需要懂一些數學模型，比如統計分析、人工智慧演算法之類的，他的本質是利用數學模型分析數據潛在的規律尋找交易機會，並利用計算機程序來搜尋交易時機以及完成自動化交易。並沒有現成的軟體可以做這個，因為它需要一個搭建一個專業的平台，這不是一個人可以完成的。
國內有一些軟體，比如大智慧提供數量分析，還有一些軟體提供股票、期貨的程序化交易。但是實際上這並不是真正意義上的量化交易。事實上，做一款純粹的適合個人投資者的量化投資軟體，難度是非常大的，因為量化策略並不想傳統的基本面、技術面那樣存在已有既定的必然規律。他需要跨越多學科，多領域去挖掘數據的規律，然後利用得出的規律進行交易。但是不同時間、空間的數據的潛在規律並不一致，所以對量化過程進行標准化是一件很難完成的事情。
如果是計算機或者數學專業的人士，可以考慮使用C、C++、SQL等語言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等軟體。不管是哪一種軟體，要實現量化交易，肯定是需要一定的建模基礎和編程基礎的，其中最重要的東西是數學能力。
2. 請問量化交易策略和程序化交易策略有什麼聯系和區別呢
量化交易策略包括數量選股，選行業。但是交易時候沒准還是手動交易。換句話說就是，用量化的方式去准備交易，量化的標准去准備交易，但是並不確定是手動還是自動交易。
程序化交易策略主要側重於交易的自動化，為機構准備的。並不涉及選股等內容 ，主要是編寫模型，讓機器自動程序化交易。
3. 量化策略一般用什麼平台回測分別有什麼優劣勢
策略的最大資金容量和量化策略的回測收益、波動等數據沒有太直接的關系。策略的最大資金容量如何確定是個偏實際應用的問題，一般的策略最大資金容量你很難說出一個具體的准確的數字是多少。在考慮策略最大資金容量時，可能考慮到的因素有1策略本身的邏輯，2策略交易頻率，3策略交易品種的日內總成交量和總持倉量，4策略交易品種的瞬時掛單量，5資金的風險偏好，6市場上同類型策略的資金容量等等。今天有空接著之前的繼續寫一個完整的策略在交易時可以分為以下三步：1建倉入場2持有3平倉出場1、3這兩個過程，持續的時間越長，交易品種的總成交量越大，那麼策略在交易時的沖擊成本就越少，容量也就越大。所以高頻交易容量<期貨趨勢類策略容量<股票類策略容量。特別是到高頻交易這個級別，需要觀察瞬時的掛單量來確定有多少交易可以執行，而進一步確定容量有多大。在2這個過程中，由於價格的波動會出現賬面上的獲利和虧損。這就引出來了第二個總要因素，資金的風險偏好。一般來說，越大的資金對風險的厭惡程度就越高。所以期貨趨勢類策略容量<期貨品種間套利策略容量
4. 哪位推薦一個能夠做量化投資的軟體嗎
量化炒股的話關注（名Z）是用數據分析實際數據展現市場情況的，數據選股、風控，計算機來的比較真實，還有7年日內交易的研發經驗，對於做差價特別實用
5. 量化交易主要有哪些好的策略
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫mysql，asp網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版win7操作系統。
6. 傳統炒股跟量化策略炒股有什麼不同
量化策略炒股屬於大數據分析炒股，它是電腦智能分析大數據來判斷股票到底是漲還是跌，而傳統炒股是我們自身根據自己的經驗炒股。
7. 國內股票的量化投資策略有哪些，特別是基本面量化
檸檬給你問題解決的暢快感覺！主要的量化對沖策略有：1、市場中性策略 主要追求的是通過各類對沖手段消除投資組合的大部分或全部系統風險，尋找市場中的相近資產的定價偏差，利用價值回歸理性的時間差，在市場中賺取細小的差價來獲得持續的收益。2、事件驅動套利策略 利用特殊事件造成的對資產價格的錯誤定價，從錯誤定價中謀利。3、相對價值策略 主要是利用證券資產間相對的價值偏差進行獲利。感覺暢快？別忘了點擊採納哦！
8. 量化交易都有哪些主要的策略模型
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。 量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
9. 兩只股票對比在軟體上怎麼操作
1、要降低成本必須是高賣低買，成本才會降低，如果低賣高買，頻繁操作只能是增加成本，每次的交易都是要繳納必須的手續費
2、如果你一直都是買賣同樣的兩只股票，那麼你的交易軟體會自動幫你算好你的成本，不用自己計算，看下就知道
3、頻繁交易沒什麼好處，除非你是高手，每次交易都是賺錢，能看到賬戶中的盈利天天在增加
10. 股票方面，那種量化分析軟體比較靠譜求推薦。
我給你說下，