量化交易_Quantitative Trading

什么是量化交易？

量化交易是基于量化分析的交易策略，依赖数学计算和数据处理来识别交易机会。价格和成交量是量化分析中最常用的数据输入，作为数学模型的主要输入。

由于量化交易通常由金融机构和对冲基金使用，因此交易量通常较大，可能涉及成千上万股及其他证券的买卖。然而，量化交易正逐渐被个人投资者所采用。

关键要点

• 量化交易利用数学函数和自动化交易模型做出交易决策。
• 在这种交易方式中，回测数据被应用于各种情境，以帮助识别获利机会。
• 量化交易的优势在于能够优化利用可用数据，并消除交易中可能出现的情绪决策。
• 量化交易的劣势在于它的使用有限：一旦其他市场参与者得知某一量化交易策略，或者市场状况发生变化，该策略的有效性便会降低。
• 高频交易（HFT）是规模化量化交易的一个例子。

理解量化交易

量化交易者利用现代技术、数学以及全面的数据库来做出理性交易决策。

量化交易者将一种交易技术用数学建模，然后开发一个计算机程序，将该模型应用于历史市场数据。模型经过回测和优化。如果取得良好结果，该系统便在实时市场中实施，使用真实资本进行交易。

量化交易模型的运作方式可以用类比来说明。考虑这样一个天气预报：气象学家预报90%的降雨概率，而此时阳光明媚。气象学家通过收集和分析区域内传感器的气候数据得出这一反直觉的结论。

计算机化的量化分析揭示了数据中的特定模式。当这些模式与历史气候数据中的相同模式进行比较时，如果100次中有90次得出的结果是下雨，气象学家便可以自信地得出结论——因此，给出了90%的预测。量化交易者对金融市场采取相同的过程来做出交易决策。

提示： 历史价格、成交量及其与其他资产的相关性是量化分析中常用的数据输入，作为数学模型的主要输入。

量化交易的实例

根据交易者的研究和偏好，量化交易算法可以定制，以评估与股票相关的不同参数。考虑一个相信动量投资的交易者。他们可以选择编写一个简单的程序，在市场上升时挑选出赢家。在下一个市场回升期间，该程序将购买这些股票。

这是量化交易的一个相对简单的例子。通常，使用多个参数，从技术分析到价值股再到基本面分析，挑选出一种复杂的股票组合，以最大化利润。这些参数被编程到一个交易系统中，利用市场波动来获利。

注： 量化交易技术在某些对冲基金、高频交易（HFT）公司、算法交易平台和统计套利部门被广泛使用。这些技术可能涉及快速订单执行，并且通常具有短期投资视野。

量化交易的优缺点

交易的目标是计算执行获利交易的最佳概率。一个典型的交易者可以有效监控、分析并对有限数量的证券做出交易决策，但随着输入数据量的增加，这一决策过程会受到压制。采用量化交易技术可以通过使用计算机自动监控、分析和做出交易决策，从而克服这一限制。

情绪是交易中最普遍的问题之一。不论是恐惧还是贪婪，在交易中，情绪只能抑制理性思考，通常导致亏损。计算机和数学没有情感，因此量化交易消除了这个问题。

然而，量化交易也存在一些问题。金融市场是动态变化的实体，因此量化交易模型必须同样具备动态特性，才能保持持续成功。许多量化交易者开发出在特定市场条件下短期盈利的模型，但随着市场条件变化，这些模型最终会失效。

常见问题

因其需要具备一定水平的数学技能、培训和知识，量化交易者在华尔街通常需求旺盛。事实上，许多量化交易者在应用统计、计算机科学或数学建模等领域拥有高级学位。因此，成功的量化交易者往往能够赚取丰厚的报酬，特别是当他们被成功的对冲基金或交易公司雇佣时。

量化交易者（简称“量化”）使用数学模型和大数据集来识别交易机会，并进行证券的买卖。

有志于成为量化交易者的人必须对一切数学相关的事物有极高的兴趣和技能。数学学士学位、金融工程或量化金融建模的硕士学位，或MBA都对求职有所帮助；许多分析师在这些或类似领域也拥有博士学位。除了高级学位，量化从业者还应具备数据挖掘、研究方法、统计分析和自动化交易系统的经验和熟悉程度。

两者的主要区别在于算法交易能够自动化交易决策和执行。虽然人类可以是量化交易者，但计算机的速度和准确性远远超过任何最灵活的交易者。然而，归根结底，这两者并不是相互排斥的。算法交易通常是由自动化计算机算法执行的量化交易。

由于量化交易需要精通数学、统计和编程，因此仅仅通过阅读几本书籍就能掌握的可能性很小。相反，成功的量化交易者往往投入大量时间和金钱在正规教育、行业认证和自学上。此外，作为量化交易者开始交易所需的交易系统和基础设施成本高昂且资本密集。尽管如此，网上确实存在相关课程，这可以是一个很好的入门方式，让人们在进一步投资之前尝试这一领域。