七种策略、四大步骤：快速掌握量化交易入门要领

七种策略、四大步骤：快速掌握量化交易入门要领

在信息科技高度发达的今天，量化交易已成为金融投资领域的重要工具。它通过计算机程序自动化执行交易策略，不仅克服了人性的情绪波动，还能在庞大的数据中快速筛选出优质投资标的。本文将全面解析量化交易的概念、优缺点、常见策略及学习步骤，帮助读者快速掌握这一现代投资利器。

在数千只股票中如何找到符合投资条件的标的？如何在繁忙的工作中也能把握投资机会？随着“量化交易”的出现，这些问题都有了解决方案。许多人可能对量化交易是什么、量化交易策略是否可靠存在疑问。本文将为读者提供量化交易的入门指南，从了解量化交易的基本概念，到比较其优缺点，再到新手学习的具体步骤，帮助读者尝试不同的投资策略，找到最适合自己的投资方法。

量化交易是什么？与传统交易有何不同？

量化交易是一套通过计算机程序执行的交易方法，依据预设的交易策略和规则，自动化地获取、清洗、统计和分析大量数据，建立数据模型并下单交易，再经过反复回测验证和策略重构，形成一套逻辑严谨和客观的量化交易体系。

这种数据驱动的概念已被许多交易量庞大的对冲基金或大型机构采用，希望在全球股市中找到获利方程式。与传统交易相比，量化交易在以下几个方面存在显著差异：

量化交易的优缺点

量化交易能够排除人性的贪婪、恐惧等主观情感，依据历史数据进行客观交易，因此受到许多投资者的青睐。然而，量化交易仍存在一些局限性。以下是量化交易的主要优缺点：

量化交易的优点

1. 克服情绪、纪律投资
   许多投资人在入门时，经常会因为经验不足、受市场情绪影响，或是未能准确解读消息面，导致每次交易都像在猜涨跌，严重受情绪影响。通过量化交易可以使投资更加纪律化，且可回测验证，摒除个人的主观情绪。

2. 易于入门投资
   主动投资者通常依赖多年积累的投资经验，对于新手来说，在时间、经验与资金有限的情况下，量化交易能更快打下投资基础。通过一次次的回测、修正模型，慢慢构建出属于自己的投资策略。

3. 快速筛选优质标的
   量化交易相比主观交易，能够更快筛选出合适的交易标的。主动投资者需要逐一评估每只股票，无法监控到可能获得超额回报的领域或个股。使用量化交易通常能大幅扩大研究范围，增加投资机会。

4. 管理大规模交易
   当交易资金和规模越来越大时，由于人的精力有限，会面临有效管理的临界点。此时若采用量化交易，将盯盘与交易工作交给机器完成，投资者只需负责制定策略，就能大幅降低失误的可能性。

5. 验证自身策略
   可通过量化交易验证自身策略是否能盈利，判断在过去是否能赚钱，并通过调整参数敏感性来反复验证策略，以提高绩效稳定性。

6. 对市场动态和特性具高度敏感
   量化交易可以针对技术指标、除权息行情、法说会、获利创新高、重大事件等部分进行实时追踪，并通过观察市场特性，统计日内趋势，或观察星期几更容易上涨。

量化交易的缺点

1. 无法及时应对市场变动
   由于是依据历史数据构建的模型，当市场发生大幅变动时会无法及时反应，例如金融市场规则改变、市场短期失灵、黑天鹅事件或是市场情绪大幅恐慌时，这都会导致超出预期的绩效表现。

2. 维护仍需时间成本
   不要以为采用量化交易就代表一切交给程序或AI处理。由于量化交易的策略多以过往历史数据作回测，在执行量化交易后，交易员仍需根据数据绩效、表现，定期优化程序或策略。若长期不调整量化交易策略，可能会导致亏损和获利波动较大。

3. 数据获取困难
   虽然市面上有许多关于使用Python爬虫、数据分析的教学，但最难的部分不是写程序，而是如何获取数据，更准确地说，是如何获取“别人没有”的数据。对于非大型投资机构的投资者而言，许多进阶数据可能需要“付费”才能获得。如果越来越多的人使用相同的数据进行量化交易，那么利润空间就会变得稀薄。因此，数据获取是其中的一个难点。

4. 资金规模小不具备交易优势，且难以度过回撤期
   大多数进行量化交易的人或机构都拥有大规模资金，原因在于量化交易的买卖次数频繁，需要大量资金来获得手续费优惠。而且量化交易多数时候以概率为主，在长期市场震荡时必须承受回撤时的波动，资金较小的投资者较难承受这种波动，资金规模往往是量化交易者的门槛之一。

5. 入门门槛较高
   即使是通过自动化平台操作量化交易，量化交易对编程、数学、逻辑能力的要求都相对较高，对于新手来说入门门槛可能稍高。

常见的量化交易策略

从古至今，许多艺术家都是通过临摹，一步步扎实学习、钻研技术，才能成为独当一面的专家，量化交易也是如此。初期通过学习常见的策略，才能慢慢培养数据及市场敏感度，发展出属于自己的策略。以下是几种常见的量化交易策略：

1. 市场中性策略（Market Neutral）
   通过程序分析看好和看坏的几只股票，对看好的股票组合做一定金额的多头，对看坏的股票组合做相同金额的空头，使Beta值（衡量系统性风险的值）接近为0，避免系统性风险。该策略较不受空头市场影响，但风险并没有想象中低，且对一般人而言较难操作。

2. 多/空策略（Long/Short Equity）
   类似市场中性策略，也是通过抵消多空市场，降低市场系统性风险。但做空与做多的金额不相等，通常采用130/30策略，即多头占130%、30%做空，希望在多头和空头部位都能获得超额利润。这是最常见的投资策略，非常考验选股技巧。

3. 趋势策略（Trend strategy）
   通常跟随市场趋势，分为顺势交易或逆势交易。顺势交易是跟随趋势进行操作，逆势交易则是尝试预测高点和低点。

4. 事件驱动策略（Event Driven）
   当某公司发生特殊事件，例如并购、财务困难甚至破产时，进行交易。例如在并购事件发生时，通常消息一出被并购公司的股票会上涨，而收购公司则会下跌，在此之前分别进行多头和空头操作，就能获取回报。但风险较高，需要准确计算并购成功率。

5. 高频交易（High-Frequency Trading）
   研究显示，目前美股约有半数（55%）的交易是由高频交易完成。其通过强大的计算机和网络设备，在极短时间内快速参与市场波动，例如在50美元时将所有挂卖的100张单子全部成交，再以51美元卖出，以赚取价差。然而，这种方式由于交易频率高，需要搭配极低的手续费，甚至算法也会影响抢单成败，需要具备一定资金规模和强大的编程能力。

6. 技术分析（Technical analysis）
   技术分析是最容易入门的量化交易策略，因为像EMA、MACD、RSI、KDJ等数据指标都很容易获取。但要在众多基本的量化技术分析中脱颖而出，就需要依靠自身的能力，通过结合市场多空比、新闻情绪或基本面财报等进行变化。

7. 对冲交易（Hedging）
   对冲交易一般而言是一种“避险策略”，通过观察不同交易所出现的价差或市场不效率，使用量化交易程序进行套利，包括配对交易、因子检验等各种套利方式。

如何学习量化交易？入门四步骤

前面提到，量化交易非常适合刚入门的投资者，可以帮助他们更快熟悉股市交易和建立策略回测习惯。然而，许多人一听到量化交易，就会联想到艰深的数学和复杂的编程代码。其实只要按照以下四个步骤，就可以尝试量化交易：

1. 找到支持量化交易的平台
   想要入门量化交易，最简单的方法就是选择支持量化交易的平台。这些平台通常会提供示例量化交易策略和可调整的参数，新手可以先抛开编程学习，感受量化交易与传统交易的区别。

2. 学习基础知识和策略
   在找到量化交易平台后，开始了解平台内的运作机制、基本的市场交易规则。如果能同时开始接触基本的编程语言设计、算法、机器学习等，就能将市场反馈的知识逐步实现为可用的程序。

3. 设计策略风控
   熟悉各种策略后，根据程序收集和分析数据的结果，选择最适合的策略并调整参数，并在各部位中设定合理的进出场价格和数量，管理好风险后便可开始交易。

4. 监控回测与优化
   量化交易策略在一定时间内运行时，需要全程监控策略绩效，切忌不要受个人情绪影响而随意平仓或加仓。在策略运行结束后，可以通过比较同一时间段内不同策略的绩效表现来持续优化，或考虑转换使用其他策略。

量化交易等于程序交易吗？

答案是肯定的，量化交易又可被称为“程序交易”、“计量交易”、“算法交易”等，是一种区别于主观交易、数据驱动的交易方式。任何交易策略都可以通过计算机程序实现自动化数据抓取、回测、统计分析和下单。

但投资新手也不必因为量化交易涉及编程而感到畏惧。目前有很多AI智能计算和模型，甚至是券商、交易平台等，都推出了自动化的量化交易模型和策略。只要理解其原理并进行参数修改，同样能够参与量化交易体验。编程只是工具，如何对交易结果产生洞察并持续回测模型，才是量化交易的核心所在。