大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于量化投资与机器学习的问题，于是小编就整理了1个相关介绍量化投资与机器学习的解答，让我们一起看看吧。
学术一点说，量化投资，就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念和投资策略的过程。相对于基本面分析和技术分析等传统投资方式，量化投资由于主要是借助数学模型和程序化交易来实现投资者的投资策略，其在纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化等方面具有着得天独厚的优势。
纪律性：雅各执行量化模型的投资建议，有效降低投资者情绪的影响。
系统性：量化投资借助多层次的量化模型、多角度的观察和海量数据分析，能够更充分的信息，从而捕捉更多投资机会。
及时性：模型能够及时跟踪市场变化，寻找投资机会。
准确性：借助模型对交易机会的客观评价，可以克服主观偏差，充分套利思想获得收益。
分散化：量化投资靠概率取胜，因此需要格外注意控制风险，通常都会分散投资于大概率获胜的股票，构造投资组合在有效控制风险的前提下进行获利。
正是由于量化投资具有以上优势，量化基金在近几年时间里在全球范围内得到了高速发展。
我就根据我自身情况从交易方面来说说。
数学模型、计算机技术、历史数据、策略看起来高大上，简单来讲，实际上就是针对每一个品种的历史走势，用电脑使用不同的指标或者指标组合或者自己设置条件，更换不同的参数反复测试，找出每个品种收益最大的一个或一组数据，然后根据以上条件和参数，再加上开仓比例和加减仓条件，就形成和交易策略，然后编辑成交易程序，通过电脑自动运行，然后就可以躺赚，呵呵……
以上的工作实际上手工也可以完成，只是精度和广度没有电脑那么高，本韭菜就是如此，都韭菜了，还要啥自行车，所以我自称手工程序化交易者，因为感觉量化交易听起来更加高大上一点，程序化听起来稍微low一点。不管是复杂的量化还是简单的程序化，手工和电脑自动相比，区别就在于心态，我自认为已经非常冷静了，不追求收益最大化，可以严格按照信号买卖，但是仍然耐不住寂寞，喜欢切换品种，结果当然是得不偿失，所以今后有条件还是要电脑自动化才行，当然前提是要懂编程。
以上是我的一点个人看法，在此抛砖引玉。
提到量化投资，很多投资者虽略知一二，但如果深入去讨论量化投资，不禁有点蒙圈，那么什么是量化投资呢？
从概念上来讲，量化投资是指将投资者的思想和策略转化为量化模型，通过计算机程序化交易获得稳定收益的投资方式。运用数学、物理、金融和计算机等知识储备来建立金融量化模型并发现投资机会。简单来说，就是通过复杂的数据程序编写后，在交易中直接向计算机下达交易程序指令后进行的交易买卖。
近年来人气攀升的指数增强产品是量化投资产品中的典型代表。指数增强产品在跟踪指数的同时，力争为投资者创造超额收益。投资者通过投资指数增强产品，可获得体现管理人投资管理能力的量化增强模型，利用多因子Alpha模型预测股票超额回报，同时力求进行有效的风险控制、降低交易成本、优化投资组合。
Alpha量化策略的理念，用稳健的模型尽可能精确地捕捉股票市场模糊的确定性，通过寻找有效的因子，利用alpha模型来预测超额收益合成信号，同时在风险模型和交易成本模型的控制下进行组合优化。通过分散投资来降低风险、通过概率来博取稳定的超额收益。在这一过程中，使用机器学习、人工智能算法，使得市场适应性更强。
随着技术的不断发展，Alpha模型研发进程也在与时俱进。从2013年传统的线性Alpha模型和低频数据因子库，到2018年机器学习第三代Alpha模型和不断扩充的高频因子库，同时更是配备了先进的硬件设施，大大缩短了研发回测和实盘交易的时间。
量化交易是单纯利用技术指标或技术指标组合，建立模型由计算机完成全部交易，或者只进行选股，量化投资至少需要从两个角度进行建模：1.分析大盘，确定买入和卖出的时机。2.技术选股。一般来说通过技术面初选出来的股票，必须进行基本面的分析研究，才能精选出买入目标。在实战中量化只是一种辅助工具，完全采用计祘机进行股票量化投资的不多。
到此，以上就是小编对于量化投资与机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于量化投资与机器学习的1点解答对大家有用。
