一、在中国,做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00：打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30：观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30:解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00:分析交易记录，确定第二天的交易计划

17:00~18:00:运动

岗位职责：

分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：

1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

扩展资料

量化交易是指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。

参考资料：百度百科--量化交易介绍

二、区块链合约量化如何选币(区块链量化交易策略)

什么是合约量化？

合约量化指的是通过计算机对币种的往期所有价格进行推算，得出一套算法，进行预测该币种未来的价格，方便投资者根据该算法算出的预测价格来进行预测。

合约量化的核心是认为币种的价格一定是有规律的，并且这种规律是可以通过计算机推算出来的，所以近几年源源不断的出现合约量化的系统。想要了解合约量化可以去牛币普拉斯。

牛币普拉斯以“打造币圈生态综合服务社区”为愿景，不断创新，不断沉淀，四年时间专注合约代理，致力成为区块链创业者们的引路人。

诚邀各位代理商进行商务洽谈，政策及扶持力度，保证满意。返佣日结。百度上面有这方面的信息。

数字货币怎么选？与区块链什么关系？什么样的币利润高值得投资？不容易被撸羊毛割韭菜！

数字货币要选有价值的，最好能了解评估出项目的落地机会大不大，像之前炒作出来的狗狗币，嫩模币，都只是一些概念性的币，有能够落地的产品才有潜力升值。

数字货币与区块链的关系是很密切的，第一个运用区块链技术实现的应用就是比特币，现在市面上其他的币种基本上都是运用区块链的技术来实现其他行业解决不了的问题。

我比较看好SEC社交电商链，现在价格比较低，可落地机会很大，等到SEC落地以后币价肯定会上涨，可以参考EOS的路线

数字货币怎么选择？

主要应该看三点：知名度、创新性、运作模式和团队。

知名度：毫无疑问在加密货币圈，比特币和莱特币知名度是最高的，即使有诸多的不足之处，但是玩家仍是最多的，也是入金量最高的，盘子大，不容易被庄家控制。当然，相关的基础设施也是相对完善的。

创新性：狗狗币之所以盛行，是因为其迎合了西方小额打赏文化，福源币之所以能成为新生代加密数字货币的佼佼者，是因为其主打的是币商圈，是一种应用型加密数字货币。

运作模式：例如，维卡币的运作模式就已经被曝光为传销，元宝币虽然之前也受到了诸多的指责，但运营团队不离不弃，元宝币仍是国产币的佼佼者。

如何选择数字货币?

选择数字货币一定要注意以下几点，

第一：认准品牌数字货币

对于数字货币的投资者而言，面对现金纷繁杂乱的数字货币，选择可谓是重中之重。

第二：是否有商业落地价值

数字币对应的区块链项目是否充分利用到区块链的技术优势，是否解决了实际问题，是否有商业发展空间等。

第三：主网是否上线

如果一个区块链项目连主网都没有，很明显，它就是来圈钱的，也就是项目方就等着收割散户韭菜然后捐款跑路走人。所以在选择时一定要明辨“空气币”。

第四：是否有正规的交易平台

目前主流的虚拟货币基本都可以在交易平台上交易，而那些只能在自己发行的交易平台上交易的一定是传销币或空投币，一定要当心。

所以还是建议大家，在选择数字货币进行投资时，还是要稳步入行，深入了解，再做投资。在这里小编优先推荐大家投资那些数字货币的知名数字货币如比特币等，以此寻求了解与发展。而数字货币交易的话也一定要选择那些信得过的数字货币交易平台进行交易、如币汇交易等。

三、什么是量化交易***未来前景如何知道的讲讲***

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。在国外的期货交易市场，程序化渐渐地成为主流，国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。

量化交易到底有何种魅力?

所谓量化交易，是指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，减少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。

量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略

在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，量化从业人士张威告诉人民创投(ID：renminct)，在国外七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。

过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。

传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯，其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间，年平均收益率达到了惊人的46%，即使是2007年次贷危机席卷美国，量化基金遭遇滑铁卢的时代，大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。

量化投资中常用的策略，包括阿尔法策略，CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合，挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势，追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异，空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子，它们是量化公司的量化投资的核心竞争力，其他外部人无法知道其中的秘密。

旱涝保收，坐收渔利，这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历：“两年前，炒币的朋友经常24小时看行情，搞得精神疲惫，问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。他们提供了一个比较简单初级的模型，希望我在它的基础上扩展改造，增加风险管理模块。”

现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似，可也玩出了新的花样，搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”，是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利方法，由于政策原因，同股异地搬砖并不常见，但在数字货币市场，大大小小的交易所数不胜数，不同交易所之间的价格也常有差异，利用价格差低买高卖，就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。

量化交易的优势

1.严格的纪律性

量化交易有着严格的纪律性，这样做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。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。

2.完备的系统性

完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、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;再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。

3.妥善运用套利的思想

量化交易正是在找估值洼地，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。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同，量化交易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。

4.靠概率取胜

这表现为两个方面，一是定量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。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。

量化交易的风险性

首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。

一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是通过购买一揽子票，按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额，然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反，是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。

由于股价的变动，ETF套利级差转瞬即逝，因此纷繁复杂的计算过程，目前业内由计算机完成，交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易，后者便称之为程序化交易。

又因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此套利交易为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则投资将出现亏损，这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险，券商一般提倡自动化交易，方向由计算机把握，交易员输入交易数量即可。

第二种风险是交易员操作失误，比如光大这次的乌龙指事件，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险，系统软件风险，每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。

这个平台犹如币圈的一个缩影，每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下，聆听骰子撞击的声音，殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”，张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制，但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家，否则就只有被收割的命运。

量化作为工具，或许无可厚非，但许多数字货币基金以“量化”为名，公开募集资金，行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为，金融行业和其他行业不同，参与金融活动，动用的是别人的钱，发生风险，别人会有损失，因此政府需要更加严格地监管。

量化交易一念天堂，一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘，以身试法，否则等待你的将是法律的制裁