金融量化交易是什么(金融量化交易是什么意思)

一、量化交易是什么？

先说下作背景，本人是计算机专业博士，学过一些哲学和逻辑学，业务炒炒股票看看盘，做了几年数据科学家，转到量化领域的，目前在一家私募工作。算有点情怀，想要有一颗有趣的灵魂。

受到邀请，要我从业内人角度谈谈量化交易，说这个话题很多人关心，大家观点很不统一，值得聊一聊。

个人是理工科出身，文字功底可以说相当不好，平时专心做模型，也不怎么关心一般大家对量化投资的行业的讨论，既然答应了要写，本着负责的角度，顺路了解学习下市场各位大佬的解读，在回答问题之前先去看了知乎上关于量化的讨论，很多人说量化是个伪命题，量化交易不赚钱，量化在中国市场行不通，等等，一看理由，大部分都在说，我在量化交易里亏了钱，很多量化水平不高连续亏钱，私募策略趋同，各种亏钱。又去看了看几个量化策略平台和论坛，翻翻帖子，动辄300%，500%收益率，很多人做所谓的的量化模型的业绩回测好得像ATM取款机，想膜拜下大佬的交易理念、策略思路，发现根本没有任何说明。

看完之后有这么几个感受：

第一，国内量化的确挺多人关心的，参与讨论的人也不少，的确是值得聊一聊的话题；

第二，大家最终关心和评价标准很实在，赚钱还是硬道理，赚不赚钱基本上也是唯一的评价标准（真是现实的社会啊）；

第三，大部分人谈量化交易都挺割裂的，有的人纯粹就量化谈量化，有些人就交易在谈交易，最后驴头不对马嘴，彼此不知道在说啥。

很多人跟我说，看过很多知乎大道理，听了很多大V讲座，还是搞不清量化交易是啥，好不好，行不行，有没有前途，你能来给我一个答案吗？

我自己看完，总结了一下，本质上，都是“归纳法”思维惹的祸。

什么叫归纳法，归纳法就是看到现象推导结论。因为前提A、B、C都指向结论D，A是对的，B是对的，C是对的，所以D肯定是对的，A是错的、B是错的、C是错的，所以D也是错的。A是对的、B是错的、C是模棱两可的，小编就蒙了。

古希腊哲学家就告诉我们，归纳法不靠谱，正面例子A、B、C、D列举可以10000000000个，1个反例就可以推翻一切，结论就不正确了。即使穷尽了当下所有的例子，一样有人会提出，过去正确的现在不一定，现在正确的也不代表未来。

介于目前市面上各种讲量化的书籍、大V、论坛讨论都已经挺多了，大家都各自拿自己举例子，正面反面各有无数个，我再来举一个自己的例子，也就徒增大家的烦恼。

所以我决定发挥下哲学特长，逆向思维，用传说中的“演绎法”来跟大家说说问题。

首先我们来定义下问题。

啥叫量化交易？

量化交易，洋气点叫Quantitative Trading。顾名思义，分两个部分。量化，Quantitative。交易，Trading。

量化是啥？量，就是数量，就是数的意思。化，就是变化，就是变的意思。那，量化就啥，量化就是把人感知到东西“变”成“数”，换句话说，就是用数据来描述现象和现象的规律。

所以，量化从概念上没啥复杂的，就是数学。数学是什么，数学就是一套人定义世界发现规律的工具体系，人看到太阳，画了个圆，量了下长度就有了直径，看到了很多圆，发现了圆周率，有了几何学，发现算起来太麻烦，画了个象限图，每点给一个坐标，所谓解析几何，发现不规则图形也能这么算，于是搞了微积分，甚至搞出了基于球面的非欧几何，都是数学。

交易是啥？交就是对象，易就是换，所谓trade，就是买卖。

交易赚的，就是买卖之间的价差。能够靠价差赚钱，首先这个东西要有人买有人卖，玩家多了，而且各个玩家心理价格不一样，这样才能够一个价格从A那里买，另一个价格到B那里卖。玩家多到一定程度，就可以搞公开市场集合竞价，大家一起报单，市场负责给你找对手，于是变成一个价格从市场买，一个价格到市场卖。还是一样的，低买高卖就赚钱，高买低卖就亏钱。

量化交易，就是用数学方法来指导买卖。数学指导买卖的核心就是算价格，尽可能算出价格的规律，尽可能准确预测价格变化，然后尽可能实现低买高卖。

量化交易本身并不神秘，就像是看到太阳画了一个圆，看到了测量出直径一样，也是数学一样。运用量化手段本身门槛并不高，难的是，在什么样的市场上，运用什么样的方法，可以持续算出价格的规律，而且能够在理想的价格上成交。所以，要实现有效的量化交易，要符合这么三个条件：

一、存在公开交易市场，对于所有交易者一视同仁，提供公允的价格；

二、具有连续的价格，有稳定的可追溯的历史数据；

三、流动性好，可以实现有效交易。

因此，量化交易比较适合运用在股票、期货甚至数字货币这些有交易所的，流动性好的，历史数据时间长，参与者门槛低的公开市场标准化合约的交易，在国债、远期、REITS、ABS、收益凭证等参与者少，价格不透明的市场，用数学工具做做定价模型可以，做量化交易还是算了。

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二、量化交易户是什么？

是指以数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略或自动执行策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。对于量化交易，多数投资者虽不陌生，但又深感迷惑。

三、量化交易是什么软件？

量化交易属于借助外在编程程序实现智能交易的一种辅助软件或者插件，和交易平台关系不大，主要看交易平台是否有能够提供辅助插件的功能，一般属于机械性交易。国内大部分平台都不支持，这里面会涉及一些违规的操作，好处是避免人为的干预，但量化系统能否稳定盈利要看具体编程人员对于市场的认知能否行为稳定盈利的交易系统，不然爆仓是唯一结果。

四、股票量化交易是什么？

量化交易，是通过编写软件程序，实时监测市场交易情况，并且设定一些条件，一旦当市场交易情况满足这些条件时就自动执行一些操作，比如买入、卖出等。

优点：量化交易是根据历史数据进行分析，总结出合适的买入卖出策略，然后利用计算机去进行操作，它肯定比人工买卖效率要高很多，而且能够克服一些人性的弱点，严格按照事先订好的规则执行，不会像人一样害怕割肉损失，也不会太贪舍不得卖出。

但是，量化交易虽然看上去很好，但是也存在着很大的风险。

首先，量化交易因为是计算机自动执行，所以相关的软件程序必须经过严格、细致、完全的测试才能正式使用，否则一旦软件出现问题，就很可能给使用者带来意想不到的损失。

其次，量化交易把金融市场当作一个稳态结构，然后从历史数据中挖掘规律，利用高杠杆赚取利润。但是金融市场归根到底是人的市场，而人性是不可预测的，黑天鹅事件是有可能发生的。

五、量化交易对我国金融市场的影响？

量化交易的实质就是高频交易，对每一个市场小的波动都通过量化模型去进行博弈，这增加了证券市场或者金融市场的波动性和投机性。

六、量化交易原理？

原理如下

       量化交易者利用计算机程序、数学、统计学和处理数据库做出理性的交易决策。

       使用数学对其进行建模，然后开发一个计算机程序，将该模型应用于历史市场数据。然后对模型进行测试和优化。当取得有利的结果时，实施于实际的实时资本市场。

七、量化交易是如何交易？

量化交易是指用定量的方法拟定行动方案，进行交易。在交易过程中，采用先进的数学模型量化盘面数据，替代人为的主观判断，通过历史数据反复验证寻找未来能够继续盈利的“大概率”策略，利用计算机快速处理技术，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

开通量化交易有以下步骤：

（1）开通一个独立的股票账户；

（2）签署量化交易的协议合同；

（3）选择进入量化交易平台，勾选要开通的交易量化，然后根据步骤进行注册；

（4）完成实名认证。

八、金融量化中性是什么意思？

量化中性策略我们可以把它拆分成“量化”和“中性”两个词来理解。

首先看“中性”，也就是市场中性策略

当我们买入一只股票，其价格走势由两方面组成：一个是整个市场的走势（β），另一个是股票剥离市场涨跌之外的走势（α）。市场中性策略的目的就是消除市场涨跌对股价的影响，只赚股票自身小趋势的钱。其具体的做法是，买多一个股票组合，同时卖空相同市值的股指期货（如沪深300股指期货、中证500股指期货等），这样整个投资组合中既包括了一篮子的股票多头，又包括了相应的股指期货空头，进而对冲了市场波动。

接下来是“量化”

市场上存在两种选股的方式，一种是主观选股，另一种是量化选股。本文所讲的是采用量化选股的方式，即借助统计学和数学的方法，对包括宏观经济、上市公司财务指标等基本面因子，以及股票量价、投资者情绪、分析师预期等市场面因子的海量数据进行全面的分析，从中发现可能可以用来推测未来股价走势的指标，构建数量化策略模型并实现交易执行的程序化。

所以说，量化中性策略主要在做的就是：1）通过量化模型找到那些表现相对于基准指数有显著超额收益的股票；2）做空基准指数对应的股指期货，对冲掉市场风险，获取Alpha收益。

九、量化交易的缺点？

量化交易的缺点：

第一个缺点：

就是它容易形成交易的一致性，尤其是在市场出现极端行情的时候，容易出现交易冲击。尤其是在一些期货行情，在跌破某些关键价位或者是涨过某些关键价位形成一致性市场预期，一致性抛盘，这个时候就容易出现一个非常剧烈的跌幅。

实际上这个跌幅是不理性的，往往跌完之后市场马上又会收回来。像股票也会出现这种情况，有的时候，比如说跌破关键价位，容易出现恐慌性抛盘。

还有比如说，一些个股出现闪崩，可能是因为达到一些止损的条件，出现了集中性抛盘，这里就会形成市场的一致性预期，这是一个缺点。

第二个缺点：

如果某种量化策略市场上用的人比较多，就容易形成策的失效。

比如说，这种策略第一年可能会有40%的收益，尤其是一些套利策略，第二年可能就20%收益，第三年可能就10%收益，第四年就没有收益了。

因为策略的趋同性，市场上用的人比较多了，会造成指标的失效和钝化。

十、量化交易什么标准？

交易要有量化的标准，高或低、涨或跌、大或小、繁荣或萧条，这些都是形容词，试图来描述市场的形容词，但你做交易用这些形容词是不可以的，要有标准，并且标准需要是量化的。