1樓：ST韭菜
相反，我覺得高頻的發展空間不如中低頻那麼大；
高頻有容量限制，過量以後就不靈了，而且高頻的交易邏輯相對簡單一些，簡單到很多情況下甚至是拼硬體，而簡單的交易邏輯很容易被市場觀察得到，可能會被專門的針對；
可能是被複製，加大同質競爭，導致盈利效率降低直至失效；甚至可能被專門針對，有反向策略專門捕殺這種高頻策略。
2樓：陳穎
各有各的生存之道和難處，搞高頻的羨慕搞低頻的容量和商業模式，搞低頻的羨慕搞高頻的sharp率。
市場就是乙個生態，主動投資，被動投資，高頻都是有自己改賺的錢
3樓：沙隆巴斯
量化高頻和量化低頻不能這麼簡單的對比下結論，高頻有高頻的優勢，也有短板，低頻也有低頻的優勢和長處，所以不能一概而論。
量化高頻對人（策略、模型、演算法、語言）、機（硬體裝置）、網（網路質量、速度）、數（資料質量、資料速度、可用資料）、市（市場的波動性、交易量、偏差度）以及規則、制度法規的影響場的要求程度非常高，這決定了量化高頻在規模容量上就不可能和量化低頻比，還有就策略模型演算法的時效性也沒有量化低頻的時效性長，同質競爭也會使量化高頻的收益降低攤薄甚至失效，所以量化高頻的公升級迭代從策略出來就不會停止。量化高頻既要保持乙個好的收益，還要控制好回撤，同時還要能保持較長時間的穩定增長，保持規模的不斷擴大是非常難的，這個可以從策略中有Ｔ０的了解一下就知道了，有這種能力的可以說是非常牛了，這樣優秀的不會很多。
量化低頻在規模容量＼時效性上有優勢。對硬體和環境的要求也沒有量化低頻那麼高，策略如果是有效的，只要核心策略、演算法邏輯、和有效因子不被其市場的其他人發現和同質利用，策略的時效性相對高頻要長，也沒有頻繁公升級迭代的要求。所以量化低頻的市場空間更大，不然高頻的成功後為什麼都想轉低頻呢！
4樓：量化平台IAITrade
高低頻策略只是一種相對而言，策略本身並沒有對錯，或那個更有價值。我們更多的是考慮是否適用於可接受的風險，資金量，市場等內容。
5樓：井底之蛙
不是高頻本身比低頻高階，而是高頻競爭太激烈，高頻水貨肯定基本都死掉了，水平高的也有很多死掉了，活下來的都是精英中的精英。低頻中雖然也有很多很強很逆天的，但低頻虧貨卻有大量的人能活下來，被這些水貨一平均就顯得弱了很多。尤其是那些靠做資管吃飯的，很多都是因為募資能力強百虧不死，比如國內大部分私募，尤其是吹得比較響的那些，比如掛羊頭賣狗肉、拿客戶資金給自營抬轎、賴提成不給員工、把新人培養成螺絲釘、面試套思路那幾個…
6樓：
高頻適合小團隊搞自營（僅限於目前的中國）
低頻還是要容量上去了之後才能賺大錢，所以需要募資能力，你要對有錢人募資就需要拿牌照，並且請人搞定合規上的許多程式。這套流程很難做，這也是為什麼現在做低頻的很多老闆可以壓榨員工的原因。
7樓：
一無是處說得有點過了，但由於現在高頻競爭白熱化，無論是策略技術門檻還是低延遲技術門檻都遠遠高於低頻門檻，而結果卻是賺的錢還不一定有低頻多。
8樓：JoinQuant
其實有個很簡單的判斷方法，看看做高頻的和做低頻的公司數量比例、業績情況的就知道了，如果真的一無是處，就沒人做了
joinquant.com
9樓：Dirichlet Cat
你是不是對量化有什麼誤會？
策略的好壞和高頻低頻關係並不大。高頻也有表現特別差的，低頻也有業績非常牛的。
無論從絕對收益還是相對收益來講，乙個策略是否能在相對長的時間中勝出，取決於策略自身的特質。是否能抓住規律？擇時能力如何？風險控制是怎麼做的？這些都是關鍵因素。
從Training Data來說，高頻策略擬合的是高頻規律，低頻策略則是捕捉低頻交易機會，角度不同，也不存在優劣。更何況大類策略中，子類演算法也是迥然各異的。
千人千面，不存在誰對於誰完全一無是處的情況。
10樓：易曉爻
高頻與低頻我覺得是用於不同的場景的，量化的好處是，少量的人能做更多的事情，把精力更加專注在市場分析上，以機器代替人的手工重複勞動，依靠大量重複的交易來獲得正期望。低頻同樣有量化的需求，比如交易單個品種手工可以，但是交易多個市場，很多需要做對沖，結合日內交易，多策略，多品種，多市場時，量化非常有必要。尤其高頻在執行這塊比較重要
11樓：
低頻最大的優點就是一無是處！
高頻收益高，回撤小，大家一擁而上，很快就給幹沒了。
低頻時間長，回撤大，但就是因為它不總是賺錢，它才能一直賺錢啊。
12樓：babyquant
有的公司做高頻可以穩定賺錢，但是做了幾年低頻虧的一塌糊塗，一般是碼農為主的公司有這個特點，
真正賺大錢的都是低頻做得好的，比如文藝復興，一般會請很多數學物理學家，研究建模更嚴謹，層次更高。畢竟低頻交易次數太少，非常容易過度擬合，只能從基本的數學物理原理出發，避免過度擬合，沒有一定的數理功底是不行的。
高頻沒所謂的，交易次數太多，擬合容易，規律明顯。
當然，賺更多錢的巴菲特索羅斯就更低頻，也更難建模量化。當然，只是難，不是不可能。靠碼農那點數學功底肯定沒戲，需要比西蒙斯更牛得數學家，比如說服陶哲軒丘成桐搞量化？
13樓：李思
這個世界是很公平的。
高頻交易投入的硬\軟體成本和成交速度提公升是直觀可量化的，所以理論上必然會有相應的回報。反觀低頻交易，就沒有這道護城河，你必須和買菜大媽一起競爭，難度大很多。
14樓：綾裡
低頻和高頻其實只是策略上交易頻率的體現，僅此而已乙個交易策略，或者說乙個交易系統，它的基本交易引數有三個：盈虧比，勝率，交易頻率。
這三個引數指標構成不可能三角，也就是說這三樣裡面只能保證其中兩樣比較出眾；
交易頻率雖然低，但是盈虧比或者勝率就有比較出眾的可能。
衡量乙個交易系統的優越，終歸還是要看他的回報率和最大回撤這些綜合指標的。
補充一下，能賺錢的系統，都是好系統
不能賺錢的系統，才是一無是處
文科真的一無是處嗎？
羽賢 大家學習都是為了找工作，我不清楚這裡對於 有用 的定義是什麼，什麼叫有用什麼叫沒用，只要你學文科可以找乙份不錯的工作那就是有用 我們學校那些文科學的好的考985 211那會沒有用嗎？人不都是為了柴公尺油鹽活著。個人覺得學理科也不一定都可以去造航母 對吧？ 文科不是一無是處，對於社會發展與執行起...
996真的一無是處麼？
付鵬 是的，對教培行業，996真的一無是處。哪個老闆把996當好事就是真傻缺。員工加班真的就是在工作？不是在用虛無的忙碌耗時間？996並不適用於所有企業，特別不適用於教育培訓行業。教培行業出現996要麼領導分配工作有問題，要麼員工效率有問題，要麼領導享受部下圍繞在身邊的虛榮感。要給員工自己的時間，讓...
散熱底座真的一無是處麼？
狐狸 看什麼模具 有的模具底下封死，那就沒什麼用 有的有縫隙，可以順便給 SSD 無線網絡卡 維修廝最愛的東西散散熱還有的全是縫隙，那效果就更好了 筆記本往前面多放一點還可以避免廢熱吹牆，減少出現熱量一直堆積在同乙個地方，然後把牆紙烤起泡的神奇現象 當然還可以抬高筆記本，讓脊椎更舒服一點 然後發現沒...