什么是量化交易系统

量化思想最初源于古代巴比伦人用于计算行星轨迹的算术运算（即算术运算）。随后，在古希腊时期通过形式化逻辑的发展逐渐完善，并被用来提取自然规律并应用于生产实践。
那么搭建一个量化交易平台又是什么滋味呢？
于是你踏入了这条充满挑战的道路：那些看似难以理解的概念仿佛就刻印在不可逾越的魔咒上。
别害怕！继续探索下去吧！

量化系统的组成

策略

策略的构成部分涉及触发条件（信号）与交易动作两大类要素。在量化交易体系中，
其本质规律表现为"触发条件 => 交易动作"的关系网络体系。
常见类型包括价格水平、资产类别以及时间参数。
主要操作类型有买入指令、卖出指令。
仅需这三个关键要素，
就能构建出丰富多样的交易策略方案，
这种能力令人惊叹，
是不是？有没有想到，
如何筛选有效的触发点，
在既定条件下能否实现相应的操作，
并且这一机制能否持续循环并带来持续收益？

计算机交易程序

计算机交易程序相当于旧时期的(股票)经纪人、接线员，他会根据客户的买卖指令，实际向交易平台提交买卖请求，完成资金和合约的交割，并把交易的结果返还给客户。试想一下，如果没有了这个代办的环节，你想到了一个很酷的交易想法，然后要下楼开车去到交易大厅，中间堵车不说，到那发现忘带身份证，厚着脸皮叫来管理人员理论一番，发现自己表格填错了——任何一个环节出错，你的交易算是泡汤了。
一个完善的计算机交易程序，帮你把所有的细节都处理掉，你只需要在合适的时间告诉他，干，管家式的服务就告诉你，妥了。
上面讲的比喻成分太多。一个计算机交易程序需要解决以下的问题：交易帐号验证与帐号授权、资金帐号对接、交易接口网络请求、异常处理、自动排队和重试，确认交易结果，同步帐号信息，这些都是最基本的，还有机器容灾、风险控制等高级功能，必要时候还能人工介入处理，这些都独立于交易意志之外，但又不可或缺。好的交易程序犹如训练有素的仆人，把你想到的和没想到的事情，一并给你处理好，让你专心在策略的设计上。

情报系统

前面提到的交易心态, 高人依靠灵性指导, 街头精则善于天时地利地观察, 而普通从业者则主要依靠可靠的信息源进行情报收集, 循着既定的逻辑框架和数学模型来进行数据处理, 最终生成特定的投资信号, 据此制定相应的操作策略, 实施相应的投资行为。整个流程运行得井井有条。情报系统正是一个能够持续输出可靠信息的数据平台, 它的存在使得交易心态得以不断验证和完善。从普遍角度来看, 情报系统简单来说就是一套不断更新完善的数据管理系统.

一个简化的量化系统

学习完上面的基础概念后, 我们来探讨一个实际的量化系统的运行机制. 对于那些细心且具备一定学习能力的朋友来说, 他们可以从零开始自行构建一个简单的量化系统. 构建这样一个系统需要解决以下关键问题: 数据获取、数据清洗、模型开发、回测优化以及风险控制等环节.

这个系统有哪些部件？

前面已经回答过了：策略系统、交易系统、情报系统。

这些部件怎么连接起来？

程序持续不断地从情报系统的反馈中获取最新信息，并将其传递至策略模块进行处理。随后根据计算出的信号指示向交易模块发出指令，在此过程中形成一个闭合反馈回路：即利用交易模块的动作来修正并更新情报系统的数据状态。这种不断迭代的过程形成了一个自我驱动的动态模式——类似于恒定运转的能量转换机制。实际上虽然整个系统的架构设计看似非常简洁明了；但其内部各组件之间的具体实现细节则需要在后续专门的文章中逐一阐述和深入探讨。如果对相关内容感兴趣的话；建议继续阅读下文以获取更加详尽的信息

有没有简单的方式？

有的话，请注意，在这些交易、情报和策略系统的配置下完成搭建后，在上面构建你的策略时，请确保每个环节都按照规范操作，则整个系统的运转将更加高效。

有没有更简单的方式？

除此之外, 你可以不用自己撰写策略, 可以直接借鉴别人的做法.需要注意的是, 交易策略是有生命周期的, 并非什么时候都可以生搬硬套.建议你可以从别人 existing strategies 学习入手, 把握其中的精髓, 融会贯通后再进行提炼和创新, 最终结合现有的量化工具体系就可以开展有效的量化交易.经过这样的学习过程后, 你是不是对量化交易有了更深的理解呢?

结语

理解量化交易概念最快的方法是实际做一次。

想获得更多量化方面的知识，请关注微信公众账号“比特量化”