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1，在券商里面做量化主要是干什么待遇和发展空间如何能看多少

量化就是把市场中所有的东西全部模型化，风险、收益全部都数学化，很有前途！人做交易逐渐会成为过去式，交易者利用模型进行交易是大趋势！数学要求很高！
同问。。。

在券商里面做量化主要是干什么待遇和发展空间如何能看多少

2，量化相关的工作方向都包含哪些呢

从大方向来说，量化方向包括 Q-quant 和 P-quant，前者主要研究衍生品定价和风险计量，后者主要研究程序化交易和做市策略等。前者是由银行前台和中台招人，后者是由私募和基金招人。
简单说下，数据库开发有应用和管理之分，如你所说的dba就是属于管理，一般要负责数据库日常管理，以及权限分配，性能优化，数据备份等，并配合开发人员，分析优化sql语句。而如果是做开发，会侧重于业务层面了，做些数据引擎，接口，或者数据挖掘之类的

量化相关的工作方向都包含哪些呢

3，量化选股策略是什么多因子模型是什么

量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。　　多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。
dif:=ema(close,12)-ema(close,26);dea:=ema(dif,9);macd:=(dif-dea)*2;忽略以上公式。因子是多样化的，如 pb、pe、eps 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等等。 总之因子可以多样化，也可以用几个做一个简单的，但必须是对股价有效影响的。

量化选股策略是什么多因子模型是什么

4，什么是量化交易未来前景如何

量化交易，是现在交易者必须会的基本功，没有量化分析，在这么快速的信息时代大量的数据人工是无法完成分析的。
您好，量化交易就是系统化操作，需要策略以及算法的支持。个人认为前景还是很不错吧，个人单独做量化的话难度较大，可以借助天字一号这种平台进行系统化操作
量化交易是当今交易者必须会的交易工具，散户也好机构也罢，这个和战场上的武器一样没区别，人家都无人机了，你这还肉搏那，那失败只是时间问题了。人家屏幕上显示这，最新大数据
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资。避免人的主观因素，在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化交易可以获得持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。相对于传统交易方式，量化交易有着以下优点　　1)系统性：通过多层次的量化模型多角度的去观察及海量数据的观察，捕捉许多的投资机会。2)纪律性：严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，可以克服人性最大的弱点。3)准确性：准确客观的评价交易机会，克服主观情绪的偏差，通过全面、系统性扫描捕捉错误定价和错误估值带来的机会。如今量化交易越来越多的应用在股票基金等投资上，还衍生了像京东量化平台、优矿这样的专门为量化开发者服务的平台，应该会成为今后投资的大趋势。
量化就是就是具体化，使用模型来进行程序化交易。打个通俗的比方：一般的人炒股或者期货就像看病中医一样，通过望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些，很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行操作；量化交易就像西医，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药，定量交易更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像ct机对于医生的作用。模型对整个市场进行检查和扫描，满足你所编写的程序模型，就会进行处理（下单之类，都是可以自己设置的，看你的模型怎么编写）。程序化交易越来越被人熟知，使用的人也越来越多，总体来市场会越来越扩大化。具体的程序化交易程序软件：文化、tb、金字塔等，总的来说金字塔使用起来简单上手，编写的语言不难，而且功能比前两者多。

5，为什么要进行量化投资选股

量化策略来自于历史经验，它通过对数据精确的计算来发现并利用投资市场历史上所展现出来的规律性，并假设这种规律在未来继续有效。 我们为什么要进行量化投资?它有什么相对优势? 1、从对历史的认识来看，基本面分析看似全面却并不见得准确。人的大脑已开发的功能有限，难以正确处理纷繁复杂的海量信息。某些信息被主观放大，另外一些信息则会被忽略，这很容易导致人们的认知出现偏差甚至是错误，这将对未来的投资产生误导。而计算机对于输入的全部信息都会平等地加以考察.对 每个因素所发挥的历史作用都能进行精确的测量，也就是说，它在有限的信息范围内能做到准确全面的处理。当然，准确全面的程度有赖于使用计算机的人的能力， 但从方法论的角度来说，它无疑是最精确的。 2、从投资决策方面来说，基本面派难以做到足够的客观，主观感性的影响无处不在。即使经历相似的投资者在面对同样的信息时也会得出不同的判断， 同一个人在不同环境中也可能作出完全迥异的操作，显然人为主观因素(包括喜好、心情、性格等)都产生了非常重要的影响。当然这并不是要否定主观感性，而是想说明人为主观很可能会使得投资者放弃理性的思考，扭曲对客观事实的理解。而冷冰冰的计算机程序足以克服人性的弱点，它能够非常忠实地执行模型开发者所完成的理性的研究成果，而不受其他因素的干扰。同样的信息输入，它得出的结论是唯一的、明确的，并且足够客观、足够理性。 3、量化投资可以大大减轻人脑的负荷，帮助人们进行更高效的投资。计算机程序可以同时处理大量的信息。例如数量选股模型可以在输入千万个数据后 快速批量地输出股票组合，而人脑如果要选出同样的组合恐怕需要好几个月的辛勤劳作，却并不见得能取得更好的成绩。另外计算机还能不知疲倦地工作，这会显著提高投资者把握机会的几率。 因此，开展量化方面的投资和研究是非常有必要的，它将对传统投资起到非常好的补充和提升作用。我们不可因为长期资本管理公司的破产就产生恐俱心理，而致因噎废食。量化模型是很优秀的投资工具，结果好坏的关健在于开发者和使用者如何运用，而不应归咎于量化手段本身。参考云掌财经！
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。在《量化投资—策略与技术》中，将量化选股策略为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。目前市场中存在多种量化选股模型，如何量化选股关键在于所依赖的选股模型；希望我的回答能够帮助到您

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