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python量化投资简单地说，就是以数据模型为核心，以程序化交易为手段，以追求绝对收益为目标的一种投资方法。其本质是通过程序化交易来实现交易思想。
python量化投资准确高效、客观理性、快速及时。传统的投资方法主要有基本面分析法和技术分析法这两种，而量化投资主要依靠数学模型来寻找投资标的和投资策略。
python量化投资是由计算机自动产生交易策略的一种投资方法，通过建立数学模型来实现交易理念，它具有完整的评价体系。模型建立后，通过对历史数据进行回测检验，确定模型在各个行情阶段均能有效运行，实现盈利。而传统的投资更注重人为的分析和投资者的感觉，正如楼上所说，盘感这个东西，是投资者个人的优势，很难说清楚，却在积累一定经验后往往准确率很高，就像老中医看病，一把脉就知道你是感冒还是肺炎，这是个人优势。
但当市场容量极大时，人为分析和人工交易很难实现全市场跟踪监测。而量化投资借助于计算机强大的计算功能，准确及时的进行全市场扫描，及时跟踪发现并准备评价交易机会，克服投资者贪婪、恐惧等主观情绪的偏差。
那么多学数学、计算机、统计学、金融工程、物理学等相关专业的小伙伴不断加入量化投资这个领域，它到底有什么优势呢？
python量化投资的优势在于在于它的纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。
1.纪律性：严格执行策略思想，克服人性的弱点：贪婪、恐惧等，克服咱天朝人民一向自我感觉良好（参照人人都是股神，人人都是产品经理等等）所带来的后果：追涨杀跌。
2.系统性：通过多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等，捕捉更多的投资机会。
3.及时性：快速跟踪市场变化，全面扫描市场信息，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
4.准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。
5.分散化：即靠概率取胜。主要有两个方面，一是量化投资不断从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。俗话说鸡蛋不都放一个篮子里。
目前大部分人都在研究学习国外的一些知名模型，真正用量化策略实盘交易的人很少，毕竟谁也不能保证一个策略的有效性和百分之九十的盈利。通常量化从业人员会先将策略放到真实的历史数据中进行回测，以验证策略的有效性，之后不断优化，再回测，再优化，最后通过实盘求证。