金融科技概论- 课件 第十章 量化交易.pptx

金融科技概论第十章罗煜编著中国人民大学出版社

量化交易学习目标：1.掌握量化交易的基本概念,了解量化交易大致的发展过程及现状。2.了解量化交易的基本模式及分类,了解其对金融系统的影响以及其当前面临的风险与监管。核心概念：量化交易高频交易第十章第一节量化交易概况第二节量化交易的发展历程和现状第三节量化交易的代表性公司和产品第四节量化交易对金融体系的影响第五节量化交易的风险与监管

一、量化交易的基本概念第一节量化交易概况与传统交易相比，量化交易在多个层面具有优势。它不仅在资产选择、行业筛选、个股挑选等方面有系统策略，还从宏观经济、财务分析到行为金融等多角度挖掘投资机会，数据处理量大且全面，能精准捕捉市场短期套利机会。量化交易是借助数学、统计学与计算机技术进行证券投资的方式。它通过明确的规则和模型，克服人性弱点，如贪婪、恐惧等，避免情绪干扰投资决策，实现更客观、理性的交易。定义与特点

第一节量化交易概况二、量化交易的主要分类自动化交易是将技术分析方法程序化，由计算机根据设定模型和指标自动生成并执行投资策略。它赋予计算机较大自主权，能有效避免人的情绪波动，严格按既定策略执行，广泛应用于外汇、期货市场。自动化交易程序化交易是同时交易大量股票的组合交易方式，通常用于满足机构投资者的大额交易需求或进行指数套利等。它具有交易量大、频率高、产品种类多的特点，对市场走势影响显著。

程序化交易算法交易通过设定交易算法，由计算机自动产生执行策略并执行交易。它可将大额交易拆分成多笔小额交易，减少市场冲击，以人类无法企及的速度和频率产生利润。

算法交易数量化投资是传统基本面分析方法的计算机化，投资者利用计算机对宏观经济、行业和公司数据进行分析，选择资产组合并预测未来盈利变化。

数量化投资高频交易源于程序化交易与算法交易，利用超高速计算机分析高频数据，通过极短时间内建立和清算头寸获利。它具有高订单交易比率、高周转率和超短期持有的特点，增加市场流动性，但也存在争议。高频交易

第一节量化交易概况三、量化交易的基本模式(一)量化交易的主要过程第一，提出相关的待验证的可能会盈利的方法。第二，将这种可能会盈利的方法细化成明确的可执行的交易策略。第三，将明确后的交易策略经过计算机编程翻译转化成可运行的代码程序。第四，通过计算机代码程序,对上述交易策略进行验证,主要包括模拟交易以及回测两种方法。第五，进行实盘交易并对交易策略进行不断修正与维护。

第一节量化交易概况三、量化交易的基本模式(二)金融科技在量化交易中的应用机器学习的核心在于将计算机当作具有学习能力的个体,使得计算机自行开发一个算法来完成给定的任务。如支持向量机（SVM）算法可用于构建股价预测模型。（1）机器学习和人工智能提供多样化、高维度的数据支持，降低信息获取成本，提高信息有效性和收益率。例如，通过舆情分析抓取社交媒体数据，洞察投资者情绪和市场预期，为投资决策提供参考。（2）大数据和数据分析

量化交易学习目标：1.掌握量化交易的基本概念,了解量化交易大致的发展过程及现状。2.了解量化交易的基本模式及分类,了解其对金融系统的影响以及其当前面临的风险与监管。核心概念：量化交易高频交易第十章第一节量化交易概况第二节量化交易的发展历程和现状第三节量化交易的代表性公司和产品第四节量化交易对金融体系的影响第五节量化交易的风险与监管

第二节量化交易的发展历程和现状01国际发展历程量化交易起源于20世纪70年代，计算机技术与金融市场结合催生了程序化交易。随后，算法交易、高频交易等技术驱动型量化交易策略不断涌现，推动量化交易进入秒、毫秒级时代，机器逐渐替代人类交易员完成复杂交易操作。

美国是量化交易的前沿阵地，其量化基金规模庞大，策略丰富多样。近年来，美国量化交易热点聚焦于高频交易与人工智能的结合，如桥水基金等利用机器学习模型生成交易策略，引领全球量化交易趋势。02国内发展历程我国量化交易起步较晚，2008年后量化基金逐渐成为热点。2010年沪深300股指期货上市，为量化投资提供了对冲工具，推动量化策略多样化发展。2013至2015年量化投资快速发展，但2015年“股灾”后，市场受限，量化投资转向多空策略、CTA策略等，逐步转型。

目前，我国量化交易在市场规模、交易策略、投资工具等方面相对落后，但随着资本市场发展和金融科技融合，量化交易潜力巨大，未来有望成为推动我国资本市场成熟的重要力量。

量化交易学习目标：1.掌握量化交易的基本概念,了解量化交易大致的发展过程及现状。2.了解量化交易的基本模式及分类,了解其对金融系统的影响以及其当前面临的风险与监管。核心概念：量化交易高频交易第十章第一节量化交易概况第二节量化交易的发展历程和现状第三