你了解什么是量化交易嗎？一文了解量化交易！

在相對默默無聞的投資管理領域，廣泛被誤解的有利可圖的市場正快速發展。這個有利可圖的市場被一直工作在這個領域的最聰明的人所主宰。他們在現代金融領域正努力解決一些最有趣且**挑戰性問題。這個有利可圖的市場有很多名字：量化交易、系統化交易或者黑箱交易。

選自《打開量化投資的黑箱》里什·納蘭

什么是量化交易？

量化交易可以被定義為人們通過嚴謹的研究，系統化地執行交易策略。

舉個栗子

生活中我們遇到選擇障礙癥的時候會想著要不擲個硬幣看看，我們本能的認為擲硬幣是50%對50%的概率，那么得出的結論就是天意或者說是運氣。連足球比賽開始前，裁判也是使用擲硬幣的方法決定發球權，大家都覺得擲硬幣很公平。

2004年美國斯坦福大學統計系教授Persi Diaconis對擲硬幣出現正反面的概率問題進行了一系列的數學分析。Diaconis的研究小組通過10000次擲硬幣的實驗發現，一枚硬幣拋擲時和落下時是同一面的概率達到了51%。并且，在平面上旋轉一枚硬幣時，更重的一面向下的結果達到了80%。以1美分硬幣為例，反面向上的幾率就高達80%。原因是刻有林肯紀念像的正面比刻有數字的背面更重，導致這枚硬幣的**發生了偏移，所以正面向下的幾率就更高。

如果要將擲硬幣研究用“量化研究”語言來描述，我們可以將為擲硬幣專門搭建的實驗室看成是量化里面的“建?！?。在這個實驗室里會模擬各種自然環境下的空氣阻力和自然風速，找來全世界各種材質、大小、花紋的硬幣，讓機器人手臂模擬不同性別、年齡的人的彈指力度，**通過上億次的試驗得出一套擲硬幣“策略”，在環境“因子”、材質“因子”、力度“因子”、對象“因子”等等的多因子影響下，得出硬幣出現正面和反面的概率各自是多少，可以看成是量化研究中的“勝率”。

從“判斷型”到“量化型”目前，按照投資決策的方式，可以分成“判斷型”和“量化型”兩類；根據投資決策所憑借的信息類別來分，分成“基本面型”和“技術型”兩類。所以，總的可以分為基本面型判斷型、技術型判斷型、基本面型量化型、技術型量化型。我們所熟知的巴菲特、索羅斯就可以歸為基本面型判斷型投資者，而量化界的泰斗西蒙斯就屬于技術型量化型投資者。

再舉個栗子

如果我們想投資“便宜的股票”，理論上，我們應該去計算一下每個公司的市盈率，然后靠肉眼去一個一個尋找最便宜的股票，**進入市場購買。而量化投資者可以把計算市盈率和尋找低市盈率股票，分別寫成計算機程序，掃描包括所有有關市盈率的數據庫，找到符合預先定義的股票，然后利用交易算法在市場中購買。又如果我們想投資MACD指標在0軸上方發出“水上金叉”買入信號的個股，傳統的做法我們可能會在開盤前，按著“PgDn”鍵，把**場個股的K線圖過一遍，找到我們想要的。事實上，十年前很多個人投資者就是這么干的，但是這些年肉眼尋股已經越來越難了，上市公司的家數越來越多、工作量越來越大。而量化投資者可以把這些技術指標和基本面指標的買賣信號作為因子，因子可以是單一的，也可以是好幾十個合并成“多因子模型”，寫成算法、建模，并**場掃描找到符合預先定義的股票，然后利用交易算法在市場中購買。甚至可以在購買前拿**場的歷史數據放到模型里去測試（也叫“回測”），看看勝算有多少。

量化投資的優勢是什么？

1. 投資決策更科學量化投資能夠用科學家驗證理論知識的方法評估投資策略，這些策略的勝率未必非常高，但是**會僅僅是憑經驗、憑感覺、拍腦袋的結果；

2. 交易指令更嚴謹量化投資能夠通過使用計算機，系統化地實施策略，能夠**很多存在于主觀判斷型交易中的隨意性；（事實上，長久以來主觀情緒、無紀律性、一時激情、貪婪或恐懼，不就是我們散戶共同的投資痛點嗎？）

3. 數據分析更**量化投資依賴的計算機比人更合適重復性勞動，并且速度更快、效率更高！所謂大“數”底下好乘涼，量化投資所需實現的這個“計算量”是我們人腦難以企及的。

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投資有風險，入市需謹慎！

溫馨提示：投資有風險，選擇需謹慎。

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