时间：2022-06-15 11:45:17
股票量化交易就是依靠数量化的手段去实现股票交易逻辑和策略。简而言之，股票量化交易就是采用一定的数理模型，对股票交易策略以及交易逻辑进行量化，利用计算机技术等现代信息科技手段来实现交易过程。“量化”是股票交易者进行交易所应用的一种手段和方式。虽然股票量化交易引入我国时间较晚，随着中国股票市场的发展壮大，目前正处于蓬勃发展阶段。借助CiteSpace6.1.R2软件对知网2010年-2022年股票量化交易相关中文文献进行分析，可以直观得出国内量化交易研究的现状。
另一方面，不同的交易标的和所处市场的特征，也对IT系统提出了多样化的要求。例如，A股市场的策略通常会运用到深度学习等相对复杂的模型，并且数据量级很大，这就要求IT团队为策略团队提供强有力的硬件算力支持及针对机器学习任务优化的大数据处理平台，不断降低模型研发及测试的迭代周期，更加敏捷地适应市场环境。而对于期货交易来说最大的考验则是要在融合支持不同策略类型的同时，迅速应对交易所多变的交易规则。白鹭的期货交易系统除了支持标准的CTA策略之外，还同时支持Alpha对冲端的股指期货自动下单和套利策略，能够和股票交易系统融合成为统一的整体。
“近两年量化基金股票策略的爆发，还得益于一度叫停的券商股票交易接口的重新跑通。”一家百亿私募创始人表示，，2015年股市异常波动发生后，监管要求程序化交易的接口全部暂停，之后很多量化私募被迫使用手动操作。
量化合约交易软件，量化对冲交易策略，“量化+对冲”，存在于股票交易市场，投资范围相对广泛，策略灵活多样;相对完备的风险防范制度，更好的风险调整收益，防御性能加强，尽可能的分散风险，保护用户的权益和资产安全;强大的内存撮合引擎保证高并发量的交易支持;
目前宽投资产策略研究中心由超过28人的博士及硕士为主的量化研究人员构成（团队成员来自斯坦福、密歇根、MIT、清华、北大等知名高校），专注策略研究，确保模型不断更新迭代。投研团队借助先进的计算机技术对金融市场的数据进行大规模量化分析，丰富的因子库及多策略体系，严格、系统化的风险控制，可以给客户提供可持续的优秀投资回报。
在构建策略服务中台方面，刘志明从策略平台化的必要性以及搭建策略中台的方法论两个层面入手，凸显了数据与策略资产化平台管理方式的前瞻性与协同作战的高效性。刘志明以介绍KubeFlow工具这一套机器学习系统为例，去描述了策略系统工程的搭建过程。他认为一个典型的算法研究过程主要包括数据、研究、工程化、代码、部署、应用等六大板块。他表示KubeFlow这套工具能够帮助人们在量化投资分析时，实现各个维度资源的整合，快速验证算法与模型有效性，从而使得生产因子、策略调度能够更快速地产出效率。
本文主要研究了基于深度强化学习且具有交易成本的投资组合管理问题。提出了一种分层强化股票交易系统(HRPM)。具体地说，我们在交易执行上建立一个投资组合管理的分层结构，并训练相应的策略。高层策略给出投资组合权重，并调用低层策略在短时间内买入或卖出相应的股票。美国市场和中国市场的综合实验结果表明，与许多最先进的方法相比，HRPM实现了显著的改进。
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