一篇文章告诉你什么是量化投资

01 量化交易基本概念

量化交易并没有一个精确的定义，广义上可以认为，凡是借助于数学模型和计算机实现的交易方法都可以称为量化交易。

目前，国内比较常见的量化交易方法包括股票多因子策略（阿尔法）、期货CTA策略、套利策略和高频交易策略等。

量化交易在2010年之前还是非常小众的领域，后来随着沪深300指数期货的出现，量化交易的基金开始出现井喷现象。无论是中长线CTA策略，还是高频交易策略或股票阿尔法策略，都取得了非常好的业绩。

2010年到2014年是量化交易的红利期，各类量化交易策略都赚取了足够多利润。利润是最好的广告，很多人都开始关注量化交易，量化交易基金的规模因此开始快速增长。

也正是这种“高利润”，导致了大家对量化交易存在大量的误解。比如，2015年的“股灾”，很多人认为股指上的高频交易起到了推波助澜的作用，是股灾的元凶。之后，中金所做出的一系列动作，如对股指限制交易频率、提高交易手续费等，很大程度上就是为了限制高频交易。所以需要换一个思路，我们不一定要靠纯粹的所谓“量化”来做交易，量化只是一种手段，目的还是为了提升投资业绩。换句话说，我们并不一定要成为专业的量化从业人员，才能使用量化的方法。

任何交易经理，包括大量传统的基本面分析师，都可以使用量化的手段来帮忙提升投资研究效率和业绩。本文的初衷就是希望传统的投资从业人员也能从量化的思路中获得助益。量化，并不是谁的专利，人人都可以学习。

02 量化交易的特征

严格来说，量化交易与主观投资并不是非黑即白的关系。传统的主观投资经理查看财报，根据财务数据做投资决策，这算不算量化分析？既然进行了数据分析，主观投资当然也算是一种量化分析。

那么，量化交易与主观投资的区别究竟在哪里呢？

它们的区别并没有那么泾渭分明。每一个交易者，或多或少都用到了主观或者量化的方法。投资者在收集信息、拟定决策的时候，有两种不同的倾向，一种是感知的、直觉的，另一种是逻辑的、量化的。

这样就分为了四个维度，如下：

直觉接收，直觉决策：阅读新闻，感知交易者情绪进行决策。

直觉接收，量化决策：抓取网络文本，建立模型进行交易决策。

量化接收，直觉决策：研究财报数据，根据直觉经验进行交易决策。

量化接收，量化决策：通过统计分析，建立多因子模型，进行交易决策。

量化交易策略的最大特点是其具有一套基于数据的完整交易规则。在投资决策的任何一个环节中，必须要有一套完全客观的量化标准。

比如，A股票的横指标达到多少的阈值时，我们才决定开仓，每次开仓要买多少手。

这种规定必须是唯一客观的，不允许有不同的解释。当然，这些规定可以通过研究和主观判断来进行修改，但是一旦确定，就需要严格遵守。

03 量化交易的优势

量化交易的优势可以总结为三个词：客观性、大数据、响应快，具体说明如下。1. 客观性量化交易一般通过回测来证实或者证伪策略的历史有效性，而且在进行实盘交易的时候，很多都是通过程序化交易自动下单的，这能在很大程度上保证决策的客观性，受人为情绪等因素的干扰较少。

2. 大数据量化交易在研究或者决策中，通常会引入大量的数据来进行分析。比如股票，只需要一套代码，就可以同时分析全市场3600多支股票。

这种大数据的分析效率在传统投研方法中是做不到的（当然，不可否认的是，传统投研对公司基本面的研究是更深入的）。

3. 响应快由于是用计算机进行自动分析，所以分析和响应速度都十分迅速，一般能达到秒级，高频交易甚至是以微秒为单位的。

比如，在犇牛量化做高频交易的时候，程序从接受行情到下单的优化都是以微秒为单位的，因为你比别人更快一点就有更大的可能抢到单子，就能赚到更多的钱。

竞争力 & 未来

■犇牛量化有什么优势？基于市场的需要，犇牛量化智能量化平台不仅具备了上述所说的量化交易的三大优势。还结合自身的技能，将犇牛量化平台打造成实现量化交易策略的价值变现流通、生态推广、量化策略平台建设、AI人工智能赋能等功能，并应用上链。

A、犇牛量化平台对标相应的量化交易策略，实现相应比例价值锚定。

B、在区块链钱包、区块链交易所按比例兑换相应数字加密货币，达成可信任交易，并对该行为负责。

C、AI人工智能将量化交易大数据进行深度分析，精准建模。

D、将交易习惯与交易策略转化为数学模型上传到量化策略库，并输出有效策略，找到最优解。

犇牛交流群

随着犇牛量化技术的不断提升和完善

平台持续不断地更新各种新技能

给大家带来惊喜！

欢迎大家加入【犇牛量化技术交流群】

每天有大咖大盘分析

交易高手讲解市场趋势学员互动交流想要收获更多，请QQ搜群号【661348133】

—-

编译者/作者：中国区块链观察

玩币族申明：玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台，所提供的所有资讯仅代表作者个人观点，与玩币族平台立场无关，且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。