初识量化交易

量化交易比传统交易强多少？

它能够显著地提升你的交易效率。量化交易可被视为传统交易方法中的大型收割机。机枪大炮相当于传统的刀剑棍棒。

也就是是说，传统交易方法是这样的：

• 而量化交易是这样的：

位于全球金融中心地位的美国，在过去几十年中已将量化交易广泛应用于各主要金融市场领域，并在全球范围内占据主导地位，在股市中占据主导地位。不言而喻的是量化交易必将成为主流投资方式之一。然而只言片语不足以全面阐述这一现象的原因与影响机制，在此不做深入讨论，请关注后续内容的具体介绍。

量化交易是做什么？

量化交易主要运用现代统计学与数学作为工具或手段，并通过计算机技术来执行证券投资活动。为了更易于理解的目的，量化交易主要表现为以下几种情况：

从一个灵感开始 *

灵感通常指的是那些值得你去验证并可能带来盈利的方法。例如银行股常被视为优质的投资标的。当股价突破20日均线后往往会持续上扬。如久传不衰的驼铃交易技巧等。获取灵感的方式可能包括阅读、听取他人经验分享以及自我领悟等方法。

这里我们以一个简单的情况为例进行讲解。比如你的灵感是这样的：

   如果股价显著低于近几日的平均价，则买入

    
   如果股价显著高于近几日的平均价，则卖出

• 现在，你想知道这样操作究竟会不会赚钱？

把灵感细化成明确的可执行的交易策略 *

灵感往往不够具体，在此需将其具体化为可操作的具体策略。最终目标是为了获得清晰明确的结果，并在后续阶段实现自动化操作。例如，在深入研究索罗斯的反身性理论后，并将其应用于股票市场分析。这一理论的应用场景仍然不够明确，在实际应用中需细化包括何时入场、介入哪些品种、交易规模等具体内容。这样就能构建出一个完整可行的操作方案，在相同条件下不同参与者均能遵循相同的步骤做出相应决策。

继续以之前那个关于平均价的灵感为例：

              1.   如果股价显著低于近几日的平均价，则买入

        
              2.   如果股价显著高于近几日的平均价，则卖出

显然该方案不够明确。例如多低被认为是显著低于？多高被视为显著高于？近期到底是哪几天？买入与卖出涉及多少交易量？我们对其进行详细说明：

如果当前股价小于过去20个交易日的均值线10%，则应当被用于买入该股票
如果当前股价大于过去20个交易日的均值线10%，则应当被用于出售所有持有的该股票

存在一些模糊之处的问题在于具体该买卖哪只股票。我们分析认为，在决定交易方法时考虑是否盈利与选择哪只股票之间的关系其实并不大。但是ST类股票除外（了解ST类股票是一种风险特别大的类别吗？建议查阅相关资料）。因此，在选择 A 股票时应排除掉 ST 股票以外的所有 A 股票。

              1.   每个交易日监测是除st股外的国内A股的所有股票的股价

        
              2.   如果股价低于近20日平均价10%，则用全部可用资金买入该股票
        
              3.   如果股价高于近20日平均价10%，则卖出全部所持有的该股票

• 我们基本上已经将之前的灵感细化为具体的可操作交易策略。当然，在某些方面可能还不够清晰或者存在不确定因素需要调整的地方也有可能出现。这些情况可以在思考时及时发现并进行修改，并不需要求一次性完美完成。

把策略转成程序 *

即通过将明确的策略转换为代码，并将其输入到计算机中进行处理。这样可以让计算机基于历史数据进行模拟测试该策略，并实时响应市场变化以模拟相应的交易行为。

简言之，就是把刚刚的策略翻译成计算机可识别的代码语言，即把这个：

              1.   每个交易日监测是除st股外的国内A股的所有股票的股价

        
              2.   如果股价低于近20日平均价10%，则用全部可用资金买入该股票
        
              3.   如果股价高于近20日平均价10%，则卖出全部所持有的该股票

写成类似这样的代码（下面的代码并不完全符合，只是展示下大概的样子）：

              1.   def initialize(context):

        
              2.       g.security = ['002043.XSHE','002582.XSHE']
        
              3.   def handle_data(context, data):
        
              4.       for i in g.security:
        
              5.           last_price = data[i].close
        
              6.           average_price = data[i].mavg(20, 'close')
        
              7.           cash = context.portfolio.cash
        
              8.           if last_price > average_price:
        
              9.               order_value(i, cash)
        
              10.           elif last_price < average_price:
        
              11.               order_target(i, 0)

这样下来，经过这样的处理后就将具体化的策略转化为可执行的代码形式完成了一个系统化的转换工作使整个流程能够顺利运行下去

检验策略效果 *

当前计算机已识别并接受你的策略方案，在线平台能够提供自动化工具来评估并验证您的交易策略。常用的检验手段包括历史回测与虚拟交易模拟两种主要方式。

回测能够通过基于一段时间的历史数据模拟运行该策略，并根据结果进行评价和改进。例如，在之前采用的那个平均价格策略的例子中也是如此。

初始化一定的虚拟资产（如5,00,元）以及选定一个时间段（例如从20,6,到21,6），然后将该时间段内的相关信息发给计算机。接着通过这些信息模拟真实的市场环境，并按照您之前指定的交易策略程序进行操作。最后系统会根据运行结果生成一份详细的报告。根据这份报告你可以了解：在初始投资本金为5,万元的前提下，在时间段内按照所采用的交易策略能够获得什么样的收益情况？具体涵盖的操作盈亏、下单记录、持仓变动以及各项统计指标等内容。从而你可以依据这些评估数据来检验和优化你的交易策略。

如果效果不佳，则有必要找出问题根源并采取纠正措施。如果表现良好，则可考虑通过模拟交易来进一步验证。

通过指导计算机依据实际行情进行相应的操作步骤。随后通过对结果进行评估进而优化相应的策略。对比而言，在其运行过程中并不依赖于过去的市场数据而在每次运行时都依赖当前的实际市场数据来进行相应的操作步骤。例如这就是一种典型的实现方式

初始化虚拟资产资金为50万元后，在选定模拟交易启动时间段（如明天早晨）时启动系统运行流程。一旦系统运行，在随后的每个工作日早晨8点自动调用最新的行情数据文件进行处理，并实时更新相应的参数设置值。
计算机能够基于真实数据进行模拟市场行为建模，并根据预设策略动态调整投资组合配置方案。
该实时更新报告与历史回测报告具有相似性：它们均包含账户盈亏统计、投资标的波动轨迹以及策略执行效率评估等关键指标；唯一区别在于前者依据最新的行情数据生成。
通过查看此实时更新报告即可对当前策略的表现进行全面评估。

由此可见，在量化对冲中，回测是指基于既定的历史数据集合来模拟执行相应策略；而模拟交易则是基于未来的实际市场行情来模拟执行策略。若您的策略在回测和模拟交易中的表现都十分出色，则建议您考虑投入真实资金进行实盘操作。

通过进行实盘交易并持续地进行策略调整与优化来实现稳定的收益目标

量化交易的价值何在？

量化交易的价值有很多，只提下最突出的价值所在。

可借助丰富的历史数据来检验策略 ，同时将效率提升了数百倍 。当我们试图验证交易策略时 ，一个基本的想法就是了解其历史上运行的效果 ，这通常会消耗大量历史数据以及计算资源 。量化交易通过回测可以在短时间内完成分析 ，相较于传统的人工方法而言，在效率上提升了数百倍 。

更加系统和全面地评估交易策略的效果 。比如一个基于某技术指标的策略，在实际操作中进行了10个交易日的操作测试效果看似不错，并不能充分证明该技术指标的有效性。显然样本数量太少无法得出可靠结论。而量化交易则通过大量样本的数据挖掘能够提供更加系统化的分析结果。例如通过观察大量样本的表现特征从而筛选出优质的投资标的并据此制定投资组合优化方案这种方法不仅能够显著提高投资效率还能避免人为经验带来的偏差可能存在的风险因素也能够在统计框架下得到较为合理的控制。此外量化交易还能够通过建立完善的数学模型和统计分析方法能够提供更加客观可靠的评估结果比如年化收益率最大回撤率以及夏普比率等这些具体的衡量指标能够帮助投资者全面了解投资产品的收益风险特征并据此做出更为科学的投资决策

全面监控所有股票的实时动向 。一旦您识别出一个盈利条件出现（如股价达到该条件），您便有机会立即操作获利。然而，在这个信息丰富的市场中（时有时无、瞬息万变），仅靠人工观察难以抓住每一个机遇——您是否能够关注几个？将会有大量潜在的机会从您的视野之外溜走。而量化交易则通过计算机系统实现了这一目标：它可全天候、全时段地监控整个市场动态（无需人疲于奔命），从而不会错过任何一个交易机会，并能显著地提升您的利润空间

更多的盈利机遇

修改说明

做量化交易需要什么？

通常一个投资者在进行量化交易所时所应具备的准备工作相当复杂且繁琐,这与其说是一场交易活动,还不如将其比作一位农民独自组装一台大型收割机,而往往是从挖掘矿产资源的过程开始的,这个过程异常艰难,因此量化交易最初在美国金融与科技高度发达的环境中由少数具有顶尖能力的专业人士所主导

必须具备多种多样化的投资相关数据资源 。为了确保这些资源能够被方便使用，在获取和管理过程中不仅要考虑全面覆盖各类投资信息，并且还需要注重提高获取效率与管理质量的同时 ，还要确保这些资源在获取和使用过程中能够快速响应需求并保持稳定

一套完整的量化交易体系还需要具备支撑编写各类交易策略的能力，并且具备强大的回测与模拟功能；同时要保证交易执行效率，并通过科学可靠的测试评估来验证系统的有效性；构建一个涵盖多个维度的支持平台来实现这些目标。

可能会有疑问：做投资之前是否需要学习编程？过去曾如此；如今其门槛已大幅下降。