国内和国外量化行业当前的现状以及之后的前景是怎样的呢?
1、虽然量化交易在中国的发展还不是特别长，但是现在来看发展现状还是非常好的。
2、在我国，主要的量化策略集中在股票技术和商品CTA上，总体上落后于美国，在策略类型上仍有很大的发展空间。目前，投资于中国市场的量化资本约为2500亿至5000亿，其中半数以上投资于股票策略，其次是商品CTA。
3、量化作为工具，或许无可厚非，但许多数字货币基金以“量化”为名，公开募集资金，行走在法律的边缘。
4、近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。
什么是量化交易,未来前景如何?
1、何谓量化交易 量化交易（QuantitativeTrading），即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。
2、量化交易是指借助现代统计学和数学的方式，利用计算机技术来实行交易的证券投入方式。
3、量化交易主要运用数学公式来构建模型，经过大量数据来判断将来价格走势，并且由程序进行择机选股的一种方式。它的选股而十分广泛，覆盖面达到上百只甚至上千只股票，并且能够排除迫涨杀跌等人为因素，纪律性很强。
4、量化交易从狭义上来说就是指程序化的交易，自动下单。从广义上来说，就是指系统性的交易，将股票交易智能化，系统化。量化交易可以简单理解为机器人交易，用计算机算法来交易。
5、量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下，作出非理性的投资决策。
线性回归在量化交易中的应用前景
根据查询相关信息显示：线性回归在商业领域中的分析应用，可以帮助企业更好地了解市场情况、规划营销策略、管理人力资源、进行财务分析和优化生产流程，提高企业的经济效益和竞争力。
预测用户未来的行为。根据查询智学网得知，在商业领域中，线性回归算法通常用来对用户行为进行分析，例如预测用户的购买行为、消费水平等，通过对用户的历史数据进行分析，我们可以建立一个线性回归模型，来预测用户未来的行为。
采取股票量化交易的目的就是以明确的指标和规则指导交易，量化策略在实际使用的过程中可以脱离人为判断，执行速度更快，运作效率得到了提高。
量化的就业前景如何?
1、以下是量化金融分析师前景的一些优点和挑战：广阔的就业市场：量化金融分析师在金融领域有很多就业机会，如投资银行、对冲基金、商业银行、保险公司等。
2、量化的就业前景如下：量化分析在金融行业的应用非常广泛，包括风险管理、投资策略、资产定价等方面。随着金融科技的发展，越来越多的金融机构开始重视量化分析人才的培养。未来几年，金融行业的量化分析师预计将持续增长。
3、好。因为量化风险管理就业方向多，岗位缺口大，人才紧缺，国际国内认可度高，所以量化风险管理就业前景好。风险量化是指通过风险及风险的相互作用的估算来评价项目可能结果的范围。
4、市场需求量越大，就业情况相对较好。根据查询相关信息显示，量化工程师的教育背景要求由于工作的复杂性和具有挑战性的工作环境，对定量分析员的教育要求比较高。