什么是量化交易？量化交易的深度剖析

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近来“量化交易”这个词听得越来越频繁，多数人对量化交易的第一印象是“高大上的技术”、“人工智能的炒股软件”“机构收割散户的联合收割机”“躺着赚钱的神器”……可是，你是否真正思考过量化交易到底是什么，能帮助我们做些什么？有必要先理解“量化交易”的理念，清楚“量化交易”能带给我们的是否是自己想要的。

1. 什么是量化交易

什么是量化交易？确切地说，量化交易属于人工智能的一个应用分支，它利用计算机的强大运算能力，用数学模型来模仿人的思维作出决策，通过数据建模、统计学分析、程序设计等工具，从股票、债券、期货的历史数据分析中得到大概率下获利的交易策略。这么说有些官方，读起来也有些绕口，其实简单地说就是如何管理输赢的概率，帮助我们作出准确的决策，就像玩德州扑克那样，当你持有的牌胜算大时便跟进，否则盖牌，没胜算时选择不玩。玩牌时胜算的概率在我们的大脑中时刻不停地计算着，而在量化交易中利用的是计算机、数学建模、程序设计这些更高级的手段，目的是高效快速地获得胜算的概率，并据此作出决策。

也可以这样说其实巴菲特和芒格在某种程度上就是人肉版的量化交易机器，巴菲特一直强调，投资最重要的是要理性，不能让情绪影响你的投资决策。芒格强调要以“清单”的形式来进行投资判断。这些都是与量化交易相类似的原则。当你还没有练就巴菲特和芒格那样理性判断的功力时，了解量化交易的原则，可以有效地帮助你提高当前投资策略的合理性，使用量化交易炒股其实就是利用构建股票策略者的思维在炒股。

2. 量化交易的特点

与传统的交易相比量化交易有哪些优势呢？传统的交易无论是技术面分析还是基本面分析都属于定性分析，定性分析通俗的说就是人的思维去做决策，这种高度抽象的模式在深度上会有绝对的优势。而量化交易是一种定量的分析，所谓定量分析就是刚才讲到的获得一个具体的获利概率，并依据概率选择交易的策略，因为利用了计算机的强大运算能力，所以在广度上占有绝对的优势。

我们可以把量化交易和传统的交易类比为西医和中医，传统的投资交易靠的是主观经验判断，无法给出具体的参数指标，量化交易像西医那样，靠的是仪器、设备、软件，把现象转换成参考数据为病人治疗提供依据。把量化交易和传统的交易相结合，把人的思维模型抽象成为数学模型，作为交易策略运用到量化交易中，这样是最理想的情况，既不失分析深度，也能保证分析的广度，不能说是鱼和熊掌兼得，算是两者特点的互补吧。

量化交易另一个优势是可以给予我们足够的自信，帮助我们克服来自人性中的贪婪、恐惧、自负等弱点。

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3:它能真正做到理性的、稳定的、严格的按模型设定的长期自动操作，克服了人性的贪婪和恐惧

3. 量化交易的本质

量化交易的本质可以用西蒙斯的这段话概括：

“不管多么复杂的模型，没有一个能长期不变地一直赚钱，因为市场在变化，信息在变化，我们不是机器的奴隶，只有通过不断学习，持续不断地更新自己的模型和策略，寻找市场上的规律，让我们的交易系统跟上变化本身，才能在交易市场中立于不败之地。”

既然市场在变化，信息在变化，那么过去并不代表未来，用历史数据作检验是否有意义？另外，为什么交易策略在实际交易中的表现远不如历史模拟的结果？

对于第一个问题的回答可以举个高考相关的例子。高考前学校都会定期组织模拟考来评估学生的能力，虽然最终的高考题跟模拟考不一样，但学生在模拟考中发挥的水平基本和在高考中发挥的水平相差不会太大。因此用历史数据作检验是把过去的经验作为一种参考指南，通过对过去的解读发掘出蕴藏盈利机会的重复性模式。

对于第二个问题，历史测试结果和实际结果的差异主要是由这几个因素引起的：

· 随机效应：历史测试的结果可能是一种随机性的现象

· 最优化矛盾：选择特定的参数降低了事后测试的价值

· 过度拟合：与历史数据的吻合度太高，市场行为轻微的变化造成效果的恶化

总体来说“随时调整，合理应变”非常重要

4. 小结

在正式开始学习量化交易的内容之前，我们不惜篇幅地从量化交易的概念、量化交易的特点、量化交易的本质等各个维度剖析了量化交易这个概念，目的是想让大家能够正确理解量化交易。我们不能过于神话它，也不能因为不了解而排斥它，就像工业革命以机器取代人力那样。

量化交易本质上是一种帮助我们高效快速地管理交易胜算的工具，是人工智能的一个应用分支。它并没有那么高深莫测，最关键的仍然是交易人的思想，也就是量化交易系统的策略模型，对于能够保持长期赚钱的主观交易大神，量化交易可以帮助他赚更多的钱，而一个主观交易不能赚钱的人，使用量化交易也就是使用的交易大神的思维在炒股，这样自己的准确率和收益我相信都会有一个质的飞越。

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