量化投资就是借助现代统计学、数学的方法，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。量化投资属主动投资范畴，本质是定性投资的数量化实践，理论基础均为市场的非有效性或弱有效性。 量化投资特点： 第一，投资视角更广。借助计算机高效、准确地处理海量信息，在全市场寻找更广泛的投资机会。 第二，投资纪律性更强。严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，克服人性的弱点。 第三，对历史数据依赖性强。 量化投资策略有如下五大方面的优势，最大的优势就是风险管理更加精准，能够提供超额的收益，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。 (1)纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。 (2)系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。 (3)及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。 (4)准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。 (5)分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。
用excel回策量化策略，效率太低了，而且数据过大的话excel完成不了，可以利用现有的量化交易平台，如果非的用excel回策，你至少要学会各种技术指标，和如何用计算机语言描述走势行情分析，还需要会编辑回测所用的各种回测指标公式，你才能完成excel的量化回测，初学时可以用这个但，实际应用时，至少要用一套量化分析平台的软件，或者自己利用c语言，Python，等开发出一套量化分析软件。
明汯量化和九坤是两种不同的量化交易策略。下面是它们之间的区别：
1. 策略理念：明汯量化是一种基于统计学和机器学习算法的量化交易策略，它通过分析历史数据和模型训练来预测股票未来的走势。而九坤量化是一种基于技术分析和人工智能的量化交易策略，它主要依靠图表模式、指标等技术工具来判断股票价格的走势。
2. 数据处理方式：明汯量化更注重对大量历史数据的收集和整理，通过建立数学模型进行数据拟合和预测。而九坤量化则更注重对市场价格和交易数据进行实时分析和处理，以获得更准确的市场信号。
3. 投资标的与频率：明汯量化主要针对股票市场，其交易频率较高，可能进行高频交易。而九坤量化可以应用于多个交易市场，如股票、期货和外汇等，其交易频率可以根据不同的策略进行调整。
4. 应用场景：明汯量化更适用于机构投资者和专业量化交易团队，因为其需要较强的数据分析能力和模型构建技术。而九坤量化则更适用于个人投资者，因为其依赖于多种技术分析工具，可以更好地帮助个人投资者制定交易决策。
总的来说，明汯量化和九坤量化是两种不同的量化交易策略，它们在理念、数据处理方式、投资标的和应用场景等方面存在一些区别。投资者可以根据自身需求和情况选择适合自己的量化交易策略。
九坤投资(北京)有限公司成立于2012年04月10日，注册地位于北京市房山区北京基金小镇大厦D座380，法定代表人为王琛。经营范围包括投资管理；资产管理。
传统量化/程序化是在最底层的执行层面。如果投资战略方向不对或者策略不好，什么编程语言都没用。我们更应该是关注如何制定更好的投资策略，AI是一个最有潜力的方向。
BigQuant - 人工智能量化投资平台在投资中，高层制定战略，确定投资大方向；中层制定策略，在战略方向下做出最优策略；基层交易员是做好快速高效的执行。
传统量化/程序化主要是优化执行层面，比如根据经验规则选出挑选股票或者根据预定条件执行交易，但是规则或者条件的制定属于策略层面，还是需要人来做。
人工智能能够在策略层面赋能，提升策略制定的效率和效果：在投资战略大方向下，AI将制定最优的投资策略AI更可复制和扩展，个人一般只能做好一个最多两个投资类型，AI可以用于任何投资方向能避免人性的弱点带来的在投资决策中的不确定性
量化投资策略就是利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。量化投资策略类型包括：（1） 趋势判断型量化投资策略，判断趋势型是一种高风险的投资方式，通过对大盘或者个股的趋势判断，进行相应的投资操作。如果判断是趋势向上则做多，如果判断趋势向下则做空，如果判断趋势盘整，则进行高抛低吸。这种方式的优点是收益率高，缺点是风险大。一旦判断错误则可能遭受重大损失。所以趋势型投资方法适合于风险承受度比较高的投资者，在承担大风险的情况下，也会有机会获得高额收益。（2） 波动率判断型量化投资策略，判断波动率型投资方法，本质上是试图消除系统性风险，赚取稳健的收益。这种方法的主要投资方式是套利，即对一个或者N个品种，进行买入同时并卖出另外一个或N个品种的操作，这也叫做对冲交易。这种方法无论在大盘哪个方向波动，向上也好，向下也好，都可以获得一个比较稳定的收益。在牛市中，这种方法收益率不会超越基准，但是在熊市中，它可以避免大的损失，还能有一些不错的收益。
靠谱，九坤投资（北京）有限公司是经过中国基金业协会备案的量化投资私募基金管理公司，公司成立于2012年5月，实缴注册资本1000万元。 基于国际前沿的量化交易、高频交易策略，发掘国内股票、期货市场的交易机会，为投资者提供高确定性、绝对收益的投资产品。
法定代表人：王琛
成立时间：2012-04-10
注册资本：1000万人民币
工商注册号：110105014800046
企业类型：有限责任公司(自然人投资或控股)
公司地址：北京市海淀区中关村东路1号院8号楼21层B2301
金鹰基金量化投资部是金鹰基金旗下负责量化投资的部门，致力于通过科学的模型和算法选股，实现超越市场平均水平的回报。该部门采用一系列定量的方法和技术，以数据为依据，严格执行投资规则，以实现科学高效的投资决策。
量化投资是一种基于数据和模型的投资方法，通过系统性的研究、分析和建模来制定投资策略，并以算法执行投资决策。与传统的基本面分析和技术分析不同，量化投资强调利用大数据和计算机算法进行投资决策，以消除人为因素的主观性和情绪干扰。
金鹰基金量化投资部采用多种策略来寻找投资机会。其中，市场中性策略是该部门的主要投资方法之一。这种策略通过同时做多和做空相关股票，以对冲市场风险，追求绝对收益。另外，该部门还运用统计套利、趋势跟踪、因子选股等多种策略，以适应不同的市场环境和投资目标。
作为专注于量化投资的部门，金鹰基金量化投资部具有以下优势：
金鹰基金量化投资部作为金鹰基金的重要组成部分，通过科学的方法和严格的投资规则，致力于为投资者创造稳定的收益。量化投资的优势在于减少主观性和情绪干扰，通过大数据和算法来实现更高效的投资决策。金鹰基金量化投资部的成立将进一步推动量化投资的发展，并为投资者提供更多选择。
感谢您阅读本文，希望通过本文您能更好地了解金鹰基金量化投资部的投资策略，并对量化投资有更深入的了解。
期权量化投资是一种利用计算机算法和统计模型进行交易决策的投资策略。通过将期权交易与量化模型相结合，投资者可以实现稳定的收益。
期权是一种金融衍生品，它赋予买方在未来某个时间点以约定价格购买或卖出某种资产的权利。期权量化投资即是将计算机算法应用于期权交易中，通过对市场数据的分析和模型的运算，制定交易策略并进行交易。
相比传统的交易方式，期权量化投资具有以下优势：
在进行期权量化投资时，投资者可以采用多种策略，以下是常见的几种：
虽然期权量化投资有着稳定的收益特点，但仍存在一定的投资风险。投资者在进行期权量化投资时，需要注意风险管理和控制。合理设置风险控制参数，监控系统的表现并及时纠正，是确保投资成功的关键。
随着金融市场的发展和技术的进步，期权量化投资在未来有着广阔的发展前景。投资者可以通过不断优化模型和策略，实现更加稳定和可持续的收益。
期权量化投资作为一种创新的投资策略，可以帮助投资者实现稳定的收益。通过结合期权交易和量化模型，投资者可以在市场中获取更多的机会和利润，并通过合理的风险控制保证投资安全。无论是对于机构投资者还是个人投资者而言，期权量化投资都具备着广阔的应用前景和吸引力。
感谢您阅读本文，希望本文能帮助您了解期权量化投资的基本概念和策略，为您的投资决策提供参考。
在当今金融市场中，投资者面临着多样化的投资选择。其中，量化价值基金逐渐成为一种受到关注的投资工具。本文将深入剖析量化价值基金的投资组合策略，旨在帮助投资者更好地理解它的运作机制及其在当前市场环境中的重要性。
量化价值基金是使用计算机算法和统计模型来识别和投资被低估股票的一种基金。与传统价值投资方法不同，量化价值基金依赖于数据分析和模型预测，以寻找具有潜在投资价值的股票。
量化价值基金的核心在于使用系统化的方法来筛选投资标的，一般通过以下几个步骤实现：
量化价值基金相较于传统的主动基金，有几个明显的优点：
量化价值基金的投资组合一般分为以下几种类型：
通过计算每个资产在整个组合中的风险贡献，量化模型可以帮助投资者构建一个最小化风险的投资组合。这种模型通过分析风险敞口来决定各个资产的配置比例，以实现最优资产配置。
这种策略专注于选取历史数据中表现最好的资产，并通过预期收益最大化算法来提升整体组合的收益潜力。使用这种策略时，投资者需要考虑战略性的资产配置，以平衡预期收益和风险水平。
多因子模型综合了多个因素，比如价值、动量和波动率等，来评估股票的表现。投资者通过多因子模型来选择那些在各个维度表现良好的股票，进而构建一个多元化的投资组合。
虽然量化价值基金有许多显著的优点，但其投资过程也面临不少挑战：
选择优质的量化价值基金需要考虑以下几个关键因素：
量化价值基金在数据信息化时代为投资者提供了全新的投资选择，支持其实现更高效的投资策略和风险管理。证券市场的复杂性意味着，量化投资并非一成不变的解决方案，投资者在使用此类工具时，仍需对市场动态保持敏感，并适时调整策略。通过深入了解量化价值基金的运作机制，投资者不仅能更好地管理投资组合风险，还有望在多变的市场环境中获利。
感谢您阅读本文，希望通过这篇文章，您能更加深入地理解量化价值基金的投资组合策略，为您的投资决策提供有价值的参考。
