1. 股票量化交易自動交易， 比人工交易更容易盈利嗎
首先計算機的普及，連手機都已經可以自己編寫指標公式，量化交易是一定的，不論你是散戶還是機構，量化交易是必須要回的，這是現在交易者的基本功，不論你是技術分析還是基本面分析，
舉個例子，價值投資者分析財務報表，那如何挑選出連續10年盈利的上市公司，總不能把這三千多家公司10年財務報表都翻一邊吧，但要會簡單的量化，幾行代碼就解決了。
但量化交易不一定是自動交易可以手動交易量化分析。
2. 量化投資,如何量化呢
量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
1·量化選股
量化選股就是採用數量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類
2·量化擇時
股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。
3·股指期貨
股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為,股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。
4·商品期貨
商品期貨套利盈利的邏輯原理是基於以下幾個方面 ：
（1）相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價。
（2）由於價格的波動性，價格差價經常出現不合理。
（3）不合理必然要回到合理。
（4）不合理回到合理的這部分價格區間就是盈利區間。
5·統計套利
有別於無風險套利,統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利,是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利在方法上可以分為兩類,一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的β值等於零的前提下實現alpha 收益，我們稱之為β中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協整關系建模，我們稱之為協整策略。
6·期權套利
期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關期權交易的組合，具體包括：水平套利、垂直套利、轉換套利、反向轉換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。
7·演算法交易
演算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格、甚至可以包括最後需要成交的證券數量。根據各個演算法交易中演算法的主動程度不同，可以把不同演算法交易分為被動型演算法交易、主動型演算法交易、綜合型演算法交易三大類。
8·資產配置
資產配置是指資產類別選擇，投資組合中各類資產的適當配置以及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術的結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。
它突破了傳統積極型投資和指數型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產類股票公開數據的統計分析上，通過比較不同資產類的統計特徵，建立數學模型，進而確定組合資產的配置目標和分配比例。
3. 如何理解量化選股和量化擇時之間的關系
所謂量化投資，就是通過定量或統計的方法，不斷地從歷史數據中挖掘有效的規律並在投資行為中加以利用，甚至通過計算機程序自動執行下單的動作。也就是說，量化投資方法是靠「概率」取勝，其最鮮明的特徵就是可定量化描述的模型、規律或策略。
對於股票市場，量化投資主要包括量化選股、量化擇時、演算法交易、股票組合配置、資金或倉位管理、風險控制等。我們這里重點聊一聊量化選股和擇時策略，其中前者解決哪些股票值得關注或持有，後者解決何時買入或賣出這些股票，以期在可承受的風險程度下，獲得盡可能多的收益。
第一階段：選股
選股的目標是從市場上所有可交易的股票中，篩選出適合自己投資風格的、具有一定安全邊際的股票候選集合，通常稱為「股票池」，並可根據自己的操作周期或市場行情變化，不定時地調整該股票池，作為下一階段擇時或調倉的基礎。
量化選股的依據可以是基本面，也可以是技術面，或二者的結合。常用的量化選股模型舉例如下：
1多因子模型
多因子模型：採用一系列的「因子」作為選股標准，滿足這些因子的股票將作為候選放入股票池，否則將被移出股票池。這些因子可以是一些基本面指標，如 PB、PE、EPS 增長率等，也可以是一些技術面指標，如動量、換手率、波動率等，或者是其它指標，如預期收益增長、分析師一致預期變化、宏觀經濟變數等。多因子模型相對來說比較穩定，因為在不同市場條件下，總有一些因子會發生作用。
2板塊輪動模型
板塊輪動模型：一種被稱作風格輪動，它是根據市場風格特徵進行投資，比如有時市場偏好中小盤股，有時偏好大盤股，如果在風格轉換的初期介入，則可以獲得較大的超額收益；另一種被稱作行業輪動，即由於經濟周期的原因，總有一些行業先啟動行情，另有一些（比如處於產業鏈上下游的）行業會跟隨。在經濟周期過程中，依次對這些輪動的行業進行配置，比單純的買入持有策略有更好的效果。
3一致性預期模型
一致性預期模型：指市場上的投資者可能會對某些信息產生一致的看法，比如大多數分析師看好某一隻股票，可能這個股票在未來一段時間會上漲；如果大多數分析師看空某一隻股票，可能這個股票在未來一段時間會下跌。一致性預期策略就是利用大多數分析師的看法來進行股票的買入賣出操作。
與此類似的思路還有基於股吧、論壇、新聞媒體等對特定股票提及的輿情熱度或偏正面/負面的消息等作為依據。還有一種思路是反向操作，迴避羊群效應（物極必反），避免在市場狂熱時落入主力資金出貨的陷阱。
4資金流模型
資金流模型：其基本思想是根據主力資金的流向來判斷股票的漲跌，如果資金持續流入，則股票應該會上漲，如果資金持續流出，則股票應該下跌。所以可將資金流入流出情況編製成指標，利用該指標來預測未來一段時間內股票的漲跌情況，作為選股依據。
第二階段：擇時
擇時的目標是確定股票的具體買賣時機，其依據主要是技術面。取決於投資周期或風格（例如中長線、短線，或超短線），擇時策略可以從比較粗略的對股票價位相對高低位置的判斷，到依據更精確的技術指標或事件消息等作為信號來觸發交易動作。
一般來說，擇時動作的產生可以基於日K線（或周K線），也可以基於日內的小時或分鍾級別K線，甚至tick級的分時圖等。具體的量化擇時策略可以分為如下幾種：
1趨勢跟蹤型
趨勢跟蹤型策略適用於單邊上升或單邊下降（如果可做空的話）的行情——當大盤或個股出現一定程度的上漲和一定程度的下跌，則認為價格走勢會進一步上漲或下跌而做出相應操作（買入->持有->加倉->繼續持有->賣出）。
2高拋低吸型
高拋低吸型：高拋低吸型策略適用於震盪行情——當價格走勢在一定范圍的交易區間（箱形整理）或價格通道（平行上升或下降通道）的上下軌之間波動時，反復地在下軌附近買入，在上軌附近賣出，賺取波段差價利潤（下軌買入->上軌賣出->下軌買入->上軌賣出->…）。
3橫盤突破型
橫盤突破型：價格走勢可能在一定區間范圍內長時間震盪，總有一天或某一時刻走出該區間，或者向上突破價格上軌（如吸籌階段結束開始拉升），或者向下突破價格下軌（如主力出貨完畢，或向下一目標價位跌落以尋找有效支撐），此時行情走勢變得明朗。
橫盤突破型策略就是要抓住這一突破時機果斷開多或開空，以期用最有利價位和最小風險入場，獲得後續利潤（空倉或持倉等待機會->突破上軌則買入或平空/突破下軌則賣出或做空）。
常見的趨勢跟蹤型策略有：短時和長時移動均線交叉策略，均線多頭排列和空頭排列入場出場策略，MACD的DIFF和DEA線交叉策略等。如下圖所示：
常見的高拋低吸型策略一般通過震盪類技術指標，如KDJ、RSI、CCI等，來判斷價格走勢的超賣或超賣狀態，或通過MACD紅綠柱或量能指標與價格走勢間的背離現象，來預測波動區間拐點的出現。如下圖所示：
常見的橫盤突破策略包括布林帶上下軌突破、高低價通道突破、Hans-123、四周法則等。如下圖所示：
必須要強調的是，趨勢跟蹤型策略和高拋低吸型策略適用於完全不同的市場行情階段——如果在單邊趨勢中做高拋低吸，或是在震盪行情中做趨勢跟蹤，則可能會造成很大虧損。因此，對這二者的使用，最關鍵的是，第一要盡量准確地判斷當前行情類型，第二是要時刻做好止損保護（和及時止盈）。
總結一下：
在瘋牛秘籍和瘋牛形態系列產品中，提供了大量對股市規律的揭示、以及基於這些規律制定的量化策略，例如基於各類公告事件、資金動向、技術指標等制定的策略和規律，以及次日機會、底部形態反轉等對應的交易時機。
這些實時動態的策略可為投資者的選股和擇時操作提供高效的、有價值的參考。
4. 在我的持倉股票池中多了一個新代碼是什麼意思
可能是一隻可轉債或新股。尚未上市，一般深圳市場的股票會這樣顯示。
5. 同花順量化
量化投資只是一種工具，當然通過現在智能工具比純技術范的好一些，更理性一些。現在國內的公司：東方財富、大智慧、同花順和chinasope數庫等都這一領域布局，國外的量化投資更加成熟一些，國內這塊發展還處於發展期。相信以後會快速發展吧。
6. 在通達信系統里如何建立自己的股票池，使符合自己條件的個股隨盤面都跳進來
通達信版面右下角有個條件預警，設置好自己預想的條件，盤中夠條件的個股會自動加入。
自選股，顧名思義，是把自己看好的股票加入到自己選定的自選股股行中，用時可以看多個股票，比較方便，單擊滑鼠右鍵即可回到界面，可察看股票走勢。自己選擇的股票庫。在每個交易軟體里都有「自選股」項目，將你選擇的股票代碼輸入後，該股票的各種數據由軟體自動生成。這樣你就不用再在其它地方分散找，調閱起來很方便。
7. 做量化交易一般用什麼軟體
需要懂一些數學模型，比如統計分析、人工智慧演算法之類的，他的本質是利用數學模型分析數據潛在的規律尋找交易機會，並利用計算機程序來搜尋交易時機以及完成自動化交易。並沒有現成的軟體可以做這個，因為它需要一個搭建一個專業的平台，這不是一個人可以完成的。
國內有一些軟體，比如大智慧提供數量分析，還有一些軟體提供股票、期貨的程序化交易。但是實際上這並不是真正意義上的量化交易。事實上，做一款純粹的適合個人投資者的量化投資軟體，難度是非常大的，因為量化策略並不想傳統的基本面、技術面那樣存在已有既定的必然規律。他需要跨越多學科，多領域去挖掘數據的規律，然後利用得出的規律進行交易。但是不同時間、空間的數據的潛在規律並不一致，所以對量化過程進行標准化是一件很難完成的事情。
如果是計算機或者數學專業的人士，可以考慮使用C、C++、SQL等語言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等軟體。不管是哪一種軟體，要實現量化交易，肯定是需要一定的建模基礎和編程基礎的，其中最重要的東西是數學能力。
8. 股票池裡有一個國光配債,數量837,要怎麼操作
您好，點擊賣出這個配資代碼進行繳款，這個是配的可轉債。
無門檻萬一全包的開戶流程可以發送給您，望採納！
9. 如何在大智慧股票池中添加股票代碼
沒有明白你的意思，你是不是想添加滬深所有股票作為預警范圍？也就是想自己設計股票池？
10. 這段股票池代碼怎麼寫
流通盤:=CAPITAL<40000000;
十天換手:=SUM(V/CAPITAL*100,10)>2.5;{如果這個2.5換成20表示換手20%，你這2.5如果是已經百分比後自己乘100換算}
去ST:=IF(NAMELIKE('S'),0,1) AND IF(NAMELIKE('*'),0,1);
去停牌:=DYNAINFO(17)>0;
XG:流通盤 AND 十天換手 AND 去ST AND 去停牌;