入目前的汽车制造体系，就要舍弃掉上面的全部优势。这意味着：生产设备将重新采购和调试，而以前金属生产线上的绝大部分设备都只能转手甚至是舍弃；更意味着要采用一个几乎全新的无损检测体系、一个几乎全新的行业生产标准、一个几乎全新的质量检测体系、一个几乎全新的维护维修体系；更意味着要采用全新的理论和科研资金投向来指导实际生产；更重要的——初、中、高级复合材料技术人员现在全球紧缺。我因为研究关系，了解过英国和欧盟到2022年的复合材料产业布*计划，知道人员——尤其是具有产业事业与科研能力的人员存在很大缺口，目前英、欧的计划是要在2022年将现有的复合材料从业人员翻倍。这还是在欧洲——这个福利与高级工人待遇优越的地方，在我国形势则更加不乐观。而从业人员缺乏，则之前的我提及的问题更加无从谈起。以上的各种情况是客观存在的。我在我的另一个回答：碳纤维能用在量产车上吗？里分析宝马莱比锡工厂和宝马/SGL战略布*时就曾对上述问题提及过。但是真如我们发现并最终开始使用青铜和钢铁等材料一样，人类并不会因为这个东西难以生产，或者暂时没有经济效益，就不会朝着更高的能量效率方向发展。否则，石器时代的人类为什么要费老大劲，先烧制那么多木炭，再做个吹风气，再用泥巴砌个小高炉，再四五个精壮的汉子没日没夜地朝着炉子里面吹气、扇风、加燃料？随手捡个石头磨好，比上面的步骤简单地多。同理还有火车、蒸汽机??在这就不枚举了。碳纤维复材在汽车制造——甚至广义意义上的交通工具制造中的先进地位，也是一样。经济利益也不是目前第一驱动力。但这不意味它永远没有经济盈利。碳纤维复材目前在汽车上的运用更多是概念式的推广和应用。我们在业界的观察可以轻易地发现，现在只有宝马在引领着大规模碳纤维复材汽车制造，而其余真正加入的汽车厂商寥寥？为什么？因为其实不赚钱，世界目前唯一一款大规模制造、商用化的全碳纤维复材动车i3，其实是在亏本卖的。也的确只有像宝马这样的汽车业巨擘，才能做这样的先锋角色，其他的厂商能把传统车型做成盈利就挺好了。宝马着重的是碳纤维复材的这个概念，这背后反映的是他们对汽车行业的深刻观察和战略布*。我猜测，宝马能够察觉到碳纤维复材在交通工具上的应用是一股无法阻挡的历史潮流，但是前期的孵化期很长；可一旦这股潮流来到，将彻底革新整个运输行业的上下游生产链。其很有可能让人类脱离依靠化石能源的日子，走向磁世纪。而汽车这个概念，也将逐渐退出历史舞台。这也是中国汽车制造业的一次弯道超车的机会。因为磁动力在载重重量降低至一定程度后，完全可以满足人类目前在地球上的运程和运输要求。而且相比化石能源，其能源效率更高。再展望未来核能和再生能源如风能、太阳能、潮汐能等的发展，整个地球上的文明转向磁动力几乎是肯定的。所以宝马要挑头干这事，而中国更要挑头干这事，因为我们目前拥有着对大型和高精尖工业发展更友善的体制。相比欧美资本主义国家的单向市场调控，我们更可以用国家的行政力量来引导技术的发展方向与布*，并营造一个良好的、长期的产业孵化期，而其中主要的孵化手段就是政策补贴和政策扶持。所以，这也在无形中解答了题主的疑问：在中国，资本一定是对政策敏感的。你的观察没有问题，如雨后春笋般涌现出的那些企业，就是因为看到这个趋势，才开始大规模布*出现的。其中有骗补的，也有想踏踏实实做事的，很正常。每个产业发展的初期都是这样，现在中国在这一块还没有进入整合期。但是我们拭目以待吧。人的确要看好脚下的路，但是那是为了到达更远的远方。小编码这么多字很累的，欢迎点赞和分享，不接受批评（傲娇脸），么么哒。