1樓：真格量化
可以，目前**、期權可以進行量化交易，使用ctp或真格量化等工具進行程式設計。其中真格量化支援python語言，更容易上手。
2樓：
可以呀，只要你資金達到50萬的話，可以在券商處開通這個許可權，從歷史實盤操作來看，收益率都很不錯
3樓：
個人當然可以做量化，畢竟一般個人都是要上班或者有其它的工作，全職做交易有些不切實際。我是比較推薦白天好好工作，晚上回家學習研究量化和策略研究，這樣有好的模型放到雲伺服器上執行就可以了。
但是交易都有風險，既然來做交易，就要用虧損的心理準備，量化策略適用於歷史**，未來不一定持續有效。最好是在有一定交易造詣的基礎上，用程式化軟體做一些輔助工作。比如盤前做好計畫，盤中讓軟體去執行，這樣也不耽誤正常的工作。
對於有充足時間做全職交易的，也能研究一下量化交易。
4樓：原學老師
當然能，首先回答你，策略分析系統是能夠對增加盈利，減少虧損有幫助，因為它可能提示你跑在大跌的前一天和買在大漲的前一天！ 而且策略的重要性比自動化更重要，自動化是節省體力和精力，策略是節省精力和腦力，但最終，不能完全替代人的腦力和決策。但我個人建議，如果你是個算認真的股民，應該學習天字一號自動化交易！
雖然不能迷信它
自動化交易，如果不學絕對是損失；如果迷信自動化交易，妄圖省了體力省腦力，省了50%以上腦力還要省100%腦力——那還不如不學！ 本國人最好不要再非左即右的搞事情，客觀一些，取於中道一些，有助於接近真相一些。
5樓：匿名使用者
所謂量化交易 都只是一種噱頭而已 交易是藝術 如果量化 那就成了科學 科學具有嚴謹和準確行，但是交易不可能有此種規律 如果交易有規律並能準確量化 不敢想象 這個人將多麼有錢 **來馬雲什麼事
6樓：努力努力買再努力
量化交易本質是基於概率統計歷史**中的相似技術形態，在超過某一勝率的條件下存在較大獲利機會時，系統會根據該品種表現做出適當的**調整，以及多空買賣，自動選擇交易品種，自動選擇交易機會。一般較好的量化交易系統都是機構內部自己進行交易的，也就是平時經常了解到的**經理等。我們是雲溪資產，專門作量化的
個人可以搞量化交易嗎？
7樓：匿名使用者
您好，可以做。
一般個人做量化厲害的都是靠策略演算法逆天來抵消一些成本開銷的依賴性，比如資料、託管資源之類的開銷。為什麼是拼策略演算法？第一因為自己研究策略演算法的成本只是時間精力，不會付出金錢成本。
第二是因為只有數學演算法上的研究才最有可能只靠個人做到有獨一無二的優勢。請採納
8樓：匿名使用者
您好，個人是可以搞量化交易的，需要策略以及演算法的支援。個人單獨做量化的話難度較大，目前市場上部分些券商有專門的量化交易程式，但是需要一定的資金量，您要是對這塊有興趣，可以私下具體商討。
9樓：匿名使用者
個人可以做，不過券商目前只針對專業投資者提供，需要做個專業投資者認證，這個有一定的交易經驗和資金門檻要求才能做鑑定，您可以具體說說情況，可以私下商討
10樓：量化何主任
多品種，多策略，多週期組合貸穩健盈利
11樓：
我朋友他們公司有專門針對100萬以下客戶的量化系統，盈利還是比較穩定的。
12樓：
個人是可以的，我們也有推出個人的，解決了在操作技術和操作心態的的劣勢，將來應該也是專業化的必然，有興趣的話可以私下交流下。
13樓：
可以呀，個人使用者的話，只要達到50萬的資金量，就可以開通這個許可權，歡迎諮詢。
國內a股個人能做量化交易嗎？ 5
14樓：天諾星光
你好，一直以來a股都不適合做量化交易，國內多數機構只是打著量化的旗號，實際上還是投機操作。
純粹的量化交易表現並不理想，對於a股的量化建模比較難。
當然不乏成功的案例，但是屈指可數，關鍵還是看你的建模能力。
15樓：匿名使用者
量化交易說白了，就是把人工的交易策略寫成程式，讓計算機去分析大大提高了分析效率，個人當然可以參與了，如果你自己會寫程式那基本不需要什麼費用，如果你自己不會寫程式，那你想找乙個又會程式設計又懂**的人，這筆費用可真不少，這樣的人你得給人家多少年薪啊。
16樓：安迪_zx幒筤緟
a股到底不能做**量化投資
只能做投機
抓住買賣點操作
知乎 個人交易賬戶怎麼做量化交易
17樓：匿名使用者
個人是可以接量化交易介面的，不過得自己了連，網上有鏈結平台，這邊支援，萬1和兩融6％
在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的
18樓：匿名使用者
我覺得量化交易最簡單的就是程式化操作，像原學就是全自動量化交易的。
19樓：新
選擇不同的**公司，手續費差別是很大的
我們直接給你最低一檔：所有**品種手續費都只加1分（只+0.01）
20樓：匿名使用者
最近看了一篇關於行業內人講述自己量化交易的經歷，非常值得準備選擇或剛進入量化投資領域的朋友看一看，文章是《乙個量化交易策略師的自白》
a**場個人量化交易者，需要哪些工具
21樓：文曲塘財經研究
量化交易的前提是量化，而量化就是建立數學模型。數學模型是理解量化交易的前提。數學模型就是把具體事物數位化的過程，比如**跌漲的統計圖，如果沒有統計圖我們就必須通過研究具體的數字並且通過加減法去了解某只**的近期走向，但當某一天有人發明了折線統計圖，只要簡單的把代表某個數字的點畫出來然後連線起這些點，就可以一眼看出跌漲幅度。
其實數學模型就是這樣一種抽象現實事物的工具。
**量化交易中的模型建立是非常複雜的，擁有非常多的引數，資料量也非常大，資料分析的過程也十分複雜。這樣做的好處就是數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化交易技術盛行於現今多種金融交易機構當中，已經成為了機構交易當中佔據重要地位的交易手法，然而**如何能夠跨過量化交易的門檻，成為一名量化交易者呢?答案就是使用策略**通軟體平台進行交易。
22樓：指標編
可以使用的工具有很多只要這個工具能夠處理分析資料就可以，例如你可以用excel**匯入上證指數進行分析回測，也可以用c語言進行資料分析回測，也可以用python語言，等等計算機語言都可以，也可以使用市面上已經開發好的交易平台系統進行量化分析回測，例如國內的，通達信，金字塔，文華財經，tb開拓者，等等都可以這樣的工具太多了。但你首先要有乙個簡單的程式設計基礎，然後就是各種分析指標公式，包括技術指標，財務指標，經濟指標，還有就是用數學語言描述走勢形態，這些基礎都是量化的基本功，基本功練好了才能有好的交易策略。
23樓：透信
做**，策略和實際操作的也很重要。
量化交易，需要有進倉、平倉、止損、止盈、資金管理的ex**規則，然後根據規則搭建系統。如果不懂程式設計，需要請人程式設計，變成一名量化交易者呢?正確的答案。就是使用天字一號量化系統。
需要回測歷史資料，實盤交易的賬戶資金曲線檢測。
多比對幾個做決定比較好。
24樓：胡程翔
準備工作：1、自己個人的閒置資金；2、時間；3、電腦然後就是乙個好的合適自己的正向盈利的量化交易系統。有建倉、平倉、止損、止盈、資金管理的詳細操作規則，同時這個規則回測，中石油、獐子島、銀之傑等所有**，他是能夠穩定盈利的。
並且能夠出具詳細的回測報告。
回測報告
最後是自己的執行力訓練工具：
如何在市場變化中，控制自己的心態，天字一號量化是先降低單次交易的分風險度，控制在3%以內。大資金是1%。這樣遇到任何**都不慌。
目前國內進行量化投資的個人多不多？
25樓：匿名使用者
近年來,隨著**市場規模的不斷擴大,金融衍生產品不斷推出, 投資策略和盈利模式發生根本性改變,投資複雜程度日益提高,導致**市場投資者的構成比例出現了相應的變化。專業投資管理人的佔比越來越大,且有加速之勢。另一方面,量化對沖投資策略以其中低風險穩定收益的特性,將成為機構投資者的主要投資方向之一。
一、量化對沖業務特點及服務要求量化對沖是一項業務特點鮮明、極具專業性、配套服務要求高的業務,其業務特點表現為:(一) 投顧專業化水平高。量化對沖業務對管理人在資料探勘、策略開發、程式化交易等it 技術研發能力要求很高。
根據海外經驗證明,從事量化對沖投資的管理人均為專業機構投資者,專業背景來自物理、數學、統計、計算機等領域的高階人才,需要具備量化投資模型的開發能力及持續的模型優化能力,具有一定的行業進入門檻。分支機構在識別和扶植量化對沖管理人方面也必須具備一定的鑑別能力,避免付出大量精力而收效甚微。(二) 量化對沖業務存在天然的地域分布。
與公募**公司布局相類似,目前主要的量化對沖管理人大都集中在上海、北京、深圳等幾大金融市場活躍區域,與公司各地區量化對沖業務發展不均衡的情況相吻合。(三) 產品風險相對較低。目前市場上的量化對沖產品多以市場中性策略為主,對沖**市場系統性風險,相較於傳統方向型的權益類產品,在控制產品回撤和獲取穩定收益方面具備較大的優勢。
隨著賣空機制的不斷完善,對沖策略將逐漸豐富,例如:統計套利、多空策略、配對交易等。(四) 業務落地要有專門的支援團隊。
據近年來推廣量化對沖業務的實際操作經驗,在業務執行層面需要落地營業部協調的技術問題就很多,各營業部須配備專業的業務團隊進行支援,快速響應和解決存在的問題。實際情況是大部分營業部沒有足夠的人力、財力和物力,用於配臵專業的支援團隊。根據開展量化對沖業務的以上特點,對券商提出了較高的綜合服務要求:
(一) it 系統要求高。量化對沖業務模式對於it 系統都具有極高要求,一方面體現在交易系統及**資料響應速度穩定高效,另一方面體現在系統整合及開發易用性。(二) 策略研發需求高。
隨著金融創新工具的不斷推出,量化對沖管理人只有具備持續策略開發和策略優化的能力才能取得穩定、優秀的投資業績,需要我公司提供強大的策略研究以及策略交流等支援。(三) 產品設計和發行要求高。量化對沖業務發展的必由之路, 是以產品化的模式實現規模效益擴大生產力,投資管理人需要券商提供spv 設計(如信託、公募、資管等法律結構安排)、提供產品結構設計、風險控制、後台運營和營銷組織等全方位的一攬子配套服務, 與**公司在產品設計的專業能力、統一營銷的組織能力和整合公司總部資源能力相匹配。
二、量化對沖業務的發展現狀
(一) 投資管理人或直接投資者專業化水平參差不齊
目前,市場上量化對沖投資管理人按專業水平大致分為三大類:
第一類:專業水準極高的管理人或投資人,擁有多年的投資經驗,擁有自主開發的量化交易系統,有專門的策略研究團隊,有實盤過往業績表現,有持續的生存能力。此類管理人既有自學成才的,也有從 海歸加盟的,來自成熟市場有經驗的管理人在逐步增加;
第二類:正在成長過程中的管理人或投資人。此類管理人有較好的國內**市場投資經驗和過往業績,學習能力強,應變能力強,正在成為量化對沖業務的新生力量;
第三類:專業能力欠缺,只有願望,沒有專業支撐,被動依賴技術平台而操作的管理人或是直接投資人,對量化對沖業務一知半解甚至完全不懂,根據策略交易系統發出訊號被動投資,預計此類管理人 (投資人)難以應對市場變化,很快就會因束手無策而離開市場。
(二) 從券商或營業部提供的服務支援來看,專業化水準和服務支援能力也參差不齊。
主要分為三類:
第一類:由專業的團隊支撐,有系統的技術支援、策略支援和服務支援;
第二類:正在起步階段的券商,但他們也有可能後發制人,定位精準,整合資源,成為量化對沖市場的主力服務機構;
第三類:沒有能力支援量化對沖業務。既無技術支援,也無專業服務團隊,更談不上策略支援。業務發展處於自生自滅的狀態,業務也處於很大的波動中。
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