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中国的量化交易正处于历史最好时期。从量化私募的规模来看,整体持股已经达到8000亿的水平。数量规模的扩大和技术的进步不断推动交易策略的改变。例如,随着市场交易品种的丰富和基础设施的完善,市场不断发展以高频为代表的新策略,从而为金融技术的发展提供了更多的需求。

“高频的机会很明显,只要技术先进,就可以捡。但是高频容量有限。几个人完了,这个机会就没了,更多的资金就进不来了,或者说那些资金就不能用同样的方法了。”在接受《证券时报》记者采访时,白说解释了高频对交易速度等技术的需求。

白说最近加入恒生电子,并担任恒生研究所所长,负责恒生电子在人工智能、区块链、高性能计算、大数据和金融工程等前沿技术领域的研究和应用。在此之前,他担任上海证券交易所的总工程师。

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为了实现“快速”的目标,白说认为交易工具应该能够快速获取和处理信息,并且能够将处理信息获得的投资决策转化为实际的投资行动,并且实际行动是成功的。这种“快”是有前提的,有一些必要的监管或风险控制的动作,既要快又要稳,还要满足各种监管和风险控制的要求。

从技术上讲,白说的想法是通过三个步骤来实现目标。首先,下沉,把基础模块做到极致,比如做期货会把期货做到极致,做股票会把股票做到极致。然后集成,如果不涉及具体业务领域,最终会陷入一些基本需求,比如低延迟、高可用性、大吞吐量等。这些通用技术可以独立于业务内容完成,然后流程中涉及的模块和基本功能需求可以集成。最后,是开放的。在用户的使用过程中,他们可以以最高效的方式访问第三方资源。

事实上,量化发展不仅需要高频等领域的金融技术,而且随着各种频段策略的深化和丰富,也对金融技术提出了挑战。

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“越到中低频带,在速度上赢的越少。可能是精准,也可能是深度和洞察力,这些方面可能有相应的工具。”白说说,所以现在我们可以看到,与人工智能相关的投资和研究工具已经开始出现在市场上,它们可以处理“替代”数据以及传统的标准化数据。除了单一的投资对象,如股票和企业之外,还要考虑基本面之间的微观、中观和宏观联系。因此,投资和研究的新变化也要求出现一些新技术。

毫无疑问,当量化交易的发展给金融科技企业带来挑战的时候,也更有利于企业价值的实现。目前,中国量化投资呈现出全球资产配置、策略多元化、交易智能化的发展趋势。量化投资本身就是信息技术驱动的金融细分。随着人工智能、大数据和云计算的快速发展和不断渗透,科技投资的军备竞赛将成为量化投资行业发展的必然趋势。

“所有技术都是为业务服务的,如果业务需要,就必须使用技术。如果这个要求具有挑战性,那么技术人员实现价值也有好的一面。你能很好的应对别人无法应对的挑战,你的价值就更突出了。”恒生研究所所长白说这样告诉记者。

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