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1.作为国内量化交易研究团队的一员,我有权回答这个问题:传统量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。量化投资方法起源于一百年前,利用现代统计学、数学等方法,从海量的数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略,并按照这些策略所选出的股票进行投资,力求取得稳定的、可持续的、高于平均水平的超额回报。现代量化投资特点科学特性:即大概率获胜原则的科学性,依靠量化投资的所有投资逻辑(例如:标的证券的构建、风险控制设定、资金使用规则、证券委托时机等)只遵循获胜大概率的原则。纪律特性:量化模型是经由科学演算,产生动态执行。所有的投资决策由模型决定,具体交易过程由模型控制。避免了证券交易受制于人性的弱点。完整意义上解决了投资决策过程中人性的“贪婪与恐惧”。系统特性:从宏观周期、市场结构、估值、成长等多角度进行分析以及海量的数据获取和处理。建立资产配置、行业选择、精选个股等多层次组合的量化模型:进化特性:由于计算机时代的到来,AI的诞生,尤其是金融AI,深度学习技术等一系列信息技术革命成果在金融领域的运用,将不断的、系统地对量化投资模型自动进行更新迭代。不建议个人投资者花时间精力投身量化交易研究,一是不系统、而是主观代入、三是软硬件技术实力不足以支持你的研究,可以借用现有国内量化交易成果,如量化交易平台,量化交易策略模型,进行研究,当然研究的目的自然是用于实战。


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