① 量化交易一定賺錢嗎 簡單給大家聊一聊
想必很多的投資者對於量化交易這個詞都是不陌生的，或多或少的都聽說過，那麼量化交易真的能穩賺不賠么？這篇文章就跟大家聊聊。
首先就是到底什麼是量化交易，量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
目前國內量化投資規模大概是3500到4000億人民幣，其中公募基金1200億，其餘為私募量化基金，數量達300多家，佔比3%(私募管理人共9000多家)，金額在2000億左右。中國證券基金的整體規模超過16萬億，其中公募14萬億，私募2.4萬億，樂觀估計，量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%，在公募證券基金佔比不到1%，在私募證券基金佔比5%左右，相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資，國內未來的增長空間巨大。
量化交易有一個最大的特點，就是能夠將之前的數據進行優化，就算你什麼都不懂，拿一個數據進去，設置幾個參數，都能夠跑出來很完美的曲線。但是關鍵的問題是，曲線的完美，並不代表著你就一定能夠做的完美。
量化交易其實就是自動化的交易，由機器自己來執行策略，按道理來說，應該沒什麼問題。但是人不是機器，交易的時候一定會帶有自己的主觀思維。
成功可以復制也容易復制，是它的最大優點。量化模型針對的目標通常是市場的某一類群體，只要通過模型的要求就能夠進入程序，該過程可以反復不斷地運用。
綜合以上信息，量化交易其實是和玩游戲開外掛是有點類似的，讓程序替很多人做了一部分決定，但是現在還是沒有一定會賺錢這一說，希望這篇文章能給大家帶來幫助！
② 揭開「量化交易」的神秘面紗
量化交易（ quantitative trading ）是金融術語，即以數學模型代替人為主觀判斷，以計算機程序從還想歷史數據中篩選出多種「大概率事件」並總結出規律，從而制定相應的投資策略。有了量化交易策略，就較容易減少投資者情緒波動的影響，避免在市場狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。
在量化交易出現之前，股票和證券市場的投資操作都是人工完成的。著名的股神巴菲特，他的故事投資秘訣就是價值投資，即通過大量研讀財報選出優質的公司，並長期持有。價值投資利潤固然高明，但知易行難，絕大多數的投資者並沒有耐心和毅力去逐一研讀每家企業的資料，分析基本面，等等。以美股為例，14000+家公司，每份財報都有好幾百頁，怎麼看得完。更何況，很多機構和投資者都是炒短線的，根本沒時間按價值投資的思路去做資料分析。
在此背景下，很多金融創新就應運而生了。比如金融學上有一個很著名的交易策略叫動量交易（momentum trading），即股票價格向上突破到某個比例時買入，下跌某比例時賣出。這個原則說起來容易，人工操作就很困難。而有了計算機之後，交易員只需要輸入具體明確的交易策略的指令，剩下的具體操作就可以由電腦自動完成了，非常輕松。
20世紀70年代，隨著計算機算力的突飛猛進，金融數據的大數據分析變得簡單易行，接著一大批劃時代的金融理論誕生了，比如投資組合理論、資產定價理論、期權定價理論，都是在這一時期出現的，這些理論為挖掘金融數據提供了理論基礎。另一方面，市場上需要管理的錢越來越多，證券的種類也越來越多。計算能力、金融理論基礎、市場需求，這三個條件在一個時代同時實現，量化交易也就應運而生了。
率先使用量化交易技術的是投資銀行們。他們利用計算機技術在海量的數據裡面挖掘信息，設計很多很復雜的金融產品，放大杠桿，獲取著令人難以置信的高額利潤。由於計算機技術的大面積應用，很多IT天才雲集華爾街，他們大都是穿著T恤和牛仔褲不修邊幅的宅男，與西裝革履的傳統銀行家形成了鮮明的對比。2006年，來自摩根史丹利，高盛，德意志銀行等投行的頂級「寬客」（Quants，量化交易專家）平均年收入是5.7億美金，年齡最小的才30歲左右。
經過投行們的推波助瀾之後，量化交易在金融市場上占據著相當大的份額。目前的美股市場上，量化交易大概佔到60%的比重。
量化交易的核心競爭力就是對海量數據進行分析計算，進而提煉出一定的規律，並據此作出預測。比如，對於某一隻農業概念股，除了常規的坎財務數據、歷史產量，還可以利用衛星數據來分析天氣，然後把農產品的歷史產量和其它先關數據全都難過來，進過整合分析之後預測這產品的未來產量，進而對該只農業股的股價進行預測。在市場平穩發展、規律性較強的情況下，只要精確地捕捉到這些規律，投入一些本金，並加上一定的杠桿，就可以實現很高比例的盈利，可謂是一本萬利，這也是前文提到很多量化交易的IT專家能夠獲取天量收入的秘訣。
這個原理聽起來確實很誘人，然而卻不是容易做到的。畢竟從海量繁雜的數據中持續捕捉規律，並作出准確預測，是非常復雜和燒腦的勞動，費一般人力所能及。因此，大多數投行都是到MIT（麻省理工學院）、普林斯頓等最牛的高校里挖最牛的人才來組建團隊。這些精英們也經常自詡，他們是用模擬天體運行規律的方式來解讀金融世界。簡言之，這是智商密集型的精英領域，非一般人可以涉足。
然而，經濟世界和金融領域的運行狀況，跟天文物理、化學生物等穩態結構領域的規律是大相徑庭的，沒有必然和連續的規律 。量化交易確實厲害，但卻非穩賺不賠的必殺神技。實際上，量化交易的風險非常大。關鍵在於，量化交易的本質是基於歷史數據挖掘規律，因此它依賴於過去的趨勢。而如果這些趨勢依存的條件發生變化，趨勢也就不復存在。進而，基於這些趨勢所做的投資策略，也就面臨著失敗的厄運。
最著名的案例就是著名的投行「所羅門兄弟」，它裡面有一個叫梅瑟維夫的天才，自己組建了著名的量化基金「長期資本管理公司」。在1998年之前，這家公司的業績非常好，年化收益達到32%，在同行之中一騎絕塵。但是經過俄羅斯盧布崩盤的黑天鵝事件之後，一切灰飛煙滅。
1998年俄羅斯盧布大幅貶值，市場上到處拋售俄羅斯債券。長期資本管理公司根據自己設定的量化模型，不但不拋售，反而激進地抄底，想著等市場反彈之後大賺一筆。然而1998年8月17日，俄羅斯政府發表聲明不再償還任何債務。盧布應聲而落，長期資本管理公司爆倉，一天就虧掉幾億美金，在一個月之後，這家天才雲集的公司就破產清盤了。
量化交易把金融市場當作穩態結構，以為一切皆有序可循。然而，金融市場不是天體世界，它歸根到底是人的市場。人性的貪婪、恐懼、慾望都會隨著市場情況的變化而變化。因此它是一個規律和任性相互作用的動態過程，沒有一成不變的規律，也沒有料事如神的預測模型。用李善友教授近兩年廣為人知的說法，叫「 不連續性 」。
當今的量化交易已經回歸到了一個正常狀態：一方面，認識到量化交易在數據挖掘和科學決策方面的優勢，但是另外一方面，人們也認識到量化交易是有局限的，尤其是應對這種突如其來的規律變化的時候，這種純量化交易可能會面臨更大的風險。
作為全球重要的金融市場之一，中國也有一定規模的量化交易的，但仍處於萌芽的發展狀態。炒過股票的同學都知道，中國股市雖然長期收益率不錯，但仍總體而言仍是「消息市」、「題材市」、「概念市」，一旦政策或者環境有點風吹草動，中國市場的變動是非常非常頻繁的，而且波動的幅度特別大。在市場起伏很大、無規律性非常明顯的情況下，量化交易策略就難以湊效，更遑論賺取暴利。
2013年中國有一個光大「烏龍指」事件，就跟量化交易有密切的關系。當時是光大證券的交易員不小心輸錯了一個數字，下了一個70億的天量買單，瞬間拉動股價大漲，進而觸發了很多量化交易程序的自動執行條件，很快導致300多億的資金湧入場內，幾分鍾之內上證指數就拉升了100多點，59支權重股瞬間漲停。很多不明就裡的散戶盲目跟進，結果損失慘重。事後很多人除了控訴光大證券，也指責採用量化交易的機構，因為量化交易數倍放大了「烏龍指」效應，明顯影響了整個股市，進而間接促成他們的跟進損失。
在2013-2014期間，有些量化交易機構收益不錯，但經過2015年股災之後，整個A股市場的情緒和資金面都發生了巨大的變化，過去行之有效的策略通通報廢，以量化交易為核心的私募基金倒掉了300多家。
因此，量化交易在中國市場的成長壯大，路漫漫其修遠兮。我們普通人，還是老老實實學巴菲特，踏踏實實研讀財報，搞價值投資吧^_^
③ 量化網上的量化交易能穩定盈利嗎
量化交易一定賺錢嗎？
量化交易可以賺錢，但並不是所有人都能賺錢。影響量化交易盈利的因素有很多，主要有四個。策略模型的適應性，交易員過硬的心態，交易員的認知水平，以及成熟的風控系統。
第一取決於策略模型的適應性。真正優秀且能夠穩定盈利的高頻策略，目前在市場上很難找到。因為研發成本巨大，基本都被各大基金公司壟斷。市場上面能夠找到的高頻策略，基本上都有設計缺陷，只在一部分行情中有效，或者純粹就是拿風險換盈利，遇到突發行情直接玩完。這種策略基金和大戶都不會用，但市場上一些別有用心的人，利用散戶認知不夠，經常拿來設計圈套，賺取手續費。至於波段策略，開發起來相對簡單，運行下來真正能夠長期穩定盈利的也是極少數，願意分享的人鳳毛麟角，大部分優秀的策略一樣被私藏。市場中能夠找到的波段策略，多數屬於適應部分行情的，策略針對的是某一類行情，適應性有限，能否盈利，和盈利多少和行情關系巨大。最後一類是趨勢跟蹤策略，起源道氏理論，經過多代人的驗證，是一種簡單有效性的策略。長期跟蹤下來能夠穩定盈利策略不在少數，但收益率有限，遇到震盪行情盈利會有一定回撤。
第二，取決於交易員的心態。交易員的心態決定能不能把制定的策略運行方案執行到位，是否能扛過策略的正常回撤，在策略持倉出現盈利的情況下會不會提前出局。過硬的心態是投資交易的地基，沒有這個基礎再好的策略也難以發揮出優勢。
第三，取決於交易員的認知，分析水平。成熟的交易員不會迷戀量化策略，知道量化只是一個工具，只是一個支持自動下單的交易軟體。會去仔細了解策略的優勢和缺點，分析策略適合的行情，找出策略不適合的行情。分析出因為不可控因素出現的正常回撤是多少，分析出行情適合的時候能有多少盈利。最後通盤布局，制定出策略使用的具體方案細節。例如，啟動策略的時間，關閉時間，什麼情況下手動干預，添加止盈止損，什麼情況下提前手動平倉，根據單子的方向等等。
第四，取決於風險控制。每一個策略都有可以承載資金量的限制，也有正常的回撤，這就要求交易員通盤考慮，不能肆意放大交易倉位。量化交易雖然有著各種各樣的優勢，但並不能降低投資的風險，要考慮突發事件對策略的影響。需要合理分配資金和倉位，設定停止交易的紅線，設計參與和退出的機制等。
④ 量化交易系統能穩定盈利嗎
第一量化交易系統能不能穩定盈利，這個是靠系統本身的優劣來完成的。如果一個很優秀的交易系統，可能大部分情況下都是賺錢的。如果一個交易系統比較差勁兒，可能大部分情況都是賠錢的。
第二好了，量化交易系統，一般不會在網上免費公布的。即使網上很多賣量化交易系統的那種系統，也肯定是不能穩定盈利的。如果能穩定盈利的量化交易系統，基本上是沒有人賣的。
⑤ 什麼是高頻量化交易為什麼他們是最賺錢行當他們策略是什麼
首先，真正做高頻量化交易（或叫自動化交易）的，確實是站在鄙視鏈的頂端。
只不過很多也自稱是搞高頻量化，其實都是逗B，盯著所謂的一分鍾K線跟一分鍾macd，自己做了一個自動交易的程序，然後跟別人說「我是做quant的「，是的，用英文來說；也有一些是通過python來構建AI，去自動搜集 歷史 特徵來做出預判，選取高概率方向，這種相對於前者更高級些。——但這兩種大多數都是虧貨，偶爾會有一些成功的。這些都只是自稱自己是量化交易，並不是真正頂端的那些人。
（而現在市場上主流的教材，主要是圍繞以上兩種，所以真就能賺錢的方法不告訴你，告訴你的都是不賺錢的）
那真正站在鄙視鏈頂端的高頻量化交易，是怎麼賺錢呢？
——他們賺的是無風險的利潤，用的方法其實並不復雜，就是高頻套利，每一單的利潤很少，但是憑著量多，來獲取巨大利潤。他們拼的是網速與演算法。
高頻套利有很多種，我下面簡單介紹幾種。
1、一種是外匯套利，假如現在美元對日元升值，但如果現在日元對歐元沒變化，歐元對美元沒變化，那麼就可以用美元換日元，然後用日元換歐元，最後用歐元換回美元，這樣一輪操作下來口袋裡的美元會比一開始多了，這是無風險利潤。如果手裡沒美元怎麼辦？可以在外匯期貨市場上同時做空美元對日元，做空日元對歐元，做多歐元對美元，你可以等交割，亦可以在這幾個市場產生利潤的時候平倉。
正是這么做的人多了，最終推動三方匯率去到一個新的均衡點，整個國際匯率市場隨之變動，最終使得套利空間壓縮到極致——而高頻量化拼的就是速度，在市場還沒完全傳導以前，比其他參與者更早的進行這樣的操作。
2、另一種是利率市場，例如現在美聯儲宣布加息，這樣帶來的一種結果是美元區銀行間同業拆借市場的利率提高，如果現在美元對歐元匯率沒變，歐元區銀行間同業拆借利率沒變，如果你是跨境銀行，或是跟境外銀行有利率互換合作，那可以先從歐元區借入歐元，拿著歐元去外匯市場兌換美元，再拿著美元去美元區銀行間同業拆借市場借出美元，賺取利率差。而如果你最終的目的是想讓自己口袋裡的歐元增加，那麼這么做的同時可以在外匯期貨市場上做一個約定匯率的遠期交易合約，然後等交割。（如果期貨市場上美元對歐元的匯率跟現貨市場上差別不大）
除此之外，如果美聯儲加息主要是通過「縮表」，也就是通過售出自有債券的方式，那麼最終的結果是美元區債券價格下跌，債券價格下跌也就意味著收益率提高，如果歐元區的債券價格沒變，美元對歐元的匯率不變，那麼可以賣出歐元債券，用換來的歐元去外匯市場換美元，拿著美元買入美元債券，同時再在外匯期貨市場上簽訂一個美元兌歐元與現貨市場匯率接近的匯率等交割，也就是約定一個固定的匯率在日後用美元換回歐元。這樣一來，最終你可以拿著美元債券等到期後獲得較多美元，然後拿著這美元等你的匯率期貨合約到期後交割換回歐元，最終到手的歐元比一開始要多。
當然，如果你一開始手頭沒有歐元債券，你可以在債券期貨市場上做空歐元債券，做多美元債券，同時做多美元兌歐元匯率，你可以等交割，或是在這幾個市場上產生利潤的時候平倉。
而這么做的人多了，就會推動美元對歐元匯率的上漲，亦或是推動歐元區銀行間同業拆借利率提高，或者使得美元債券價格提升，歐元債券價格降低，最終使得套利空間壓縮到極致。
3、商品期貨上的高頻套利。
這個比上面兩種更簡單，我在別的文章也介紹過。
一種是現貨市場與期貨市場的套利，很簡單，某個品種現貨價格是這么多，期貨價格卻遠高於現貨價格，那可以在現貨市場買入的同時，在期貨市場上做空，然後等交割。
這么做的人多了，必然會壓低期貨市場的價格，使得套利空間壓縮到極致。
所以一般情況下都是期貨價格低於現貨價格。
同樣道理，如果期貨價格遠月高於近月，你可以用有做多交割許可權的賬戶去在近月做多，同時用有做空交割許可權的賬戶去遠月做空，然後等交割，以近月較低的價格買入交割，然後等到遠月交割的時候以較高價格賣出交割，賺取差價。當然，你亦可以不用等交割，在兩個合約產生利潤的時候平倉。
所以一般情況下，期貨價格都是遠月低於近月的。
當然，以上是還沒考慮到倉儲費、物流運費等因素，加入這些會更復雜。
以上這些方法只是冰山一角，這市場上還有很多玩法，都是課本上不會告訴你的。
例如商品市場與外匯市場之間的套利，原油現貨與期貨市場在國際上有幾個，分別是不同的結算幣種，如果其中一個市場原油價格發生變動，而另一個市場沒有同步，同時匯率也還沒變動，你可以做什麼你懂的，結合上面自己去想。
除此之外還有黃金、白銀、有色金屬，甚至是農產品都可以這么操作。
以上這種高頻量化套利交易，其實就是最古老的方式，也是站在金字塔頂端的。過去是靠著一群會計師精算師一邊用肩膀夾著電話，一邊手指飛快的按著計算機，現在拼的就是優化的自動化演算法與網速。
可以這么說，因為這幫人的存在，使得套利空間壓縮到極致，我們普通散戶根本搶不到一口湯。
⑥ 量化交易不是保賺的也沒有什麼高大上！揭開量化交易的神秘面紗
量化交易是近幾年來一個金融交易領域的流行詞彙。所謂量化，就是指數量化。量化交易就是把交易行為以 定量的形式為交易者提供交易的依據，使交易結果盡可能排除和 避免 主觀交易的隨意性和心理波動。
量化交易在美國已經搞了30多年了，最著名的是數學家西蒙斯和他的文藝復興公司的大獎章基金， 從1989年期起，復興 科技 公司的大獎章基金( Medallion )的年回報率平均高達35%,大獎章基金被譽為是最成功的對沖基金。
狹義的角度講量化交易就是十幾年前就已經開始的程序化交易，它是把交易過程中運用到的交易方法，用計算機語言編成計算機軟體程序，實現機器選股，自動下單買賣等行為。通過計算機程序可以省去一些人力成本（人力分析慢，畢竟現在市場上已經4000多隻股票，未來會更多），同時也省去了一些交易員不必要的盯盤時間，也一定程度規避情緒心理因素影響。
廣義的角度講量化交易就是我們交易者在交易過程中運用的系統化交易。根據一些固定的交易模型進行交易的系統化的方法，系統化交易是股票交易盈利的前提條件。比如基本面的價值投資法，把很多財務數據和指標進行數量化的梳理成固定的模型，這屬於基本面量化；人們包括利用技術分析理論編成的各種指標，選股條件等，屬於技術面量化；
另外量化交易又根據交易的形式分為：演算法交易（也就是高頻交易，主要用於搶單），套利交易（期貨品種的跨期套利和跨品種套利），根據現有的各種技術分析理論編成的實現全自動交易的計算機程序等等。
量化交易不是盈利的保證，它必須建立在一定的成功概率的模型基礎上才能應用的實戰交易中。我們都知道賭場盈利的根本其實就是比玩家盈利的概率高1%而已，這高出的1%盈利概率保證了賭場久賭必贏。所以量化交易其實追求的就是比市場上大多數人盈利的概率高出1%即可。但是這1%不是普通投資者可以做到的。需要大量的實戰總結和復盤總結，最終形成所謂量化交易模型。
最後提醒投資者注意：量化交易模型主要來源於以下兩種模式：
1、數據挖掘，從 歷史 數據中找到在以往 歷史 中盈利概率大的模型，這種模型一般為黑箱模型，黑箱就是你只能看到結果，不知道其中的邏輯，比如現在流行的機器學習模型，就是典型的黑箱模型。它的缺點非常明顯，就是你不清楚盈利原理，未來是否還能繼續出現符合上述模型的情況的概率有多少，也就是說，這種模型， 歷史 業績非常好，但是未來能否盈利非常的不確定。
2、來源於主觀交易者的盈利模型，根據盈利的主觀交易者的系統化的交易方法，用計算機語言編成的交易程序。這種交易模型有的可以量化，有的不可量化，如果可以量化的部分較多，而且量化後回測 歷史 數據盈利概率較高的話，那麼很大概率就是可以用於實盤 。可惜這種模型鳳毛麟角，可遇不可求。另外一種就是少部分可以量化，多數不能量化，而能量化的部分在 歷史 回測中表現很差，主觀交易者的盈利多數可能來源於主觀判斷，此種模型占絕大多數。比如徐翔的漲停板敢死隊的打板模型，在漲停板上買入可以量化，但是如果僅僅是漲停板買入，卻不能實現盈利，盈利的更大原因在於盤手所謂的盤感，所以這些盤感的挖掘數量化，才是這類模型的關鍵。
綜上所述，量化交易僅是交易的一個小分支而已，不是盈利方法。不要迷信所謂量化交易。
其實把交易系統化才是關鍵，系統化關鍵又是盡量把主觀交易數量化客觀化。祝投資順利！