大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于量化投资24小时的问题，于是小编就整理了3个相关介绍量化投资24小时的解答，让我们一起看看吧。
害怕泄露就只讲原理，不谈特别具体的细节。
比如，我是使用趋势跟踪策略的，我采用了均线，还是某种特定的算法，是否有加仓逻辑，如何控制的风险。这套策略测试的最大回撤是多少，收益率年化是多少，盈亏比和胜率分别是多少等等。
只要你不把代码完整的拿出来，面试官是不会询问的。他们更多的是想知道，你的理念是处在什么级别。
不要藏着掖着，这不能说那不能说的。真正的懂量化的人，根本不会在意你的代码是怎么编的，因为他们知道，量化的重点在于理念能否得到一致性的执行，而非神奇的代码。
在股指期货看不到放松的前提下，场外期权被消灭的形势下，量化投资在2018年不会是大年。
先来普及一下量化投资在中国的发展，这个笔者早年和量化投资人士打交道很多。2005年开始的ETF套利拉开了量化投资在中国的序幕，但发展的很慢，到了2008年全球金融危机之后，大量在华尔街从事量化投资人才相继回国创业，这引发了2010年成为中国量化投资元年。
后来随着股指期货的推出，2013-2015年9月国内量化基金很风光，2013年创业板的牛市让alpha策略量化基金大赚不少，而2015年6月中旬至2015年8月，A股又经历了几轮大波动，量化投资大放异彩。
但盛极而衰， 2015年股灾期间，股指期货被很多人指认为"元凶"，所以当年9月2日，金所出台了严厉的股指期货日内交易限制措施，导致不少量化团队转型，要么逐步向多空策略、股票多头策略转变，要么转向CTA策略。
在这种情况下，量化私募基金正在经历一轮洗牌，量化私募规模也在缩水，规模占比下降到2017年的2%左右。至今股指期货看不到放松，因而很难看到量化投资规模再起。
量化投资不等于python很多语言都可以做。之所以感觉现在一提量化就用python是它的三方库多。很多开发的不用在重新造轮子。特别是分析统计的时候，用着很方便毕竟毕竟是量化是以投为主，而非编程开发编程语言只是一个工具。py入门比较简单，适合非专业人士使用。如果量化真是玩到了一定的级别，比如高频这些场景py肯定是撑不住的！未来其它语言在量化领域能否取代py，取决于投资行业变化。如果未来我们的A股也提供开放的API接口，那用什么语言就无所谓了。
到此，以上就是小编对于量化投资24小时的问题就介绍到这了，希望介绍关于量化投资24小时的3点解答对大家有用。
