其实现在学量化交易有前途吗值得去学习吗的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解不建议普通人学量化交易，因此呢，今天小编就来为大家分享现在学量化交易有前途吗值得去学习吗的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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量化交易的方式适不适合散户
随着国内投资者整体素质的提高，量化程序化交易的人越来越多，建议国内有条件的投资者转向量化交易。
其中，程序化交易相对于股票而言，它更适合期货。推荐它的原因有以下:
降低人性弱点，对交易行为的影响。每个人是性格和承受能力是不一样的。特别是主观交易者，很容易受到情绪的影响。
当出现大亏大赚的时候，如果处理不当，很可能造成两种极端，一种是被长时间打入冷宫，另一种是极度自信。
但是，程序化交易就不一样，比较理性，依靠程序可以最大限度的降低人性对整个交易的影响。比如扛单，恐惧等都会影响最后的交易结果。
庞大的数据快速检验交易逻辑。通常情况下，主观交易者想要验证一套交易逻辑是否可以持续盈利，最少也得花几年时间。当然了，在具有正期望的交易逻辑下，交易者在短时间内也是无法掌握。
程序化交易，在庞大的历史数据下，在通过将交易逻辑编写成代码后，只需要几秒、十几秒就可以完成几年、几十年的回测交易结果。
这是主观交易者在这么短的时间内无法完成的事情。
资金规模比较容易上去！由于采用程序化交易，它可以依靠成熟的交易体系，完成对整个股票，期货多品种等多市场交易，并且完全可以全天候无人值守。
比如期货市场几十个品种中，你能够同时监控并及时的抓住机会吗？显然不行！
人的精力是有限的，但是通过程序，他就可以将这部分精力发挥到极值，大大提高做事效率。
程序化交易语言的选择。想要实现程序化交易，必须要学一门语言。分为编程语言和非编程语言。
如果你是非科班，有没有精力学。那么可以选择非编程量化交易语言，比如交易开拓者TB，金字塔，MT4等语言，他们的主要用途是实现你的交易逻辑，而只能在其软件内使用该语言。
如果你是计算机科班出身，难么建议学习Python+一门非编程量化交易语言，作者推荐TB语言。
Python在量化交易，数据分析等方面用途非常广，相对于Java，PHP等来说，入门是相对容易，记住这里说的是入门，并不意味着它简单。
以上就是关于回答，"量化交易到底适不适合散户"问题。更多程序化交易，量化交易，金融干货请点我头像阅读吧！
量化交易可以稳定赚钱吗
很多人都认为“量化交易”是一种躺着就能赚钱的盈利模式，事实真的是这样的么？或许你对量化交易存在系统认知上的偏差，那就让我们一起来揭开量化交易的神秘面纱，一睹他的庐山真面目吧！
量化交易是什么？
量化交易也称为算法交易，是严格按照计算机算法程序给出的买卖决策进行的交易方式。它以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易并非简单的程序
大家容易把量化交易与技术分析混淆，实际上量化交易的内容丰富的多。许多量化交易系统在进行建模和运算的时候会用到基本面数据，比如估值、市值、现金流等，还有的算法将新闻作为变量进行计算。而技术分析基本只需要用到交易标的的量价数据。
量化交易的特点
1
纪律性
根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2
系统性
具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、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；三是多数据，即对海量数据的处理。
3
套利思想
定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
3
概率取胜
一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
正因量化交易具有这些优势，因此很多投资机构都会有量化策略报告，包括基本面量化、技术指标量化、情绪指标量化等。这些报告中的一部分是以非常严谨的方式做的研究，得出结论的可靠程度是很高的。
制定量化策略的基本步骤有哪些？
第一步，利用现成指标构建逻辑。
软件内置了众多的技术指标，取出一个，写入买卖点，回测下历史行情，这样就可以得到一个简单的策略了。随着策略经验的积累，这里的逻辑选择会越来越多样化。
当然这样的策略一般是不赚钱的。
所以，我们第二步，进行参数优化。
选择参数遍历，观察不同参数对于策略会产生怎样的影响。一般情况下我们会得到几组看起来比较赚钱的参数。
然后，我们第三步，进行样本外检测。
比如说我们之前遍历的参数是2016年的数据得出的几个表现好的参数，那么我们就用2014/2016的数据对这些参数进行检测。一般来说，这一参数会在样本外惨淡无比，完全没有样本内优化出来的威武。
这时，第四步，进行观察，判断策略失效的原因是什么。
假设发现策略失效原因是样本外某一两次特殊的行情导致大幅亏损，那么我们就可以设置一个硬止损来规避这种风险；如果发现策略失效是因为交易次数过少，那我们就将交易逻辑稍微放松，比如要求>x的地方改为>=x甚至是>=x-1。等等等等，这种修改就是策略的经验了。
设置好新的逻辑后我们回到第二步，重复以上步骤。
最终我们修改得到了一个样本内外都赚钱的策略。
第五步，实盘追踪。
在未来一段完全未知的行情中随着时间检验策略，观察策略的真实表现究竟如何。如果表现与预期相符合，那么说明策略有效。
第六步，进行交易。
随着交易进行，我们也要观察策略的有效性，当发现策略出现超出预期的亏损时。
第七步，调整或终止策略。
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。
现在学量化交易有前途吗值得去学习吗
题主思考的方向其实有点问题。
你不能看这个行业能不能发展起来，发展不起来才好呢。因为你做的是投机交易，尤其是期货这种负和交易。你的对手不会你才能赚大钱。
但是，参与交易的人都不傻，当他们发现，自己的主观判断意义不大，量化模式输出稳定之后，他们都会慢慢的转移到量化上来的。
现在不乐观，你才应该研究。你研究量化是为了什么？是为了自己的交易能够盈利。
对于投机而言，量化太值得研究了，实际上，每一个想要成功的期货交易者，都应该有量化思维。
量化思维，能够让我们更好的理解运气，风险和不确定性，能够帮助交易者，形成概率化思考的个人决策系统。还能够通过各种回测的结果，给我们展示策略的全面表现。
英国物理学家开尔文曾经说过：当你能够把你所谈论的事物量化时，你对它就有了深入的了解。如果你不能量化，那么你就根本没有达到科学的思考程度。
有些时候，你自以为事的正确交易”模式“，经过量化后你就会发现，根本就是垃圾。我曾经见过很多这样的人，谈起交易模式的时候，那是各种自信，说的那是天花乱坠。然后我说，你具体一点，我给你量化测试一下。
然后呢，然后他发现他连说都说不清楚，最后好不容易说清楚之后，结果那惨的一塌糊涂。
这个时候，他可能才真正的开始审视自己的思考模式。
各位觉得呢？
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