量化交易误区分析：不适合贪婪与恐慌下的你

量化交易没有风险？收益率百分之几百？无所不能？我们就来看看量化有想象的那么神奇吗？答案可能是你的认知存在偏差。

近几年量化交易得概念在中国投资界越来越火热，众多投资者认为其很神秘，认为量化就是自动化，但实际上量化交易并不是大家想象的那么神秘，其也存在一定缺点和风险，只是量化交易是一种建立数字货币的策略投资方式，对于普通投资者而言理解上存在偏差，对此的认知自然有偏差。

首先说一下什么是量化交易，量化交易是指以先进的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，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。

量化交易是有程序进行择机选股的一种方式，选股覆盖面积非常之广达上千只股票，常用的选股方法也有很多种，多因子选股、风格轮动选股、行业轮动选股、趋势跟踪选股、资金流动选股等。

在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，但是随着数字货币投资的兴起，量化交易因其客观性和准确性受到投资者的亲睐，主要还因为大家普遍认为量化交易不论是在牛市还是熊市都可以大赚特赚的误区，导致大家都想通过量化交易一直处于盈利的状态，尤其现在加密货币市场处于熊市之下，但是这样的想法太过于神话了量化交易，量化交易不是完美无缺的，其存在一定缺点，量化交易也存在一定的风险。

下面从人们认为的普遍误区分析：

误区一：认为量化没有风险。

量化交易通俗来讲就是人的主观判断被数值模型所取代，减少了由于投资者情绪波动做出的投资选择、决策。但是量化交易只是将风险最小化，将收益最大化，但是存在一定的风险，不是没有风险，只是风险大小而已，高收益往往一定会伴随高风险。

首先量化交易是通过计算机对庞大的历史数据进行筛选，这就需要历史数据的完整性，历史行情数据不完整就会导致模型与数据不匹配，行情自身的价格波动性、流动性都会导致模型匹配失败。

加密货币市场出现才近十年，相对于股票市场而言，还是不成熟的市场，可追溯的数据有限，加密货币价格波动剧烈，比特币从去年的2万美元高点回落至现在的3500美元以下的位置，跌幅达80%以上，所以量化交易想要在加密货币市场中广泛的应用，这一点是尤其需要克服的。

其次，如果量化模型设计中没有考虑其仓位和资金配置，没有做好安全风险预估和防御措施，很可能导致资金和仓位与模型不匹配，从而发生爆仓。

那么在加密货币市场中价格的波动，历史行情数据的缺乏，对于仓位和资金的配置的设置本省就存在一定困难，加密货币市场是7*24小时交易海量的交易更难做出判断。

最后，还有一些客观因素，比如网络中断，黑客攻击等等因素，导致硬件故障，这些都是量化交易存在的风险，所以不是大家认为的量化交易没有风险。

误区二：量化交易年化可以做到百分之几百。

量化交易主要在于量化分析，有了量化分析，才会知道交易系统是否赚钱，不同的市场条件收益率也是不一样的，自然风险也是不一样的。

人们说量化交易在熊市的时候最赚钱。那么真的是这样吗？在行情好的时候，量化交易做到百分之几百是有可能的，投资客户多，资金盘面大，即使投资者不全部使用，量化团队也可以自己消化。

但是熊市下是不可能的，资金盘体量小，本金非常小的情况下才可以盈利，熊市需要面临大量投资者回撤本金，很少有投资者愿意冒极大的风险去求得高收益。

所以只能说对不同市场条件下期望的收益率和风险都是可以被量化的，但是不是百分之几百的收益。

误区三：量化很神秘，仿佛无所不能。

量化交易在本质上和人去做交易没什么区别，只是利用计算机代替人去做选择、仓位控制和风险控制。但是有人手动执行策略可以赚钱，量化才可能赚钱。量化最大的优势就是利用数据统计省去人工7 * 24不间断盯盘、严格的风控等。

量化不是神秘的，他需要有人手动执行策略，这一过程中如果操作失误，也是会导致乌龙事件发生，所以量化也是存在风险的不是无所不能的。

一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。加密货币市场价格的波动剧烈，套利级差更是转瞬即逝，加密货币市场7*24小时交易，交易体量大，但是用户级别却没有达到，而且加密货币市场不受监管，决定权往往掌握在大户手中，极容易产生人为操纵市场的可能性，那么自然风险也极高。

现在加密货币市场涌现出更多的量化平台，熊市下这些平台不断推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制，但是在加密货币市场资金决定一切，所以风险依旧是不可避免的。

量化作为工具可以有发展前景，但是在缺乏监管的加密货币市场如果以“量化”为名，公开募资，钻法律的空子，造成投资者承担巨大风险，其实就属于违法，所以需要各国监管政策，规范其合规化发展。

量化交易不是无所不能的，是存在一定风险的，望投资者，量化团队谨慎，更不要行走在法律的边缘。

（作者：三阳开泰，内容来自链得得内容开放平台“得得号”；本文仅代表作者观点，不代表链得得官方立场）