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量化交易会亏损吗？
炒股是一门技术活，在股市想要实现持久性的盈利是比较困难的，股市赚钱的概率相对比较低。而造成这一现象的主要原因就是因为交易的主观性，下面小编带来量化交易会亏损吗，希望大家喜欢。
一、量化交易是什么意思?
量化交易就是以数学公式和统计数据等为基础来建立数学模型，通过数学模型来进行交易。量化交易依托的是现在高度发达的计算机技术和互联网技术。
量化交易通过数学模型来代替人工交易，能够有效地避免投资者的主观判断，也就是投资者情绪波动所造成的影响。避免在极端狂热或者悲观的情况下，做出非理性的决策。
量化交易需要以大量的数据作为基础，通过对大量数据的分析，来做出理性的判断，预测未来价格的走势，从而提高赚钱的概率。量化交易从狭义上来说就是指程序化的交易，自动下单。从广义上来说，就是指系统性的交易，将股票交易智能化，系统化。量化交易可以简单理解为机器人交易，用计算机算法来交易。
量化交易具有纪律性、系统性、业绩稳定、理性投资、高效率性等特点，能够在一定程度上弥补人为投资的局限性，最主要的功能就是可以避免投资者情绪波动的影响。
二、量化交易会亏损吗?
量化交易是会有亏损可能性的，量化交易虽然能够在一定程度上避免投资者主观因素的影响，但是同样也走向了另外一个极端，那就是纯理性化投资。
我们都清楚，量化交易是以一定的数据来作为基础，构建数学模型来进行交易，也就是通过电脑软件来自动交易。那么当我们的数据本身有问题，或者我们构建的数学模型错误，交易系统不完整的情况下，量化交易也是会亏损的。
量化交易对数据的完整性要求较高，需要大量的数据来作为基础，并且要实时更新数据，当数据的收集和更新出现误差的时候，那么数学模型计算出来的结果也就会偏离预定值，所以量化交易是会亏损的。
如何选中长线股票
一、做好调研工作。选股之前的调研内容包括国内外宏观经济动向，行业策长期导向，公司各项基本情况，1-2年内盈利预期，当前股价合理性等等。建仓时要确认宏观基本面中长期的利好方向，行业政策不能有遏制调控性导向，最好是有中长期鼓励性策。
二、分析优势与风险。收益高的长线股票，如果买点恰当的话，通常收益率可观，这是优势，但风险在于耗费时间长，股票滞涨或在不稳定的宏观经济环境中，大盘牛熊周期可能会判断失误，失去保值或增值价值。在投资过程中不应将个股估值过高，想象空间不宜过远，密切注意经济和策动向。
随着国内投资者整体素质的提高，量化程序化交易的人越来越多，建议国内有条件的投资者转向量化交易。
其中，程序化交易相对于股票而言，它更适合期货。推荐它的原因有以下:
降低人性弱点，对交易行为的影响。
每个人是性格和承受能力是不一样的。特别是主观交易者，很容易受到情绪的影响。
当出现大亏大赚的时候，如果处理不当，很可能造成两种极端，一种是被长时间打入冷宫，另一种是极度自信。
但是，程序化交易就不一样，比较理性，依靠程序可以最大限度的降低人性对整个交易的影响。比如扛单，恐惧等都会影响最后的交易结果。
庞大的数据快速检验交易逻辑。
通常情况下，主观交易者想要验证一套交易逻辑是否可以持续盈利，最少也得花几年时间。当然了，在具有正期望的交易逻辑下，交易者在短时间内也是无法掌握。
程序化交易，在庞大的历史数据下，在通过将交易逻辑编写成代码后，只需要几秒、十几秒就可以完成几年、几十年的回测交易结果。
这是主观交易者在这么短的时间内无法完成的事情。
资金规模比较容易上去！
由于采用程序化交易，它可以依靠成熟的交易体系，完成对整个股票，期货多品种等多市场交易，并且完全可以全天候无人值守。
比如期货市场几十个品种中，你能够同时监控并及时的抓住机会吗？显然不行！
人的精力是有限的，但是通过程序，他就可以将这部分精力发挥到极值，大大提高做事效率。
程序化交易语言的选择。
想要实现程序化交易，必须要学一门语言。分为编程语言和非编程语言。
如果你是非科班，有没有精力学。那么可以选择非编程量化交易语言，比如交易开拓者TB，金字塔，MT4等语言，他们的主要用途是实现你的交易逻辑，而只能在其软件内使用该语言。
如果你是计算机科班出身，难么建议学习Python+一门非编程量化交易语言，作者推荐TB语言。
Python在量化交易，数据分析等方面用途非常广，相对于Java，PHP等来说，入门是相对容易，记住这里说的是入门，并不意味着它简单。
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