“量化高频交易”是怎样的一种概念？如何去简单理解这个交易技术？
一、“量化高频交易”是怎样的一种概念？如何去简单理解这个交易技术？
#银心分享#量化投资是通过综合运用金融、数学和计算机知识，发现市场规律、寻找大概率事件，发现投资机会。 “量化投资简单地说，就是先通过电脑来计算：时间、价格、经济指标、市场消息等，当它们达到模型要求时，就自动买卖。”计算机根据每秒数次更新的报价不停计算，确定要不要加仓、减仓，算算用了多少钱，赚了还是亏了，赚了多少或者亏了多少。 以量化投资里面具有代表性的一种模式统计套利为例：成都市两大菜市场都在卖大白菜，实时监控两个市场的价格，如果发现一个市场大白菜价格为八毛一斤，另一个市场大白菜价格为七毛一斤，两个市场之间的运费是每斤五分，这个时候我就可以在一个市场买入大白菜，拿到另外一个市场去卖掉，每一斤可以赚到五分钱，如果规模大，一天很多次这样做生意，那么累计的利润就很可观。“这就是统计套利基本原理的简化案例。”他说。
二、量化投资模型如何开发的？
量化的模型开发大致分为以下几个环节：
①数据处理，看你用什么工具，R还是Matlab还是python，或者是c++，最好是工具本身的格式，这样速度会快的多，比如Rdata，或matlab的mat格式，或者python的npy格式，或者c++的二进制格式，还有就是你要用什么数据，分钟数据，切片数据，还是tick数据，根据你的需求不同进行处理。
②指标建立，这个工作可以看成问题的关键，如何建立指标，你的思想是什么，都来源于此，举个简单的均线指标，matlab，就是ma=movavg(data,length)
③模型回测，据我理解就是一个大循环:
if time>9. && time<15 && close(i)>ma(i) && p!=1
buy
else
sell
if p==1 && 止损条件
平仓
等等
④计算收益
然后根据收益，夏普比率等，改条件，重复上面的工作。
总结：
开发模型的步骤一般是：数据处理、寻找因子、回测验证、实盘模拟、风险归因。
备注：
数据处理：去极值、标准化、中性化；数据预处理。
寻找因子：寻找Alpha、寻找收益波动比因子、另外优矿上提供了近400个因子因子可以自己验证。
三、数字货币有哪些量化投资策略？
1.
量化交易原理 按照各界普遍接受的对于量化交易的解释: 量化交易,是指借助计算机技术和采用数学模型去实现投资策略的交易过程。一个合格的量化交易模型,必须基于明确的经济含义的趋势判断或者套利原理,进行进一步的系统...
2.
我国的数字货币监管现状 由于数字货币量化交易仍属于以数字货币为标的的交易模式,因此其也受到针对数字货币交易的相关法律法规的监管...
3.
量化交易的法律风险 量化交易作为数字货币交易的特定模式,根据前面提到的我国对于数字货币的...
四、到底什么是量化投资
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。
五、求高二数学题详细解法
不等式可以化为：（x-b+ax）（x-b-ax）>0
分析：要想达到这一条件，两个因式同号，且都不等于零，即
情况１，x-b+ax=x（1+a）-b>0，得出x>b/（1+a）；
且x>b/（1-a）；
已知b>0，此时，若0<1+a<1-a，则b/（1+a）>b/（1-a），得x>b/（1+a）；
若1+a>0>1-a，则b/（1+a）>b/（1-a），得x>b/（1+a）；
若1+a>1-a>0，则b/（1+a）<b/（1-a），得x>b/（1-a）；
情况２，同上，可得x<b/（1+a），且x<b/（1-a）；
已知b>0，此时，若0<1+a<1-a，则b/（1+a）>b/（1-a），得x<b/（1-a）；
若1+a>0>1-a，则b/（1+a）>b/（1-a），得x<b/（1-a）；
若1+a>1-a>0，则b/（1+a）<b/（1-a），得x<b/（1+a）；
所以，分三种可能：
若0<1+a<1-a，b/（1+a）<x<b/（1-a），而b/（1+a）>b/（1-a），矛盾，排除；
若1+a>0>1-a，b/（1+a）<x<b/（1-a），而b/（1+a）>b/（1-a），矛盾，排除；
若1+a>1-a>0，b/（1-a）<x<b/（1+a），而b/（1+a）<b/（1-a），矛盾，排除；
故无解，此题必有错误之处。
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