1、量化基金买入是什么意思？
量化基金主要指的是通过数理统计分析，来选择一些投资回报率比较高的证券进行投资，到最后能够获取超越指数基金的收益，这样的一种基金投资方式叫作量化基金。
量化基金买入是指运用量化交易策略进行投资基金的方式。
2、量化私募是什么？
量化私募的意思，就是将私募基金的资产进行量化策略投资。
量化投资是通过数量化的方式，让计算机自动发出买卖的指令。实现计算机自动化买卖。
就是让投资系统经过专业的数据统计，及时的止盈止损。如此投资，可以克服人性的贪婪与恐惧或优柔寡断等心理带来的不利因素。
3、A股有些量化交易已经变了味，量化交易的陷阱，你知道吗？
量化交易，不过是欧美市场多少年来的陈芝麻烂谷子，没什么新鲜。它只是程序编制者依据技术指标，交易者心理行为和统计数据等等编制的一套指令交易程序。目标就是割跟风短线交易者和技术短线交易者，当然有一些还有趋势交易设计。当市场或者个股，触发各个阶段买卖点时，程序会自动启动买盘，或者卖盘。
普通投资者交易，是根据基本面、市场交易环境（获利可能性与下跌可能性）、技术指标、成交量、风险程度（指数高低、系统风险）、政策、经济及个股活跃度交易。事先设计好个人的风险承受、补仓和止损、盈利止赢，然后根据自己经验下单。
由于，人具有人性，比如对下跌的恐惧（自己的血汗钱，怎么不怕，国内国外都一样），对连续下跌认为会反弹，会补仓。对上涨兴奋，会买入，会加仓，再加上技术指标显示，就会人性买卖。而程序设计则是依据人性弱点、大数据、概率设计的，是针对性的，也是他们盈利依据。它们基本上是反人性化操作，下跌你补仓就还会跌，上涨你不买还会涨，当大家买入时它就开始跌。
但是，任何程序都有适合阶段和环境，并不能一直使用，震荡阶段的就不能用于趋势阶段。我们散户对自己的血汗钱是非常在乎的，机构眼中的钱就是数字，这就是散户上涨时拿不住，下跌时恐慌而输给机构的原因，而程序更是完全没有感情的、机械的执行程序，这就彻底的屏蔽了人性的弱点，同时也减轻了操盘手的劳动强度和加快了下单速度。
但是，有很多指标并不是量化交易能解决的。比如，不管上涨，还是下跌，当指数进入成交密集区，它也只能按照一般人的操作规律设计。同时当政策变化，量化机构也只能关上程序，或者更换程序，当出现地缘政治事件时，它也不能应变。总之，量化交易并不能改变趋势，也不能改变基本面，而且当大家都用时就会冲突、失效，对中长线投资者没有影响，对经验够、心态好、严格遵守自己的操作纪律的投资者影响也不大。
这是个人根据过去做原油期货时的一些感受，仅供参考。
量化交易现下是个热门话题，引起市场所有人的关注。有些心怀鬼胎之人，马上又向散户推荐他的量化交易软件：请广大散户擦亮眼睛，千万别上当。量化计算机不是一般人能做出来的？需要投资上千万到几千万元投资，需要专家团队研发计算机程序语言。只有实力雄厚的大机构，主力，公私募基金才能做到的。所以劝那些心怀鬼胎的人，别忽悠老百姓了，骗人要短寿命的。散户已经很可怜了，别再雪上加霜了。量化计算机通过目前的通达信或者其它交易软件，自动统计股市大数据平台，根据专家团队编制的个股买卖点数据，自动搜索寻找符合要求的股票和卖买点，利用T+1机制，预先自动小单大批买入一定仓位，隔天再拉高待散户跟进时分小单大批卖出，剩余小仓位第三天甚至砸停板卖出。散户由于T+1限制，当日没法卖出，往往隔天深套。量化交易虽然赚点不高，但时间短，可以频繁交易，长期算起来收获巨大。而散户就是收割对象，9月以来诡异行情就是量化交易引起的。往往看上去调整后要回弹上涨了，散户跟进也涨停了，但第二天却下杀深跌甚至跌停。这和以往的市场股票走势严重不符，散户损失惨重。量化交易计算机散户做短线是根本无法抗衡的。唯一的办法是：散户看好股票买入后，躺倒不动，任凭量化交易如何兴风作浪，稳坐钓鱼台，中长线持有。当然这样的选股逻辑应该注重基本面和行业，不要去追热度！
4、什么是量化基金，与逆向策略基金有什么区别？
量化就是数理分析，指标，模型，最后得出最优方案。对于基金投资也可采用这种投资策略，全程机器可自动完成分柝选择买进买出，短期效果不错，但不是万能，对于方向和内在逻辑理解就不如主动投资基金办法。至于逆向又是一种办法。和主动正向操作相反，但效果也可以。
5、量化交易靠谱吗？
这位朋友，你问这个问题呢，相当于问炒股**吗，炒股或者其他金融品种看K线、MACD、KDJ靠谱不？其实这个答案肯定是不确定的，说靠谱或者不靠谱都是不严谨或者说不太负责任的说法。要看你这个系统是否可行，又能没有得到市场验证。总体上来说，每一种交易方法，也有少部分人靠这个交易系统**，真正能够实现盈利都比较难。否则世界级的金融大咖，他们有资金，有实力搞出各种量化系统，根本就没别人什么事。有这个想法，或者说从某一个方向出发来研究交易系统本身没有问题，但是固执的意味某一种模式就能够帮你实现盈利，是欠妥的。
肥波专注于A股投资，分享个股研报、技术指标、理财思路，探讨市场、板块走向，欢迎关注“肥波看股”。
量化交易能够回避一定的风险，但不能回避趋势性的风险，更不能胜过趋势，股票市场并非科学的平台，它更多的是社会心理学，个人心理学，而且股市还受到政治、经济、外交、行业周期、不特定突发事件、虚假信息等等因素的影响，没有一种所谓科学的投资手段，新手喜欢看股评，老手一般看新闻，总之，股市风险大，韭菜难**，一旦入股海，辛酸泪笑谈！
一说到量化交易，一下子蹦出一堆牛逼的词汇，比如:FPGA，微波，高频，纳秒级别延迟等等。这些都是高频交易中的词汇，高频交易确实是基金公司做起来比较合适，普通人搞起来门槛比较高。但是，需要明确一点量化交易不等同于高频交易。
交易如果根据频率来划分的话，可分为：
高频： ticke纳秒级别的 1s级别
中低频：1s~1h级别
超低频：1d~1w 等长线投资
高频交易对延迟，性能和稳定性要求非常高，需要大量的硬件的成本和人工成本。但是中低频交易对硬件要求就会低很多。个人与基金公司差距主要体现在算法上，普通程序也有能力捕获到这一频度的交易信号。
老夫废话不多说，就一个字，直接干！
如果想要分析A股，或者比特币，就需要自己搭建一套环境。一般搭建一个量化平台需要这些步骤：开设证券账户>开发环境搭建>数据准备>交易策略开发>回归测试>模拟交易>实盘交易
一、开设证券账户（此处略过）
二、开发环境搭建
目前主流的两种平台是，python和R语言。这两个语言有提供回测框架，时间序列分析，统计分析的库，（C++ 和 java也可以，不过门槛相对比较高）。
Python:目前应该是最普遍的个人量化技术首选语言，因为相关的开源框架相当丰富。
R:高级算法比较方便，社区比较活跃。
我选择的是Python，常用的回测框架用的是ZipLine和BackTrader。
三、数据准备
国内的股票数据，有一些服务商提供，比如通联数据、tushare；国外证券数据可以从 http://xignite.com获取。还有一些信息，比如新闻，汇率。需要自己写爬虫去抓取，如果用爬虫你就能体会到Python的好处了，爬取数据还是很方便的。
得这些数据后就可以导入到数据库去。关于数据库的选择，一般使用Mysql ,如果数据量比较大(>100G)可以使用mogodb，一般个人不会这么大数据量。
四、交易策略开发
说到交易算法，往往会联想到机器学习、马尔可夫模型、大数据分析、深度学习、神经网络等这些牛逼的AI词汇，但是，普通玩家基本用不到。对于普通交易者可以选用简单高效的算法：
1、将自己操作和想法程序化，比如：三连阳 ，买低价股 或者你听说过什么神奇的操作手法都是用代码实现，然后使用历史数据进行回测。
2.传统的指标交易：均线，MACD ,布林带等，蜡烛图理论，RSI, 波浪理论。 这些纯技术分析指标需要在特定的场景才能有作用，大家都听说过海龟交易法，可能都觉挺有道理的。但真实情况如何，用A股或者外汇数据测试一下，就会发现长期收益率不是特别好。
3.多因子选股：每个股民都有自己的选股理论，比如有人会看市盈率，换手率，市盈率，行业情况，成交量。这些筛选因素很简单，但要是从几千股票里去筛选，往往需要大量精力。程序就能特别好解决这些问题。
如果你是高级玩家也可以尝试一下高级算法。比如机器学习，大数据分析等。大数据在金融交易领域应用还是处于开始阶段。从目前信息来看，大数据基金收益的还算不错，比如百度和广发证券合作的百发指数基金，腾讯和嘉实合作的大数据基金。
五、回归测试
如果回测效果不错，收益率，最大回撤率，Sharp值，等指标，都在可接受的范围内容，你肯定就会兴奋，急着要上真实交易，甚至开始计划成立私募基金 ，但是，别急，最好模拟交易一下。
六、模拟交易
但在实盘交易前，还需要做一两个月模拟交易(paper trading) 。很多回测效果很好的策略不一定在模拟交易时候就表现的好。历史数据是固定，回测的时候可以通过不断调整参数，让各项指标趋于完美，有时候会导致算法过度拟合，因为市场总是千变万化，太过意死板的算法是无法适应市场变化。模拟交易最终效果一般取决于你的程序是否灵活，是否良好的风险和资金管理算法。
总结：至于说个人做量化交易是否靠谱，上面的流程已经说明了具体可执行方案，靠谱性不言而喻。至于能不能挣到钱，就看个人的修为了。
要相信：总有高手在民间。
公众号：（Aod316）每日分享精彩资讯！大盘解析，操作策略。每周日分享牛股名单