IT知識學習和量化交易入門

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相信很多投資者都聽過量化交易但對於量化交易卻不是很了解，本篇文章將著重介紹量化交易的原理與量化交易的好處，為什麼大資金與機構投資者喜歡用量化交易。

量化交易的概念：

從狹義的角度，量化交易就是運用非常複雜統計學方法和數學模型，從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後用計算機來嚴格，高效地執行已固化的策略。這看起來非常的高大上，似乎只適合於那些精通統計學，金融和計算機的學霸們。

廣義角度上，量化交易是指利用統計學，數學，計算機技術和現代的金融理論，來輔助投資者更好地盈利。這些數量化的方法可以僅僅用於分析海量歷史數據，也可以用於具體信號生成，或者控制持倉大小，風控模塊等等。從這種角度來考慮的話，可以驚喜地發現量化交易與傳統的主觀交易不再是二元對立，量化交易裡面也包含主觀交易，如比較常見的期貨的跨市套利策略，期權波動率套利等有屬於半自動交易，需要交易員綜合歷史均值回歸和對宏觀政策的主觀解讀，開盤前調整好參數讓計算機嚴格執行策略。量化交易吸收主觀交易的精華，必然會成為歷史發展的趨勢。

什麼是量化交易

量化交易是根據量化分析得出交易策略的一種交易技術，它通過數學計算和數值分析來識別交易機會。以往的完整數據是量化分析的基礎，價格和數量是建立數學模型中的主要變數。

了解量化交易

量化交易者利用計算機程序、數學、統計學和處理資料庫做出理性的交易決策。

使用數學對其進行建模，然後開發一個計算機程序，將該模型應用於歷史市場數據。然後對模型進行測試和優化。當取得有利的結果時，實施於實際的實時資本市場。

量化交易模型的功能可以通過類比來進行理解。在陽光普照的此刻，天氣預報說有90%的概率會下雨。是因為氣象學家通過收集和分析來自全境的感測器氣候數據從而得出了這個不合邏輯的結論。

計算機的分析程序會得出這些模型，當這些模型與歷史氣候數據（回溯測試）中的模型相同時，如100次中有90次是下雨，那麼氣象學家就可以自信地得出90%的概率會下雨的結論，這90%就是預測。量化交易者就是將相同的過程應用於金融市場中做出交易決策。

人們通常對q-Quant和P-Quant進行解釋，或者從賣方/買方量化的角度對定量交易劃分。知乎有很多類似的話題。今天，筆者想從量化本身的定義來談一談這個話題。

1. 定量的定義

量化是使用數學模型(而不是人腦)來確定交易的類型、數量、方向和時間。很容易理解,量化的核心是用數學模型來取代人腦,取代人類的感性與理性模型,將我們的投資邏輯轉換成數學語言,嚴格執行交易規則制定的模型,並確定交易元素(品種、數量、方向和時機)。

所謂英雄不問出處，實時性強製作英雄的量化策略也是如此。

質量的定量策略是觀察是否適合當前市場,當前資產狀況和當前時代背景的戰鬥記錄其真正的市場,而不是複雜的模型來判斷,它的底部是支持的投資邏輯。這意味著，當人們談論量化時，他們不必把高頻、深度學習、人工智慧等等同起來。一個好的策略可以是簡單的，也可以是複雜的，最終它是對潛在投資邏輯的考慮。

如何成為一個量化的交易者從上述陳述中，不難發現它的「量化」這並不像大多數人想的那樣牽強。這是否意味著，如果我們想成為一名量化交易員，並不像我們想像的那麼難?

正如在「量化的定義」中所討論的，大多數人傾向於關注「數學模型」這個詞，而忽略了量化的另一個核心元素——交易。在整個量化策略的構建過程中，首先需要將事務邏輯轉換為數學語言，然後通過編程語言等工具實現從數學語言到程序的轉換。

在這個三步兩步的轉換過程的底部，它由可靠的事務邏輯支持。交易素養的培養需要時間來積累，這也是傳統金融從業人員轉向量化工作時的一大優勢。

然而，目前大多數量化團隊還沒有實現「完全自動化交易」。由於數學模型的局限性，以及黑天鵝和周期循環的影響，大多數定量團隊仍然保持人工+智能的方式進行定量投資，這進一步提高了定量研究者對交易的理解。

在意識到是什麼支撐了量化的基本邏輯之後，我不再擔心關於量化偏愛程序員的謠言，而是開始做我正在做的事情。

實際上近年隨著AI智能的發展，量化交易的根本也得到質的飛躍與進步，用盈首量化來看看未來的發展趨勢。全球第一款無需編程、人人都可以使用的盈首《AI炒股機器人全自動交易平台》運用大數據、神經網路、區塊鏈、特殊演算法、深度自主學習功能等創新科技設計而成。

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