人工智能:量化投資與傳統投資的區別？

量化投資與傳統投資的區別？

證券時報評論：美聯儲醞釀退出量化寬松 警惕下半年匯率波動加大:美聯儲退出量化寬松貨幣政策，以及由此帶來的美元指數階段性走強、全球資本回流美國等都會成為引發人民幣匯率貶值的因素。尤其是在美聯儲尚未公布縮減購債規模細節之前，市場對于美聯儲收緊貨幣政策的具體落地時點預期不一，外匯市場的雙向波動會被進一步放大，此時更需樹立“風險中性”理念，做好必要的套保避險，以適應匯率雙向波動的常態。（證券時報）[2021/6/18 23:46:20]

量化投資和傳統投資的主要區別在于投資決策的方法和工具。傳統投資更注重主觀判斷和經驗，投資決策多基于分析師或投資經理的研究和分析，而量化投資則更傾向于利用大量數據和數學模型來制定投資策略和決策。

現場 | 引力波CEO 邱吉民：缺乏監管、市場體量小、流動性不足等是當前量化交易面臨的問題:金色財經現場報道，3月21日，引力波G-Wave科技有限公司CEO 邱吉民在由金色財經和Deribit主辦的金色私享會S1暨金色沙龍北京站第八期現場以“數字資產衍生品交易的瓶頸和未來”為主題進行了演講。他在演講中指出了當前數字資產量化交易的瓶頸。他說，在數字貨幣量化市場當中，所用的策略比較單一，套利策略、CKA策略、高頻策略，基本上就這些策略。而且現在散戶基本已經不參與交易了，慢慢變成機構和機構之間、量化公司和量化公司之間在博弈了。同時，他也指出，缺乏監管、市場體量小、波動率失衡、時間周期短、平臺API訪問限制、流動性嚴重不足等也是當前面臨的問題。[2019/3/21]

在傳統投資中，投資決策過程中涉及的數據量和類型相對較小，主要集中在公司財務報表、新聞報道和行業分析等方面。而在量化投資中，投資者通過大量數據的收集、清洗和處理，利用數學模型和算法進行投資決策。這種方法更加客觀、科學和系統化，能夠在更短的時間內獲取更多的信息，從而提高決策的準確性和效率。

聲音 | 劉震：量化投資有助于完善市場定價機制:本期金色相對論以“數字資產量化交易，成熟市場的標志？”為主題，針對本期主題，CCC創始人劉震表示：我們現在做的量化投資，實際上是建立這個二級市場完善機制的一個部分。傳統市場當中有做多有做空，而多數做空是通過衍生品市場實現的。所謂量化投資，實際上是對沖基金，就是利用市場當中的這些所謂定價不有效性，例如做空這些空氣幣，同時做多靠譜的數幣，利用中間的差價來獲利。同時這些交易，也完善了市場的定價機制，這也是下一輪的牛市的一個必須條件。[2018/12/7]

另外，傳統投資通常采用基本面分析、技術分析和行業分析等方法，而量化投資則主要依賴于統計學、機器學習和人工智能等技術。這些技術能夠更好地利用數據和模型，提高決策的準確性和效率。同時，量化投資的交易執行通常更加自動化和高效，能夠在更短的時間內響應市場變化。

總之，量化投資和傳統投資有著明顯的不同之處，但它們并非對立的關系。在實際投資中，量化投資和傳統投資可以結合使用，以充分發揮各自的優勢，實現更好的投資回報。

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