近两年来，量化对冲策略的表现一直是投资界关注的一个焦点。尤其是近期随着国际大型对冲基金加快了走进中国的脚步，市场对国内对冲基金的表现和今后的发展愈加关心。

量化中性策略与指数收益率的相关性低，产品净值的波动性也相对较低，优质的量化中性对冲产品都能获取相对稳健的正收益无论市场是牛市还是熊市。

何谓量化对冲策略?量化对冲策略即同时利用量化手段和对冲技巧的投资策略。平台小编讲解常见的几种量化对冲策略：市场中性策略、套利策略、CTA期货策略三种。

量化交易策略模型的种类有哪些？量化的模型大致分为以下几种：趋势型、回复型、技术情绪型、价值型/收益型、成长型和品质型

小编今天就来说说量化投资入门需要学习哪些知识。在说学习之前，我们要先弄清楚量化投资是什么，才好确定学习的方向。

一般情况来说，很多量化交易系统中的用户几乎都是具备编程技能的投资者，绝大多数就是机构投资者、程序员等

量化交易有很多优点——严格执行纪律、比较有系统性、能克服手动交易的不足和不可能、基于一定的回测方便投资者关注到策略风险等等。

可以使那么一般投资者怎样开始量化交易呢？首先，确定量化交易平台。如果是IT行业的工程师，别犹豫选C++吧。

量化投资其实相对来说还处在初级发展阶段，比如你经常可以听到关于“新闻对于股价的真实影响有多少？”的争论，而此时基本面投资者只需简单的基于预测特定事件、比如超过或差于预期的财报做交易即可。

虽然现在量化投资是一种非常热门的投资方式，但是当前对很多用户来说，对量化交易还比较陌生，因此小编就跟大家一起聊聊量化投资的历史，特点及分类。

量化交易策略模型的种类有哪些？量化的模型大致分为以下几种：趋势型、回复型、技术情绪型、价值型/收益型、成长型和品质型。

如何建立一个良好的交易体系和交易策略呢？可以通过大量的历史数据得来，现在计算机很发达，历史数据的检测和获得比较容易。

随着量化金融领域日渐成熟，量化交易方法也在金融投资过程中应用越来越广泛，并被投资者熟知。但目前国内量化投资发展较为缓慢，投资者参与量化投资积极度较低。

量化交易看起来很高深，几乎大家一直认为学习量化交易要有编程基础，甚至计算机出身的人，都要去学习数学和金融等知识。

量化交易是量化金融中一个极其复杂的领域。它需要大量的时间来获得必要的知识。它还需要大量的编程专长，至少是C++或Python这样的语言，并且随着交易频率的增加，编程技术变得更为重要。