近兩年來，量化對沖策略的表現一直是投資界關注的一個焦點。尤其是近期隨著國際大型對沖基金加快了走進中國的腳步，市場對國內對沖基金的表現和今后的發展愈加關心。

量化中性策略與指數收益率的相關性低，產品凈值的波動性也相對較低，優質的量化中性對沖產品都能獲取相對穩健的正收益無論市場是牛市還是熊市。

何謂量化對沖策略?量化對沖策略即同時利用量化手段和對沖技巧的投資策略。平臺小編講解常見的幾種量化對沖策略：市場中性策略、套利策略、CTA期貨策略三種。

量化交易策略模型的種類有哪些？量化的模型大致分為以下幾種：趨勢型、回復型、技術情緒型、價值型/收益型、成長型和品質型

小編今天就來說說量化投資入門需要學習哪些知識。在說學習之前，我們要先弄清楚量化投資是什么，才好確定學習的方向。

一般情況來說，很多量化交易系統中的用戶幾乎都是具備編程技能的投資者，絕大多數就是機構投資者、程序員等

量化交易有很多優點——嚴格執行紀律、比較有系統性、能克服手動交易的不足和不可能、基于一定的回測方便投資者關注到策略風險等等。

可以使那么一般投資者怎樣開始量化交易呢？首先，確定量化交易平臺。如果是IT行業的工程師，別猶豫選C++吧。

量化投資其實相對來說還處在初級發展階段，比如你經?？梢月牭疥P于“新聞對于股價的真實影響有多少？”的爭論，而此時基本面投資者只需簡單的基于預測特定事件、比如超過或差于預期的財報做交易即可。

雖然現在量化投資是一種非常熱門的投資方式，但是當前對很多用戶來說，對量化交易還比較陌生，因此小編就跟大家一起聊聊量化投資的歷史，特點及分類。

量化交易策略模型的種類有哪些？量化的模型大致分為以下幾種：趨勢型、回復型、技術情緒型、價值型/收益型、成長型和品質型。

如何建立一個良好的交易體系和交易策略呢？可以通過大量的歷史數據得來，現在計算機很發達，歷史數據的檢測和獲得比較容易。

隨著量化金融領域日漸成熟，量化交易方法也在金融投資過程中應用越來越廣泛，并被投資者熟知。但目前國內量化投資發展較為緩慢，投資者參與量化投資積極度較低。

量化交易看起來很高深，幾乎大家一直認為學習量化交易要有編程基礎，甚至計算機出身的人，都要去學習數學和金融等知識。

量化交易是量化金融中一個極其復雜的領域。它需要大量的時間來獲得必要的知識。它還需要大量的編程專長，至少是C++或Python這樣的語言，并且隨著交易頻率的增加，編程技術變得更為重要。