AITD小课堂第二十四课：量化交易

量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场，是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能够带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

量化交易可以进一步细分为自动化交易(Automatic Trading)、量化投资(Quantitative Investment)、程序化交易(Program Trading)、算法交易(Algorithm Trading)以及高频交易(High Frequency Trading)。这五种量化交易方式的侧重点各有不同，是量化交易技术发展到不同阶段的产物，也是不同量化交易用户群的不同交易方式。

鉴于各种专业设施与技能、资金量的要求，适用于普通投资者的其实是程序化交易。程序化交易就是用程序通过API和交易所连接，实现按照设计的意图自动进行交易买卖。程序化与量化不完全相同，你也可以实现一些辅助功能，如价格报警、数据统计、自动满仓、定时买入，设定价格买卖等等，利用程序化交易赚钱则是一项更困难的任务。

而数字货币市场的特性，就非常适合量化策略的使用。因为数字货币本身波动较传统金融市场产品大很多，适合多种卖出波动率的量化投资策略。且市场发展比较早期，产品都很初步，比如期货、期权产品，流动性低、定价有效性差，出现错误定价的机会多，量化投资可以很好地捕捉其中的定价偏离机会，加上数字货币市场交易时间长，7*24小时交易，不适合人工盯盘和交易，而更有利于发挥量化系统在盯盘、预警和捕捉交易机会的优势。

并且数字货币交易对繁多，而流动性难以匹配，大部分交易所都有流动性需求，也衍生出了做市商这一交易所生态的必备角色，这也是大部分量化团队赖以生存的手段之一。

基于以上原因，大量的拥有传统金融优势的量化团队涌入数字货币市场，带来成熟的交易理念和系统，发掘交易机会。可以说量化交易策略的存在，使得数字货币市场的成熟化加快。

量化交易如何做到策略优化

从管理策略优化的视角而言，量化交易还可以从庞大的历史数据中选定能产生超额盈利的各种“大概率”事件，并制订对应的投资策略，再用海量模型检验并固化这些规律和策略，然后严格遵守已固化的管理策略来具体指导项目投资操作，进而得到可以不断的、稳定且高于平均盈利的超额收益。

量化交易的重要步骤

通俗化来讲，量化交易的两个必要性步骤是：1、制订好量化交易的数学模型换句话说制定好交易触发条件；2、严格根据数学模型或市场交易条件，由程序系统自动实施买入和卖出的实际操作。

量化交易的优势

量化交易的优势之一: 严苛的纪律性

为何大部分人投资会不成功？由于人本性中的贪欲恐惧感、追涨杀跌是项目投资的克星。只要维持组织纪律性、摆脱人性的弱点，如贪欲、恐惧感、心存侥幸等心理，严苛依照机器般的组织纪律性来实行市场交易，才能取的项目投资的优越性，变成那一个大赢家。量化投资就是说严苛依据程序流程传出的交易信号来实行。

量化交易的优势之二: 以具体数据量化，而非经验性判

人不仅有认知能力的误差，会特别注意到好的层面而有意规避不好的一面，时常熟记赢钱的时候，而忘掉亏钱的经历。每一次交易都是含带这类偏差性来判定买入点，那样亏空是迟早的事。而量化投资则是有实际的数据来测量，比如说目前的室内温度、水温等，用实际量化分析指标值来判定目前时点是不是需要买进，除去人为因素的经验判断。

量化交易的优势之三: 以概率获胜

每一笔交易盈亏都可以用概率来考量。比如说没有依据、任意交易，这是相当于抛铜钱的几率：对半开！量化投资是依据历史走势，从中找出在末来可多次重复的基本规律，加以运用，以较高胜率的优势，在将来项目投资获取领先优点。越大于50%的概率投资获胜的把握越高。

量化交易的优势之四: 一致的规则性

大部分股民买卖股票只是凭直觉，感觉要涨就买进，感觉要跌就卖出，根本沒有一定的标准去交易。不以规矩不成方圆，量化投资依照必要的交易标准，严格遵守，摈弃盲目跟风的主观性，用一致性的规则性来交易。

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