技术进步,市场变化,量化交易仍具较高发展潜力!

2月24日,国新办就 “深入实施创新驱动发展战略加快建设科技强国”举行发布会。大会上科技部高新技术司司长陈家昌表示,科技部将把人工智能作为战略性新兴产业,作为新增长引擎,继续给予大力支持。并提出四大推动方向:构建开放协同的人工智能创新体系、推动人工智能与经济社会深度融合、建立人工智能安全可控的治理体系和全方位推动人工智能开放合作。

随着人工智能技术的不断发展,也越来越多的量化交易公司开始应用人工智能技术,比如深度学习、自然语言处理等,以获取更精准的交易信号。目前,量化交易已成为金融市场中的一个重要组成部分,随着技术的不断进步和市场环境的变化,量化交易的应用范围和发展潜力将会不断扩大。

说起量化发展史,要从美国开始。美国量化基金发展历史已超过50年,已进入相对成熟的发展阶段。目前美国股市中的交易量中,大约60%-70%是由量化交易算法所驱动的。据Select USA称,美国金融市场是世界上规模最大、流动性最强的金融市场。

由于量化交易在金融市场中的优势,越来越多的机构投资者开始采用量化交易策略,这导致量化交易在股票市场中的市场份额不断扩大。美国的量化交易已经发展出多种新的交易算法和策略,包括高频交易、量化投资、机器学习等,它们的出现使得量化交易更加智能化、自动化。

尽管美国量化投资发展已相对成熟,但仍存在一些局限性。比如:(1)数据限制:数据的收集和整理需要花费大量的时间和精力;(2)对市场稳定性的挑战:大量的量化交易者使用相似的模型和策略进行交易,这可能导致市场的波动性增加,甚至在某些情况下可能导致市场崩盘,此外,这些模型和策略也会在市场环境发生变化时发生失效的可能;(3)技术成本:需要花费大量的时间和金钱来开发和维护交易算法、数据分析平台和高速交易系统;(4)人工智能发展:由于人工智能可以处理更复杂的数据和算法,则传统的量化交易模型和策略可能会被取代,未来的量化交易会向更加智能化、自动化的方向发展;(5)风险控制:尽管量化交易通常以控制风险为目标,但由于许多策略基于历史数据,因此在市场出现意外波动时,这些策略可能无法及时调整,导致交易损失。

中国与美国在量化投资策略方面有许多相似之处。比如:(1)数据驱动:量化投资都是基于数据和算法来实现的,这些策略利用大量数据,包括历史价格、财务报表、新闻事件等,来预测市场走势;(2)高频交易:量化投资策略都涉及到高频交易,即利用算法快速进行买卖,这种交易方式通常涉及大量的交易和非常短的持有期;(3)多样化的策略:量化投资公司都会使用多种策略,如趋势跟踪、均值回归、因子模型等,以达到最大化投资回报的目的。

但也存在显著区别,比如:(1)数据源:在美国,量化投资公司可以直接获得大量财务和经济数据,而在中国,数据的获取则更加困难;(2)股票市场:在美国,市场更加成熟和开放,交易量也更大,而在中国,市场较新,规模较小,且有着更多的监管限制;(3)投资环境:在美国,投资者更加注重长期投资,而在中国,短期投资的现象比较普遍,此外,中国的政治和经济环境也对投资产生了更多的影响;(4)资产配置不同:美国量化投资公司已走向多元化参与全球投资,而中国还处于单一投资环境。

总的来说,中国和美国的量化投资策略有很多相似之处,但也存在一些显著区别,主要由两国的市场、经济和政治环境所决定的。尽管存在局限,但随着技术的不断进步和市场环境的变化,量化交易仍然具有较高的发展潜力。

政策助力,量化交易更加规范化、机构化。2月17日,沪深交易所发布了板和科创板股票异常交易实时监控细则,细则明确了异常交易行为的定义、构成要件与量化标准,而且与之前试行的监控细则对比来看,此次交易所对股票开盘集合竞价阶段以及开盘后连续竞价阶段新增了关注细节。

有百亿量化私募表示,对行业参与者来说,细则会促使更多量化机构将策略从高频交易切换至容量更大的中低频交易;与此同时,细则的发布明显压缩了打着量化旗号但实则“手动打板”的伪量化私募的生存空间,有助于规范行业秩序和生态环境,对量化私募业的可持续发展具有积极作用。

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