量化交易原理

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量化交易的缺点

量化交易的缺点：

第一个缺点：

就是它容易形成交易的一致性，尤其是在市场出现极端行情的时候，容易出现交易冲击。尤其是在一些期货行情，在跌破某些关键价位或者是涨过某些关键价位形成一致性市场预期，一致性抛盘，这个时候就容易出现一个非常剧烈的跌幅。

实际上这个跌幅是不理性的，往往跌完之后市场马上又会收回来。像股票也会出现这种情况，有的时候，比如说跌破关键价位，容易出现恐慌性抛盘。

还有比如说，一些个股出现闪崩，可能是因为达到一些止损的条件，出现了集中性抛盘，这里就会形成市场的一致性预期，这是一个缺点。

第二个缺点：

如果某种量化策略市场上用的人比较多，就容易形成策的失效。

比如说，这种策略第一年可能会有40%的收益，尤其是一些套利策略，第二年可能就20%收益，第三年可能就10%收益，第四年就没有收益了。

因为策略的趋同性，市场上用的人比较多了，会造成指标的失效和钝化。

量化交易类型

量化交易包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，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。

量化交易是什么

先说下作背景，本人是计算机专业博士，学过一些哲学和逻辑学，业务炒炒股票看看盘，做了几年数据科学家，转到量化领域的，目前在一家私募工作。算有点情怀，想要有一颗有趣的灵魂。

受到邀请，要我从业内人角度谈谈量化交易，说这个话题很多人关心，大家观点很不统一，值得聊一聊。

个人是理工科出身，文字功底可以说相当不好，平时专心做模型，也不怎么关心一般大家对量化投资的行业的讨论，既然答应了要写，本着负责的角度，顺路了解学习下市场各位大佬的解读，在回答问题之前先去看了知乎上关于量化的讨论，很多人说量化是个伪命题，量化交易不赚钱，量化在中国市场行不通，等等，一看理由，大部分都在说，我在量化交易里亏了钱，很多量化水平不高连续亏钱，私募策略趋同，各种亏钱。又去看了看几个量化策略平台和论坛，翻翻帖子，动辄300%，500%收益率，很多人做所谓的的量化模型的业绩回测好得像ATM取款机，想膜拜下大佬的交易理念、策略思路，发现根本没有任何说明。

看完之后有这么几个感受：

第一，国内量化的确挺多人关心的，参与讨论的人也不少，的确是值得聊一聊的话题；

第二，大家最终关心和评价标准很实在，赚钱还是硬道理，赚不赚钱基本上也是唯一的评价标准（真是现实的社会啊）；

第三，大部分人谈量化交易都挺割裂的，有的人纯粹就量化谈量化，有些人就交易在谈交易，最后驴头不对马嘴，彼此不知道在说啥。

很多人跟我说，看过很多知乎大道理，听了很多大V讲座，还是搞不清量化交易是啥，好不好，行不行，有没有前途，你能来给我一个答案吗？

我自己看完，总结了一下，本质上，都是“归纳法”思维惹的祸。

什么叫归纳法，归纳法就是看到现象推导结论。因为前提A、B、C都指向结论D，A是对的，B是对的，C是对的，所以D肯定是对的，A是错的、B是错的、C是错的，所以D也是错的。A是对的、B是错的、C是模棱两可的，小编就蒙了。

古希腊哲学家就告诉我们，归纳法不靠谱，正面例子A、B、C、D列举可以10000000000个，1个反例就可以推翻一切，结论就不正确了。即使穷尽了当下所有的例子，一样有人会提出，过去正确的现在不一定，现在正确的也不代表未来。

介于目前市面上各种讲量化的书籍、大V、论坛讨论都已经挺多了，大家都各自拿自己举例子，正面反面各有无数个，我再来举一个自己的例子，也就徒增大家的烦恼。

所以我决定发挥下哲学特长，逆向思维，用传说中的“演绎法”来跟大家说说问题。

首先我们来定义下问题。

啥叫量化交易？

量化交易，洋气点叫Quantitative Trading。顾名思义，分两个部分。量化，Quantitative。交易，Trading。

量化是啥？量，就是数量，就是数的意思。化，就是变化，就是变的意思。那，量化就啥，量化就是把人感知到东西“变”成“数”，换句话说，就是用数据来描述现象和现象的规律。

所以，量化从概念上没啥复杂的，就是数学。数学是什么，数学就是一套人定义世界发现规律的工具体系，人看到太阳，画了个圆，量了下长度就有了直径，看到了很多圆，发现了圆周率，有了几何学，发现算起来太麻烦，画了个象限图，每点给一个坐标，所谓解析几何，发现不规则图形也能这么算，于是搞了微积分，甚至搞出了基于球面的非欧几何，都是数学。

交易是啥？交就是对象，易就是换，所谓trade，就是买卖。

交易赚的，就是买卖之间的价差。能够靠价差赚钱，首先这个东西要有人买有人卖，玩家多了，而且各个玩家心理价格不一样，这样才能够一个价格从A那里买，另一个价格到B那里卖。玩家多到一定程度，就可以搞公开市场集合竞价，大家一起报单，市场负责给你找对手，于是变成一个价格从市场买，一个价格到市场卖。还是一样的，低买高卖就赚钱，高买低卖就亏钱。

量化交易，就是用数学方法来指导买卖。数学指导买卖的核心就是算价格，尽可能算出价格的规律，尽可能准确预测价格变化，然后尽可能实现低买高卖。

量化交易本身并不神秘，就像是看到太阳画了一个圆，看到了测量出直径一样，也是数学一样。运用量化手段本身门槛并不高，难的是，在什么样的市场上，运用什么样的方法，可以持续算出价格的规律，而且能够在理想的价格上成交。所以，要实现有效的量化交易，要符合这么三个条件：

一、存在公开交易市场，对于所有交易者一视同仁，提供公允的价格；

二、具有连续的价格，有稳定的可追溯的历史数据；

三、流动性好，可以实现有效交易。

因此，量化交易比较适合运用在股票、期货甚至数字货币这些有交易所的，流动性好的，历史数据时间长，参与者门槛低的公开市场标准化合约的交易，在国债、远期、REITS、ABS、收益凭证等参与者少，价格不透明的市场，用数学工具做做定价模型可以，做量化交易还是算了。

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量化交易模式详解

量化交易模式是一种利用数学模型和算法进行交易决策的交易策略。它通过收集和分析大量的市场数据，利用统计学和机器学习等技术，自动执行交易操作。

量化交易模式具有高速度、高频率和高效率的特点，能够快速捕捉市场机会并进行风险控制。它可以减少人为情绪干扰，提高交易的稳定性和一致性。量化交易模式广泛应用于股票、期货、外汇等金融市场，成为现代交易的重要方式。

什么叫量化操作

量化操作也叫量化投资，它是以数据为基础，以策略模型为核心，以程序化交易为手段，以追求绝对收益为目标的投资方法。

量化操作的本质：一种概率游戏，通过寻找市场上的某种共性/规律/大概率事件，并将它不断重复，利用大数定律来获取收益。使用数学模型和计算机等新技术，将投资思想定量化，形成客观的、冷静的、有严格纪律性的投资策略。