本文深入探讨了量化交易的概念，它是现代统计学与机器学习的融合，利用数学模型固化投资规律，减少主观性，提高纪律性和系统性。文章详细介绍了市场中性、趋势性交易和高频交易三种策略，以及它们各自的特点和适用场景。
量化交易
- 现代统计学和机器学习的结合
- 计算机技术
- 用于进行证券投资的方式
- 主要利用一些数学模型来固化投资规律
需要掌握的技能：
计算机技术
金融基础知识
数据挖掘技术
分类：
我们做的主要是第二步的市场中性
- 趋势性交易主要适用于主观交易的高手，适用于价值投资，著名代表就是股神巴菲特
- 市场中性主要通过alpha因子来赚取额外收益，主要使得投资者在任何市场环境下都保持投资风险最低，收益稳定性大的特点
- 而高频交易主要适用于频繁的买进卖出，适用于拥有自己算法的高手和证券公司
常见的金融产品的投资策略
量化交易的优势
减少了人的主观性，具有严格的纪律性
具有完备的系统性，多层次，多角度，多数据
依靠数学模型和机器算法，概论取胜
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