大家好，小编现在给大家详细关于量化交易实战的核心内容以及量化交易实操的相关知识，希望能够帮到您，接下来我们就一起来看看吧！

量化交易是什么?

什么是量化交易，未来前景如何？知道的讲讲。

量化就是就是具体化，使用模型来进行程序化交易。

打个通俗的比方：一般的人炒股或者期货就像看病中医一样，通过望、闻、问、切，**判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些，很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行操作；量化交易就像西医，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，**得出，对症**，定量交易更像是西医，依靠模伐判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。模型对整个市场进行检查和扫描，满足你所编写的程序模型，就会进行处理（下单之类，都是可以自己设置的，看你的模型怎么编写）。

程序化交易越来越被人熟知，使用的人也越来越多，总体来市场会越来越扩大化。

具体的程序化交易程序软件：文化、TB、金字塔等，总的来说金字塔使用起来简单上手，编写的语言不难，而且功能比前两者多。

高频交易和量化交易到底有什么区别

从历史上看，很多高频交易公司的创始人都是交易员出身，原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展，交易的自动化程度和**也逐渐提高，这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然，这个过程也出现了一些分化，有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位，并且始终未放弃人工交易，**形成了人机结合的半自动交易；而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些，往往采取全自动的交易模式。事实上，也没有证据氏饥表明此昌全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越，到目前为止，也只能说是各有利弊。

人工交易的**弊端在于手动下单的地方离交易所较远，在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上，全自动交易的公司可以通过托管机房来**程度减少信号传输的时间，不过自动化交易往往因为程序过于复杂，加上很多公司人员流动较大，在程序的维护上会出现一些失误，**程序出错酿成大祸，比如**的骑士资本。

至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件，那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。

量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先，美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的，比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身，DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身，AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身，而高频交易公司则更多是传统交易员创办的；其次，量化投资一般依赖于复杂的模型，而高频交易一般依赖于运行**的代码。

量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期，要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自歼扒返然非常庞大，模型也因此更为复杂，对程序的运行速度反而没那么敏感；高频交易处理信息的时间极短（微秒或毫秒级），不可能分析很多的信息，因此模型也趋于简单，竞争优势更多依靠代码运行的效率，很多人甚至直接在硬件上写程序；而**，量化投资的资金容量可达几百亿美元，而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元，但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定，如Virtu Financial交易1238天只亏1天，因此一般都是自营交易，而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。

期货量化交易和程序化交易有什么区别？

建议： XP 对话框中有很多选项设置，通常都是先选中某个选项，然后再单击“确定”按钮开始执行。利用鼠标双击可罚简化这一操作步骤，双击某个选项可以做到既选中又执行。

什么是量化投资？

数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式， 其描述内容的侧**各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用，演变为有**规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。

程序化交易，也可称之为系统交易或算法交易，设计人员将市场常用之技术指标，利用电脑软件将其写入系统中，结合市场历史数据，分析和组合各种指标建立数学模型，将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时，程序化系统自动发出多空讯号，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能抓住交易策略，进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作，年获利率可保持在**水准之上。

程序化交易又是一种个性化交易，每个投资者（或机构）都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起，帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，**交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪，实现理性投资。

设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施：顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。

总而言之，模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了**的程序化交易系统，它是量化投资的一种具体实现途径。

量化系统是什么?

博尔证券量化交易系统是上海兆吉信息技术有限公司引进海外成熟量化投资模型，拥有**自主知识产权的证券量化交易系统，是**首款面向个人投资者的证券量化交易系统。

证券量化交易是指在证券市场中博尔证券量化交易系统，通过对交易资金及交易报价等数据进行批量比对后，分别找出资金数据及价格数据的运作规律，并根据这种规律进行投资交易，以获取**的投资收益。博尔证券量化交易系统主要针对交易的两个要素交易价格和交易量做量化处理，并**得出上涨概率的预测结果。

想从事量化交易的行业 具体如何学习量化交易还比较迷茫 所以想请教一些问题 不知道能不能稍微讲解一下 10分

不用这么复杂，现在文华赢智软件的麦语言很适合初学者，都是一些封包函数，很容易入门。

有什么问题可随时跟我们联系，使用文华软件有几年时间，还是有些经验。

量化云网站为您服务。

量化交易和程序化交易有什么联系和区别呢？

量化交易大多用在股票交易上，量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化，在更具各家机构自己的量化公式进行选择，量化交易只是选择，并不涉及交易，程序化交易也是一种量化交易，但是是更具已有的数据进行，比如各种行情指标，MACD KDJ等，无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化，程序化交易更侧重交易的自动进行，没有认为干预，且模型编写简单，个人用户也可以进行

量化投资是什么？

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。

量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。量邦科技冯永昌打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病，中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，**判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，**得出，对症**。

什么是量化交易 程序化交易应该怎么做

那是编程高手们玩得

股票量化交易转期货,区别是什么?

记得炎黄财经中提到过：期货量化交易-量化交易恰恰可以尽可能地规避投资者在投资活动时所受到的心理影响。以数量模型验证及固化这些规律和策略，严格执行已固化的策略来指导投资，从而使投资决策更科学、更理性，这就是量化交易的优势所在，也是量化交易在期货市场的意义所在。

期货由于是T 0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被**触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。盘面数据的获取可以使用其他的行情软件。

期货由于是T 0杠杆交易，策略上的止盈止损设置很重要且被**触发。投资者需要做好仓位控制。期货的涨跌停幅度和股票不同，且有连续涨跌停时扩板（扩大涨跌停幅度）和提高保证金比例的问题。

量化交易的**对口专业是什么？

1金融工程学2保险专业3财会。卖并我实际感觉**工科 数学财会都可以做量化交易：举个例子：小麦 玉米 猪肉之间如何量化转换？首先你要找一个农学家算出亩产量的概率，其次你要找一个生物学家算出营养成分 消化率 产肉率，**你要找一个财务算出**投入产出比。这样一个量化交易就完成了。个人认为，跟量价相关的衍生出仿顷来的指标严格上来说都是技术指标。很多人简单的把KDJ，MACD，moving average，威廉指标等指标狭义的等同于技术分析。但是如果我在这问这么几个问题，大家也许想法就不一样了：VAR算不算技术指标？BS算不算技术指标？GARCH，ARMA，SV这类又算不算技术指标？物理里面的各类滤波转化的模型又算不算技术指标？高频里面经典的Lee-Ready算法又算不算技术指标?其实上面这些都能是技术指标，无非是有的简单些，有的复杂些罢了。即便你引入各种随机过程和非线性模型，只要是基于量价，难不成它们就不是技术指标了么？全球**的CTA Winton和第二大的AHL发展到现在，至今他们的模型里面技术指标仍是一块非常重要的alpha来源。技术指标有没有用， 这个对于不同的量化领域确实确实会有截然不同的看法。首先，对于统计套利，有一类专门的alpha来自于量价分析，根据本人在world quant工作过的一个朋友的实战经验来看，这种alpha至今仍能在高度成熟的美国市场有一席之地；其次，对于各种套利策略，协整回归不是技术指标么？最经典的价差SD不是技术指标么？**，回到CTA，可以说这类策略大部分都是技术指标，当然，发展至今的CTA fund，数据源已经越来越多样化了，包括现货数据，宏观数据等。但即便如此中大迹，量价策略依然占很大的比重。

如果从零基础开始学量化投资，需要学哪些

学习量化投资和大数据分析，首先你得具备**的数学基础、统计学基础，经济学基础以及物理较好**的编程能力（**是学python，入门快，效率高），如果这些基础你都不具备，没关系，说好的零基础入门，那就跟着我一步一步的走。

一. 数学

打好数学基础，学一学集合论、统计学方面的知识，集合论和统计学如果没学过建议先入个旦卜门。下面模歼穗有几本书，个人觉得讲的**的透彻，下面改键就分享给大家。

《概率论与数理统计》

CSDN下载链接：

百度云链接：

《数理统计学教程》

CSDN下载链接：

百度云链接：

二. 经济学金融学

数学基础学习完成后，就要进行进一步的学习了，接下来那就看一点计量经济学和中级微观经济学方面的书，下面我给大家推荐几本我认为比较好懂且干活很多的书，以下这三本正好是讲的不同的三个知识模块，也是后面**要用上的，请各位接好武功秘籍了。

《计量经济学导论》

中文版CSDN下载链接：

中文版百度云链接：

《微观经济学》

中文版CSDN下载链接：

中文版百度云链接：

《期权,期货和其他衍生品》

中文版CSDN下载链接：

中文版百度云链接：

三. 计算机与编程

1. 计算机

你如果之前没有学过计算机相关知识，我建议可以先看一本书入个门，因为学懂了以上两方面的理论进行实践操作了，正所谓是实践出真知嘛！

要实践的话就必须掌握一门编程技术，我推荐使用python语言，简单好上手，并且各种丰富的资源库让你事半功倍。

《零起点Python大数据与量化交易》

CSDN下载链接：

百度云链接：

四. 实践

现在有一些在线的金融系统，可以给你机会让你写你自己的模型的，你多留意一下，闲来没事儿写几个交易模型试一试。

据我所知目前大多数写交易模型的，都没有较强的综合能力（综合经济金融、数学、编程这三个方面），你要想比他们都强，那就把这三个方面的基础都打好。

**，加油奋斗吧，相信自己，只要你努力，你肯定是**的。

引用自《

小判官教你零基础入门量化投资，大数据分析，内含对应资料下载地址。

》，链接为网页链接

自学3年Python的我成了数据分析师，成一张思维导图

大家好，我是一名普通**生，现就职于某互联网公司。之前很多同学问我“ 为什么自学3年Python，**却成为了数据分析师 ？”

首先肯定是数据分析师的前景和薪资条件，打动了我

下面是我的学习之路，附带一些必备学习的资料，可以 免费领取 ，相信感兴趣的你看完也可以找到自己的方向。

众所周知：Python是当今碧掘最火的编程语言之一，各大招聘网站上都会要求求职者会这门语言，并且它很容易上手，业务面宽泛，像Web网页工程师、网络爬虫工程师、自动化运维、自动化测试、 游戏 开发、数据分析、AI等磨慧凯等。

我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个**选择 。

要想使用Python做数据分析，首先就应该知道“ 数据分析的流程是怎样的？ ”

我这次特地了一张 思维导图 给大家，点击放大看更清楚哦。

（点击查看高清大图）

基于此，我这里将我以前学习过程中用过的电子书（技能类、统计类、业务类），还有相关视频免费分享给大家，省去了你们挑选视频的时间，也希望能够对你们的学习有所帮助。

PS：我的资料有点多哦，差不多有4G，大家**要给你的百度云盘空出位置来哦！

如果遇到一些环境配置，还有一些错误异常等bug，资料就显得不太够用，这时就需要找到老师，给我们特别讲解。

或者是想 快速学习 数据分析领域知识，不妨先找一找 课 看看， 了解当下最贴合实际的学习思路，确定自己的方向。

Day1 20:00量化交易入门：

用Python做股票指标分析和买卖时机选择

场景工具：Python工具分解RSI指标流程处理: 业务场景分析建模和可视化学习成果：使用RSI指标模型做买卖点搜索、交易回溯实战案例：分析A股数据模型，制定投资策略

Day2 20:00职场晋升必备：

制作酷炫报表，4步带你学习数据可视化

场景工具：用Tableau学习如何管理数据流程处理: 利用业务拆解找到数据指标、进行数据可视化学习成果：**的对数据驱动型业务作出精准决策实战案例：利用可视化工具构建 旅游 客流量趋势地图

Day3 20:00量化交易进阶：

0基础用Python搭建量化分析平台

场景工具：利用pandas工具分解KDJ指标构成流程处理: 交易数据爬取，业务场景分析建模和可视瞎唤化分析结果：用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索交易回溯实战项目：掌握根据数据指数和分析工具寻找虚拟货币买卖原理

他们 每周都会定期分享 一些 干货 供大家学习参考，对学习很有帮助。

（深度学习DeepLearning.ai实验室认证）

（微软/甲骨文/Cloudera等公司颁发的数据分析证书）

4步学会数据可视化，办公效率提高三倍

（更多精彩内容 等你解锁）

什么是股市技术分析实战技法？

《股市技术分析实战技法》(全新版)以极具创造性和开拓性的理论视角，**展示了作者在技术分析领域**研究成果。在初版荣获****畅销书奖的4年后，《股市技术分析实战技法》全新版的推出再一次体现出作者雪峰先生超凡的技术实力和**的理论素养。作为综合型的实战技术理论著作，该书由八大章节构建，每一章节既相互关联，又各成体系。全书共计百余万字，堪称证券技术领域的鸿篇巨制。市场结构理论无疑是《股市技术分析实战技法》(全新版)最精彩的篇章。作为一门崭新的市场分析方法，市场结构理论是建立在平衡法则基础之上，以结构型技术为主导，所形成的独特而完整的技术分析和交易决策体系。平衡法则是市场结构理论的哲学基础和技术先导，市场结构理论以此构建出十八个市场定律和五大技术规则。正是由于市场结构理论高度的创新性、实战性、理论性，该理论被专家学者誉为“21世纪革命性的证券技术理论”。超级短线实战技法也是《股市技术分析实战技法》(全新版)的闪光之点。与当今众多的短线技术理论相比，《股市技术分析实战技拿配答法》(全新版)的超级短线实战技法深刻而**，以多个视角深入剖析了超级短线的市场结构和技术结构，并归纳为极具实战价值的超级短线技术理论。初版成本分析十大战法和成本理论多年来一直被市场公认为经典和**代表性、权威性的成本分析技术理论。在此基础之上，《股市技术分析实战技法》(全新版)的成本分析实战技法，对成本分析进行了更深入的探讨，并从算法原理的角度，提示着成本分析的技术内核，并以此展开了对成本分析的量化描述。板块分析实战技法**理论价值在于：对板块分析及相关理论体系的描述和探讨具有较高的开创性和系统性，从而完成了对板块分析及相关理论体系架构的初步创建。创新、深刻、**的消慧块板分析理论和实战性的运用，无疑是本章的价值之所在。作为经典的技术分析方法，量价分析不仅是股市技术分析的基础，也是技术分析的立足点和着眼点。量价分析实战技法**系统地简述了量价分析的实战性理论，通过多种量价分析的案例分析，**展示了量价分析的技术内涵。自创技术指标是体现专业化投资素质的重要标志，也卖慧是投资者自主表达市场哲学的重要手段。自创指标实战技法**系统地简述了技术指标的本质属性和自创技术指标的方法技巧，深入浅出地演绎了自创技术指标的全过程。系统化交易就是投资者将投资理念、技术分析、风险控制、交易策略、资金管理等交易要素科学而有机地融合起来，形成一个完整的交易决策体系。《股市技术分析实战技法》(全新版)的系统交易实战技法充分地描述了系统化交易实战原理。KOO证券分析决策平台无疑是当今**而精湛的交易分析决策工具之一。它有效地将当今最实用、最前沿的投资技术**地与计算机技术相融合，使得投资分析和决策更加系统化、科学化、**化和实战化。KOO实战技法演绎充分展示了KOO证券平台强大的技术体系和独特的功能特色。作为近年来证券市场罕有的重量级的技术理论专著，《股市技术分析实战技法》全新版的创新性、实战性和理论性，必将给投资者带来全新而深刻的感受。

海川天地投资公司的策略体系

北京海川天地坚持量化投资方向，对于每套交易体系，公司要求策略开发者提供如下必要的要素，以保证公司使用每套策略体系时风险可控：（1）适应交易品种，适应性的关键影响因素，哪些指标可以监控。（2）在每个适应品种上的风险收益比，以及一些其他指标如**回撤，最长时间回撤等。（3）策略归类：趋势策略/反转策略，适应的行情：趋势/震荡；长/中/短/线策略/高频策略/超高频策略。（4）参数敏感性测试报告，明确不同参数区间对交易品种，趋势行情，以及风险收益特征的影响。

北京海川天地期货量化投资系列产品根据目标客户的风险收益特征进行产品设计，产品设计过程和策略开发过程相互挂关联但又有**界限，**限度保证产品风险收益特征的客观性。不同的产品有不同的策略/策略组合，以及不同的参数组合配置到不同的期货品种上去，以求达到风险分散的目的。

同时北京海川天地有自成体系的资金管理系统，在不同市场和不同品种之间进行资金调拨，北京海川天地资金管理系统选取关键盈利指标，以截断亏损，让利润率狂奔的资产管理理念使客户资金在风险和收益之间有效权衡。

北京海川天地量化投资体系坚持客观化的投资理念，某些策略体系会有主观成分，但我们的主观成分通过客观抓手即参数调节融入客观交易体系，并且此抓手的调贺弊节力度及对风险和收益的影响我们也做到科学量化。

期货量化投资系列产品

北京海川天地在期货CTA策略研发方面倾注了巨大的精力，目前公司已有场外期权复制、股票头寸复制、套利对冲和人机结合为主的四大量化禅盯族交易系统20余套交易策略。北京海川天地期货程序化交易体系每套体系均是一套完整的交易系统，涵盖仓位控制，自学习、止盈止损等系列要素。公司要求每套交易体系风格明显，风险收益特征清晰，适应品种明确，海川天地场外期权复制、人机量化策略和套利对冲策略具有较长时间的**历史业绩。

（一）人机量化策略

投资体系为人机结合方式，以基本面选方向，以市场动态数据库选品种，用量化交易策略为交易工具，自动交易买卖。通过监测市场动态数据选择相对市场效率高、波动率大的品种，再以账户净值和组合投资做投资风控，从而获得市场整体波动的平均组合收益和杠杆收益。

针对整个交易体系的资金管理和风险管理主要通过仓位管理控制。结合各期货合约的流动性和资金情况，决定每个品种的开仓头寸的大小，对于分布到每个具体的下单交易品种在账户初始期**止损线不能超过总资金的2%；在账户初始期每个交易品种**持仓不能超过总资金的5%；账户在净值附近时，整体初始头寸持仓不超过总资金的20%，盈利后随盈利大小动态调整整体持仓，**化收益风险比。

（二）套利对冲策略

套利对冲践行体系以基本面定投资逻辑，以技术面定投资策略，以账户净值和组合投资做投资风控，以动态市场跟踪对投资进行评估。系统投资于**股指期货、商品期货市场进行各种套利交易和宏观对冲，在严格控制资金风险下获得相对稳健的合理收益。系统主要针对市场中金融衍生品、黑色产业链和农产品为主的产业链和产业间的套利对冲机会进行交易，投资策略涉及到各种品种日内短线套利、跨期套利、宏观对冲等。

股票Alpha产品

北京海川天地股票Alpha产品利用股票和股指期货/期权组合进行Alpha获取，与传统Alpha策略不同的是，北京海川天地Alpha投资策略体系在产品允许的情况下，会考虑使用期权代替股指期货进行Alpha获取，北京海川天地量化投资团队核心人员在期权投资方面积累了大量的实战经验，在场内期权上市的前两年就开始进行场外期权动态对冲操作。在私募基金用期权进行产品设计方面，北京海川天地**行业。

股票量化投资产品

北京海川天地股票量化投资团队拥有资深股票研究人员2名，北京海川天地股票交易采用量化投资人机结合的方式进行量化选股或择时。海川天地资管核心成员成熟掌握多套华尔街量化投资技术，能够利用股票复制技术，在**市场进行股票T 0交易和实现非融资融券做空股票操作，运用量化分析技术减轻投研人员工作负担，结合投研人员自身经验，力争在风险严格可控的情况下为客户实现收益**化。北京则凯海川天地股票投资团队和量化投资团队联合开发的基于彩虹期权复制策略的资金配置体系和风险控制体系能够将客户风险严格量化，**行业。

嵌入期权结构化产品

基于期权的投资组合保险策略（OBPI策略）是****行的保本策略，策略核心原理是利用期权良好的尾部风险控制特征严格控制投资风险，然后在风险可控的基础上**限度的追求超额收益。北京海川天地金融工程团队有近两年的同类策略投资管理经验，累计发行过10亿元以上的嵌入期权系列结构化产品，在采用期权构建资产组合方面，北京海川天地团队核心成员**于**。

我们采用固定收益类资产 期权的方式进行组合管理，利用固定收益类资产的稳健收益作为“保护垫”，在此基础上利用期权的杠杆特性博取证券市场上的超额收益。其中固定收益部分我们选择极其稳健的投资模式，以求获取一个非常稳健的收益，然后将期权投资部分的风险控制在这个收益范围之内，由于期权投资风险可量化测度，因此我们的投资组合理论上可以实现“保本保息”。又由于挂钩于某个标的资产的期权能够获取该标的资产上涨或者下跌时的超额收益，那么我们的产品既能保本保息，又能获取可观的浮动收益。

在**当前的金融市场上，场内期权标的较少（目前只有上证50ETF期权），结构单一（**欧式看涨看跌期权），期限固定，行权价不连续，流动性不好。因而采用场内期权进行投资组合构建时受到诸多限制。北京海川天地金融工程团队采用**先进的期权动态复制技术进行场外期权复制，利用金融工程技术能够构建期限灵活，行权价任意，标的资产多样的期权结构。并且能够复制诸如障碍期权（鲨鱼鳍期权），二元期权，彩虹期权等市场上较受欢迎的奇异期权品种，这些奇异期权价格便宜，复制成本低，有非常良好的风险收益特征，因而受到大量机构投资者的青睐。