2019年期货从业考试距离我们越来越近，不知道各位考生在备考期货从业的过程中有没有遇到什么问题呢？为了帮助大家更好地备考期货从业，中公小编针对2019期货从业考试《期货投资分析》第四章 量化交易知识点：量化交易系统的构建为大家如下整理：
【知识点】量化交易系统的构建
(一) 量化策略思想的来源
1. 量化交易指的是通过定量方法对信息进行整理、加工和分析，并利用分析结果进行投资的一种交易方式。它具有可测量、可预期、可复现的特征。
2. 程序化交易是指通过计算机程序辅助完成交易的一种交易方式。主要强调在交易实现手段上用计算机程序自动检测和执行。
3. 高频交易是指在交易过程中采用了先进的低延迟技术，对市场上每一瞬间的变化进行分析和处理，并择机进行交易的一种方法。主要有两个特征：采用低延迟信息技术、使用低延迟数据。
4. 算法交易强调的事实现特定目的的交易执行模式，减少对市场的冲击，降低交易成本。
5. 量化交易的缺点：一是无法预测市场反转;二是市场处于无趋势状态时交易结果不佳;三是没有长期交易经验的交易者建模难度大;四是系统具有一定的时效性，需要定期评估修正。
6. 量化策略思想大致来源以下几个方面：经典理论、逻辑推理、经验总结、数据挖掘、机器学习等。
(二) 量化数据库的搭建
(三) 量化模型的测试与评估
1. 量化模型的测试需要两个过程：一是样本内测试(采用历史数据进行静态测试);二是样本外测试(在实际交易中进行的动态测试)。
(四) 量化交易的实现
1. 量化交易的实现由纯手动交易实现、半自动交易实现、纯程序化自动交易实现等。
2. 量化交易实现的软硬件条件：一是量化交易平台、二是交易程序编写、三是程序代码测试、四是量化交易的实现和反馈。
(五) 常见的一些量化交易策略
1. 算法交易可分为被动型算法交易、主动性算法交、综合型算法交易。
2. 常见的策略类型：趋势策略、量化对冲策略、套利策略、高频交易策略。
以上就是中公小编为大家整理的2019期货从业考试《期货投资分析》第四章 量化交易知识点：量化交易系统的构建，希望能够对各位考生有所帮助，最后，小编在这里也预祝大家都能够顺利通过2019年的期货从业资格考试！
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