ETF基金量化交易
ETF是一种包含多种投资组合的基金，它的价格在证券交易所上市交易，类似于股票交易。ETF基金的量化交易系统，可以通过计算和分析历史市场数据，自动决策交易策略，以获取更高的回报和降低风险。
富兰克林邓普顿：BTC ETF将为传统投资组合开辟新的接入点:金色财经报道，富兰克林邓普顿(FranklinTempleton)表示，BTC ETF将为传统投资组合开辟新的接入点。[2023/7/5 22:18:46]
一些常用的ETF基金量化交易策略包括均线交叉策略、动量策略、波动率策略等。这些策略可以在量化交易平台上进行实现，例如使用Python编写交易策略，并在量化交易平台上进行回测和实盘交易。
Osprey Funds CEO称美国最早将在2022年批准比特币ETF:7月19日，比特币信托发行商Osprey Funds的首席执行官Greg King在接受雅虎财经的采访时表示，他认为Gary Gensler领导下的美国证券交易委员会（SEC）在2021年有很多事情要做，BTC ETF的批准不太可能实现。（Cointelegraph）[2021/7/20 1:05:34]
ETF基金量化和传统量化有什么区别
VanEck报告：比特币ETF波动性与很多知名指数以及ETF产品相同:11月23日消息，美国资产管理公司VanEck发布报告称，2020年中，标准普尔500指数成份股中29％的波动性高于比特币，而在季度数据基础上，有22%成分股的波动性和比特币一样高。至此，VanEck认为机构投资者应考虑持有比特币，并从中长期角度上，将比特币描述为“传统股票和资本市场之外的新兴的波动性资产”。考虑到VanEck此前申请比特币ETF遇到监管障碍，媒体认为该最新报告可能旨在减轻SEC对比特币的恐惧心理。报告中指出，目前美国没有比特币ETF，但是根据报告，比特币ETF的波动性与很多知名指数以及ETF产品相同。（JP.Cointelegraph）[2020/11/23 21:43:58]
传统量化交易策略通常是由投资经理或交易员根据自己的经验、判断和技能来制定的，通常包括基于技术指标、基本面分析等的策略。ETF基金量化交易策略则是由一系列程序和算法来执行的，这些程序和算法根据预设的条件、规则和指标来分析市场和行业趋势，并根据这些趋势自动化地执行交易。
传统量化交易策略通常需要大量的人工干预和调整，而ETF基金量化交易策略则可以完全自动化执行，减少了人工干预的成本和误差。ETF基金量化交易策略通常需要更强的计算机和数据科学技术支持，包括机器学习、人工智能等。
另外，ETF基金量化交易策略通常注重风险控制和收益稳定，而传统量化交易策略则更加注重收益的最大化。因此，在实际应用中，投资者可以根据自己的需求和风险偏好选择适合自己的量化交易策略。
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