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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。本文由gong1003my整理发布作为项目需求参考！
量化交易是一个比较新的概念，它最鲜明的特征就是运用模型。量化交易主要的特点如下所述。
1、投资视角广。凭借计算机高效、准确地对海星信息进行处理，在所有市场里去寻找更广泛的投资机会。
2、纪律性。严格的纪律性是量化交易明显区别于主动投资的重要特点。纪律性的好处有许多，能够克服人性的弱点，比如恐惧、贪婪、侥幸心理，也能够克服认知偏差等。
3、系统性。多层次模型主要包括行业选择模型、大类资产配置模型以及精选个股模型等。多角度观察主要包括对宏观周期、估值、成长、盈利质量、市场结构、分析师盈利预测以及市场情绪等多个角度的分析。
4、及时性。及时、迅速地跟踪市场变化，不断发现能提供巨额收益的新的统计模型，去寻找新的交易时机。
量化交易技术还旨在评估和管理交易组合中的不同风险敞口。有时金融安全中存在微妙的行为，可被人眼忽视。通过依赖数学公式，投资顾问可以更好地识别投资组合中的不平衡或脆弱性，如果不加以解决可能导致潜在的损失。
量化交易有成本效益。投资顾问经常在不同地区的多种证券中实现多元化。量化交易风格旨在通过简化这些交易来降低在各种交易中买卖许多证券的成本。
尽管量化交易策略主要由计算机软件驱动，但仍需要人为因素。金融分析师仍然必须对投资技术进行科学研究，这是定性投资的基础。尽管如此，量化投资管理人员通常较少依赖人力推荐和投资证券评估，而更多依赖计算机化公式。
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