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量化分析研究和测量将行为的复杂模式分解为数值。它忽略了定性分析,该定性分析基于诸如管理专业知识或品牌实力之类的主观因素来评估机会。量化交易通常需要大量的计算能力,因此传统上一直由大型机构投资者和对冲基金专门使用。但是,近年来,新技术也使越来越多的个体交易者也参与其中。本文由gong1003my整理发布作为项目需求参考！
首先，从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，2018年全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。
其次，从就业人员的薪资水平来看，全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行，其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。在国外招聘网站搜索金融工程师(包括量化、数据科学等关键词)会出现超过33万个相关岗位。
定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。
量化交易对大数据的分析和挖掘有着高度的需求，而计算机科学的飞速发，人工智能的不断更新迭代，量化策略更加完善。因而量化投资正是在这样的基础上进入投资者的视野，高效的模型和算法，经过市场的不断修正，不断靠近收益的大概率。
通过自动交易机器人或专家顾问来量化交易策略来保证轻松赚钱，许多人被市场所吸引。或交易机器人是可以在您的计算机上运行并使用您的帐户进行交易的自动交易程序。 在线销售机器人已经成为一项庞大的业务，但是在采取行动之前，您需要考虑自己的策略是否可以使您获利。

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