[基金基础理论]股票量化出来了什么意思

　　股票量化，也称为量化交易，指的是使用数学模型和计算机算法来分析股票市场，并据此实现自动交易的技术和策略。这种交易方式不同于传统的交易方式，它依赖于数据和算法，能够快速地处理大量资讯，找到投资机会，提高交易效率。

　　股票量化的主要特点和过程：

　　1.依赖数学模型和算法：量化交易的核心在于通过数学模型来分析股市数据，包括价格、成交量、新闻事件等。计算机算法则基于这些模型，自动执行买入或卖出指令。

　　2.客观性和准确性：相较于传统的基本面分析和技术分析，股票量化更加理性和客观，能够减少人为因素的干扰，提高决策的客观性和准确性。

　　3.优势：

　　精准性高：量化分析可以对大量数据进行分析和处理，找到更加精准的投资机会和规律。

　　效率更高：计算机可以实时地处理大量资讯，迅速做出交易决策。

　　风险更小：通过数学模型和算法，可以更准确地预测市场波动，减少风险。

　　成本更低：量化交易不需要雇佣大量的交易员，可以降低人力成本。

　　4.挑战：

　　数据和计算资源需求大：量化交易需要大量的数据和计算资源，这对于一些小型投资者来说是一个门槛。

　　模型和算法需要更新：量化交易的模型和算法需要不断更新和优化，以适应市场的变化。

　　可能引发市场过度波动：量化交易可能会导致市场的过度波动，引发监管问题。