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外汇量化交易 究竟什么是外汇量化交易 一篇搞定

虽然量化投资听起来很神奇,但量化投资并不是一个新名词。 量化投资技术在海外已经发展了几十年。 其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大。 该人的批准。

随着人工智能技术的发展,人工智能在量化交易中的应用引起了众多大型投行和基金公司的关注。 这也让整个金融行业更加关注量化交易技术。 或许在不久的将来,两者的完美结合将成为整个市场的“中坚力量”。

在国外,机器代替人是主流。 但是,在中国,大多使用人工交易。 量化投资的研究是近几年才开始的,堪称“年轻”。 量化投资正处于起步阶段。 许多机构甚至刚刚成立了量化研究小组或部门,以及优秀的量化交易员。 但是数量并不多。 从机构到人才,整个量化投资行业都在急速增长。

金融,本质上就是“从历史中寻找未来”,我们所有的判断和决策都是基于我们总结的经验,所谓经验就是那些出现在历史数据中概率较高的经验。 因此,分析数据——寻找模式——推断高概率结果,以及如何思考这些事情,对于计算机来说也好很多。

量化交易是利用计算机技术从大量的历史数据中找出高概率事件,然后将这些高概率事件制定成策略,并根据策略做出交易决策。 计算机在数据分析方面的优势,几乎没有延迟的反应速度,不受情绪影响的严格执行策略,以及无限量的体力,这些都让计算机在与人竞争的过程中占据了巨大的优势 ,也正因为如此,很多机构愿意花巨资投资量化交易。

外汇中的量化交易

在国际外汇市场上,量化交易也发展得非常成熟。

外汇领域的量化交易策略可分为三类:

第一类是宏观量化策略,它是对全球经济的宏观经济方面进行预测,并选择外汇、期货、股票等基础交易来实现其战略。 代表人物是著名的索罗斯和保罗·杜伊-琼斯;

第二类是外汇CAT策略,CAT策略更倾向于中短期。 两家著名的对冲基金公司(Winton、Man AHL)可以作为这一策略的代表。 他们一般与高盛、摩根等大型银行和经纪商进行交易;

最后一种则是高频量化交易,高频量化的原理比较简单,但是对技术和设备的要求比较高,低延迟很重要。 这一策略的代表是花旗银行、德意志银行等主要跨国银行的外汇量化部门。

据悉,目前华尔街60%以上的交易已经通过机器人和算法完成。 未来,这个比例只会越来越高。 大型机构外汇交易员的工作不再是传统的标记、手动开平仓的方式,而是制定成功的交易策略,对其进行编程和算法,并放入自动化交易系统中自动执行。

无论是外汇,还是整个金融市场进入量化时代,机构对量化交易的需求都比个体交易者更为迫切。 量化交易员正在取代传统分析师成为一个新的热门仓位,而这个仓位看重的基本素质也与传统分析师有很大不同:

深厚的数学技能——量化交易者必须特别擅长数学和量化分析。 深厚的数学技能是研究数据、测试结果和制定策略的基础。 复杂的数字交易算法占据了量化交易者的绝大部分工作,专业的教育将为未来成为量化交易者带来巨大的优势。 当然,量化交易员一般不招应届毕业生,但从大学掌握数据研究、金融建模等技能,经过几年的实践成为量化交易员,是典型的职业道路。

熟练的编程技能——如果说数学技能是基础,那么编程技能无疑是量化交易者手中的砖头。 一定要懂编程语言,否则任何想法都只是一句空话。 量化交易者最好对C、C++、java、Pyhton等常用编程语言有所了解,需要熟悉excel、Matlab、SQL server等常用数据处理软件。

全面了解行业——除了“硬实力”要求,软实力也不容忽视。 量化交易者需要对行业有足够的了解,了解行业流行的交易策略,并能够分析其优缺点。 当然,一些相关的系统也需要熟悉,比如彭博终端、路透社等。

关于作者: 我C你们

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