为什么不建议大家轻易的转行做量化玩高频?

Frank Wong · 2018-10-17 21:58:38

没错，如 @腾天所说，频率高起来，容量真是小的可怜，下图是国内某比特币现货交易市场的高频收益（频率：2毫秒）

匿名用户 · 2018-10-17 21:58:39

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childking · 2018-10-17 21:58:40

楼主写的深刻和现实，拜读了两遍，细细体会其中的血和泪。“一路小心谨慎，如履薄冰走到今天，不求赚多少钱，只求长期的在市场中或者，每年都有个稳定的收益。另外，早也就放弃了暴富的想法，在通往暴富的路上，可是鲜血累累啊。”这些都应该是楼主的干货。作为一名业余量化爱好者，半路出家，用2年时间学习，编写，测试并固化了自己的交易模型，但在实际操作过程中如何做到不择不扣的执行，对于长期无交易信号时的孤独等待，对于较长时间资金不创新高的无助，都是量化交易过程中需要克服的。这些坚持都来源于对自身交易系统的信心。虽然是业余，但希望自己在量化这条交易道路上，能坚持至少10年，不求暴富，但求每年都有个稳定的收益。

leo · 2018-10-17 21:58:41

我就是2年前从银行转行做高频和量化的，目前为止都还挺好，收入增加但压力蛮大的，毕竟私人老板不养闲人。

做高频的话，还是要进稍大些的成熟私募，市场速度在加快，IT投入不够抢单率不行策略再好也没用。微观市场结构容易变，高频策略易失效，想靠一个高频躺着挣钱真不容易。

这个行业竞争越来越激励，如同2015年牛市时的好日子总是短暂，不断有人被淘汰，若要转行必先想好是否能接受一年一无所成（实盘赚不到钱）被辞退的情况。

The moment · 2018-10-17 21:58:43

怎么知乎现在的文章都是裹脚布，我来答一简短的。很多人都说了高频门槛高，确实，之前没看清题目（好在不是高考），达成高频交易的风险，大家就将就着看吧。
      本人金融学研究生，高频量化交易最显著的问题就是引起快速叠加的风险。这类交易有3个特点：
1程序化，买入卖出股票都是遵循着某种算法，而不同企业的算法大致类似。
2快速，交易在瞬间完成。
3大额。花了那么多精力来设计算法，你和我说只投200万，你是在逗我吗？至少两千万好吗？还是美金。
      这三个特点注定了它容易带来更大的风险。原本市场上有信息滞后，判断失误。现在好了，来个算法，要知道计算机相对人脑的最大优势在于准确快速。一个股票价格跌了，人还没有反应过来，计算机通过算法判断已经卖出了，结果价格更低。其他的公司看到这个股票走低，在高频算法下也立马卖出了。结果风险放大，本来没有那么大风险，现在却以更快的速度传递，更大的幅度呈现。
      这是一个表现，还有一个就是光大乌龙指事件，具体请搜狗，搜，搜一下就知道。
PS我真的不是来写软文的，你要用谷歌我也不介意。

匿名用户 · 2018-10-17 21:58:44

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Jay.W · 2018-10-17 21:58:46

为什么都说高频容量小？道听途说？
1亿算小吗？
容量大小是跟水平有关的，差的低频策略容量可能十万都没有。

周公量化 · 2018-10-17 21:58:47

回答得挺不错的

为什么不建议大家轻易的转行做量化玩高频?

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