为什么量化交易那么牛

‘壹’ 量化交易的特点和前景

量化交易 是将传统交易理念规则化、变量化、系列化、模型化，利用计算机的数据处理能力，对宏观周期内投资产品的市场结构、估值成长、盈利质量、市场情绪等多个角度进行分析，借以制定新型投资策略，形成一整套操作系统，在实盘中使用电脑自动执行。

以人工智替代投资者在某些环节中做决策，能极大地减少了情绪波动的影响，增强投资的一致性，可以大幅提升投资的稳定。相较主观交易者经常会应用“盘感”、“经验”、“第六感”作为其下单的策略，量化交易强调数据的重要性，一套策略一定是清晰明了的，首先得能说得清，道的明，策略是一套完整的闭环，无论开仓、平仓、止盈、止损，都有明确的条件，否则计算机也无法识别。

这样的好处也很明显，会让我们的交易变得清晰、成体系。我们能在此基础上，改良、精进，可以设立投资组合，交易不同的标的，使用不同的策略，而又相互不影响，能通过策略、资金管理、执行成体系的交易，而非停留在构建虚无缥缈且无法验证的策略这个阶段。交易系统扮演着“宪法”的角色，并不是具体的法令，剩余的细节则由操盘手借助自身经验来微调量化交易中的参数处理。量化交易也可以理解为是人工智能、数据分析在金融领域的一种应用。

量化交易与普通交易的区别类似于西医和中医，普通交易是中医，一番望、闻、问、切之后，依据个人经验和主观感觉开出药方；量化交易是西医，要化验、拍片，取得大量客观数据后开出药方。虽然都治病，但依据截然不同。量化交易运作之前，会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。

采取股票量化交易的目的就是以明确的指标和规则指导交易，量化策略在实际使用的过程中可以脱离人为判断，执行速度更快，运作效率得到了提高。不论是否采用程序化的执行手段，量化交易策略都能够在实际交易中减少人的负担，也就减少了许多重复性的劳动。早先的时候，投资市场都是交易员自己盯盘，根据市场动向来进行买卖。但是人的精力毕竟有限，随着金融市场的发展，股票越来越多，交易员很难再靠自己去分析和盯盘。后来，投行家们就想到了利用计算机大数据分析来进行金融操作，只要设定好相应的规则，编写好相应的程序，依靠计算机强大的数据处理能力，就可以轻松地进行市场操作了。

在科学不断进步的今天，越来越多的先进技术被创造出来并应用到各种情境之下。通过结合多个不同学科的知识和相应的数学模型，量化交易策略更有可能发现一些隐藏较深的复杂数据规律，而这些规律往往不太容易被主观交易者察觉得到。随着大数据、人工智能等技术的飞速进展，金融投资正在逐步由人主导转向由科技引领，人与技术在投资过程中如何更好地结合，成为未来投资的关键。在此背景下，量化投资日益得到国内大量基金公司的重视，特别是在监管逐步趋严、市场有效性逐步提升的过程中，量化交易具有广阔的成长空间。

                                                                                                                                                                 作者: 公众号 量化交易小课堂

‘贰’ 量化交易的那些事！

最近一段时间，很多人觉得股票越来越难做了，板块加速切换，市场走势极端，一些中线趋势良好的板块个股完全无视基本面突然连续大幅杀跌。

有人说，这是因为量化交易成为了我们的对手盘，助涨杀跌。有些票涨六七个点，突然就摸涨停了，有些票跌六七个点，突然就奔跌停去了。手速、资金都拼不过，甚至按照这样的趋势，我们这些靠交易为生的散户，有可能要被机器人干掉。事实果真如此吗？

今日笔者就来给大家分享一下量化基金的那些事。

量化交易到底是怎么交易的？

交易员A兄，19至20年在国内某量化基金做交易员，基金规模最大到70亿。最开始在量化交易部，后期在人工t0部。基本上交易部的东西都清楚，国内这几家量化基金的交易模式也大同小异。

量化交易是怎么交易的呢？大部分策略是量化对冲模型。

就是买入市场上的活跃股，然后开对应金额的期指空单对冲（IF，IC，IH都有），多头金额和空单金额（期指有杠杆，实际占用金额少）基本上在1：0.8到1：1区间浮动。

赚钱逻辑就是，不管大盘涨跌，因为有对冲，只要买入的票足够强，只要能跑赢对冲指数（if，ih，ic），基金就是永远赚钱的。

也有一些纯多头策略，就是不带对冲，全买股票的，但是少一些。

量化交易的买入卖出，都是一揽子交易。每天要买入的票少的时候200只，多的时候能到4、5百只。这些票根据权重划分金额，有的票买的多，大部分票只买一点点。一般前二十只票，买入金额占到总成交金额的4成左右了。

当天开盘前，策略部的算法就会把当天的买入卖出任务做好。交易员的工作就是把当天要买的票买完（不论价格），把当天要卖的票卖完（不论价格）。考核指标就是以当天开盘价作为基准，算出平均买入成本与开盘价偏离值，以收盘价作为基准计算卖出价格偏离值，用这两个数据算绩效。

这个模式就导致，股票早上买的时候很容易打高了，因为很多公司都是这个算法，互相一抢，股价就能推上去。但没办法，交易员一般10点之前就要买完票了，越往后风险越大，因为不知道谁就突然涨停了，导致买入成本暴增，是要被谈话的。

卖出是这样的，公司所有的票有一个7%止盈单，就是只要股价冲到7%，就会卖出。而且收盘统计的时候，涨幅超过7%的票是按7%的价格计算卖出成本的，假如卖早了那就卖亏了，假设我5个点卖了，冲到8个点，收盘砸绿，算收盘价的时候还是按7%算，这个对交易员很不友好。

“19年初那波行情我们当时规模不小了，有时候单票买入金额能占到股票总成交的10%甚至更多，这时候票就很难买了，因为一买就要把价格推上去，推上去买入成本巨高，我们业绩就会很差。但是没办法，任务一定要完成的。

印象很深刻的，19年2月1日，当时有个同事买入任务里要买 300615欣天科技800多万，大家可以看一下这票前一天成交额，成交额太小了800很难买进去，买了一点点就封板了，然后炸板，我同事一直想等回落了慢慢买结果一直不回落，最后他直接集合竞价把票顶到涨停板把剩下的买入任务买完了……”

量化策略模型：联创股份的推升

由于“交易员A”兄从事于交易部门，选股条件那是策略部的事情并不清楚，而且这些量化公司都号称自己有几百上千个选股因子，每天机房电脑都在跑程序，在第二天开盘前把票选好。

不过公司的几个模型结构是知道的。当时主要有7日模型，9日模型，13日模型，还有一个两日模型。

这个N日模型的N就代表持股周期，表示买入后持有N日后卖出。有时候连续几天都有同一只票的买入任务，那么这个票就会在持仓里躺小半个月。随着模型时间到了之后，慢慢卖完。

算法部都是清华高材生，学历在那放着呢。不过再牛的策略也是人定的，再牛的量化算法也是人选的。

模型的变化（持仓时间长短）、对冲指数风险敞口的调整，以及选股因子等，策略部一直在做优化。这些变化不是说某天突然发现不行了，然后就要改了、之前的都完全放弃了，而是说每天都有在回测市场分析账户表现，然后策略部们去做细微的调整。

“为什么说这个模型的事情，今年的联创股份这种，很明显就是被量化模型推上去的。因为这票根本没有什么基本面，纯垃圾股一个，pvdf那种故事听听就算了。”

实际上就是这票被很多家量化算法选中了，有长周期的有短周期的，但是在前期都主要是买入为主，所以我们可以看到这票被锁仓了，一直往上推，当然涨的好也就有散户信了他的故事（散户也锁仓），然后到卖出的时候，这票往下按接不起来，因为大家模型时间都差不多到了。

今年好多票涨的快，涨幅大，但是调整的非常狠，跟量化模型同质化有很大的原因。

各位兄很感兴趣的T+0

由于买入模型持仓7、9、13天不等，而且都是市场上比较活跃的票。那么这些票躺着不动其实就是一种浪费，这些票可以甩给t0团队去做t，用来搞额外收益。

“我之前的工作内容，说实话很无趣，自主操作的空间很少，更像是一个人形下单机器，所以在后期公司要开展t0交易的时候我果断转岗去了t0交易部。

当时国内几家大的量化私募都已经有自己的交易团队了，我司属于介入比较晚的，老板应该是去九坤这几家参观学过，也就动了搞t0团队的想法。在成立自己T0团队之前，公司的底仓是打包给国内几家专业的t0公司去做的。”

t+0这边很简单，底仓给交易员分好，然后交易员自己拿着底仓去做日内差价，这个差价就是交易员的业绩，然后公司按比例给交易员提成就是工资。

t0交易员是没有底薪的，没有底薪没有五险一金没有社保，全靠业绩活。而且这个东西淘汰率相当高，当时新组建团队，招来了四十多个新人，最后只留下来一个。最主要的是，现在基本没有t0团队要新人的了，没公司愿意培养新人。

关于t+0还有一个事情。

很多人做创业板新股喜欢看融券余额，觉得融券量大的票会容易涨，他们说的是要打爆空头，第二天融券方要回补还券。

其实不是这样的……创业板新股上市之前就已经把这些机构的券约出去了，这些券各大t0机构从券商手里借到，当成底仓给交易员做t0交易。因为新股波动大做t0收益高，当然券息也高。但是专业的t0团队是不可能裸空的，融券量大只是券商把券借给t0团队了，人家当天就已经买回了。

量化基金收益的潜规则

其实量化赛道也很拥挤，因为交易同质化很强，大家的策略大同小异，起重要因素的其实不是选股策略而是对冲盘的风险敞口。之前说了，多头和空头的比例是在1：0.8和1：1区间浮动的，那么这里面的可操作空间其实非常大。

而具体收益率，各个产品之间的差距其实很大……

“19年初那波创投工业大麻氢能源的行情大家应该都知道，到5月份我们的头部产品收益率都干到了60%了，但是当时竟然还有一些产品是不赚钱的，真不赚钱甚至还有略亏一点的。

这个差距大的原因应该是各个产品的买入时间有差异，因为买的越早其实别的资金就在给你抬轿子（这些是我猜的没法证实）。实际上在私募拍拍网上的明星产品收益率都还不错，年化跑个二三十没问题。但是，但是，但是！后面的产品根本不能看………头部产品其实就是个广告效应吸引投资人的…等你亏钱了，老板开始心理按摩就行了，反正大部分客户啥也不懂……

我们老板就不会交易，他工作的一个主要内容就是给客户心理按摩……

前东家规模最多到70亿，当时老板是有冲击百亿规模的想法的，扩招了很多人。实际上是这些规模一部分是公司本来赚上去的净值，还有一大半是场外的人看公司业绩漂亮高位跟投的…我知道的有一个大户一个人就在我司放了20亿，做量化对冲。

最后结果是行情没了之后，好多后期进场的人是亏钱的，这些人亏了之后就会选择赎回，撤资，然后规模也会迅速变小。很快的，从20亿规模到70亿只用了半年，从70亿回到不到20亿，用了不到半年……

不过老板怎么都是赚的，行情好的时候赚业绩提成，新入场资金赚管理费……基金亏了，客户就自己赎回好了，反正老板都是血赚。”

最后

其实所有人（包括私募，公募，量化），对于市场都是靠蒙的……

能不能涨，为什么涨，能涨多少，不是一个人说了算的，因为市场这么大，根本不是一个人能够决定的。（袖珍盘庄股除外，这种就真看老庄心情………）

行情都是一阵子一阵子的，年初白酒yyds，三月碳中和yyds，5月医美yyds，789月新能源赛道yyds，最后把锅全甩到量化头上去……其实还是自己学艺不精啊……

总的来说，市场的东西都交给市场去消化，市场有市场自己的规律。yyds白酒照样能跌，赛道股照样会大幅回撤。

老师们要认真观察市场，认真学，认真提高自己的交易水平，其实是可以盈利的。

做量化的这些程序员大部分连股票都没炒过，人家写的程序也就是发现了市场规律，然后用合理的仓位，策略去做交易。连这些人都能赚钱，其实我们需要做的是客服自己的贪婪和恐惧，做一个无情的交易机器就好了。

‘叁’ 量化交易不是保赚的也没有什么高大上！揭开量化交易的神秘面纱

量化交易是近几年来一个金融交易领域的流行词汇。所谓量化，就是指数量化。量化交易就是把交易行为以 定量的形式为交易者提供交易的依据，使交易结果尽可能排除和 避免 主观交易的随意性和心理波动。

量化交易在美国已经搞了30多年了，最着名的是数学家西蒙斯和他的文艺复兴公司的大奖章基金， 从1989年期起，复兴 科技 公司的大奖章基金( Medallion )的年回报率平均高达35%,大奖章基金被誉为是最成功的对冲基金。

狭义的角度讲量化交易就是十几年前就已经开始的程序化交易，它是把交易过程中运用到的交易方法，用计算机语言编成计算机软件程序，实现机器选股，自动下单买卖等行为。通过计算机程序可以省去一些人力成本（人力分析慢，毕竟现在市场上已经4000多只股票，未来会更多），同时也省去了一些交易员不必要的盯盘时间，也一定程度规避情绪心理因素影响。

广义的角度讲量化交易就是我们交易者在交易过程中运用的系统化交易。根据一些固定的交易模型进行交易的系统化的方法，系统化交易是股票交易盈利的前提条件。比如基本面的价值投资法，把很多财务数据和指标进行数量化的梳理成固定的模型，这属于基本面量化；人们包括利用技术分析理论编成的各种指标，选股条件等，属于技术面量化；

另外量化交易又根据交易的形式分为：算法交易（也就是高频交易，主要用于抢单），套利交易（期货品种的跨期套利和跨品种套利），根据现有的各种技术分析理论编成的实现全自动交易的计算机程序等等。

量化交易不是盈利的保证，它必须建立在一定的成功概率的模型基础上才能应用的实战交易中。我们都知道赌场盈利的根本其实就是比玩家盈利的概率高1%而已，这高出的1%盈利概率保证了赌场久赌必赢。所以量化交易其实追求的就是比市场上大多数人盈利的概率高出1%即可。但是这1%不是普通投资者可以做到的。需要大量的实战总结和复盘总结，最终形成所谓量化交易模型。

最后提醒投资者注意：量化交易模型主要来源于以下两种模式：

1、数据挖掘，从 历史 数据中找到在以往 历史 中盈利概率大的模型，这种模型一般为黑箱模型，黑箱就是你只能看到结果，不知道其中的逻辑，比如现在流行的机器学习模型，就是典型的黑箱模型。它的缺点非常明显，就是你不清楚盈利原理，未来是否还能继续出现符合上述模型的情况的概率有多少，也就是说，这种模型， 历史 业绩非常好，但是未来能否盈利非常的不确定。

2、来源于主观交易者的盈利模型，根据盈利的主观交易者的系统化的交易方法，用计算机语言编成的交易程序。这种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较多，而且量化后回测 历史 数据盈利概率较高的话，那么很大概率就是可以用于实盘 。可惜这种模型凤毛麟角，可遇不可求。另外一种就是少部分可以量化，多数不能量化，而能量化的部分在 历史 回测中表现很差，主观交易者的盈利多数可能来源于主观判断，此种模型占绝大多数。比如徐翔的涨停板敢死队的打板模型，在涨停板上买入可以量化，但是如果仅仅是涨停板买入，却不能实现盈利，盈利的更大原因在于盘手所谓的盘感，所以这些盘感的挖掘数量化，才是这类模型的关键。

综上所述，量化交易仅是交易的一个小分支而已，不是盈利方法。不要迷信所谓量化交易。

其实把交易系统化才是关键，系统化关键又是尽量把主观交易数量化客观化。祝投资顺利！

‘肆’ 最近老听朋友讲量化交易，什么是量化交易有没有了解的朋友有哪些的优缺点

量化交易也称为算法交易，是严格按照计算机算法程序给出的买卖决策进行的交易方式。它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

‘伍’ 量化交易靠谱吗

近些日子，一则“量化交易靠谱吗？”的问题，成为了一个热门的话题，我来说下我的看法。量化交易是什么意思呢？量化交易主要就是指通过电脑程序的计算，统计出来的一些高胜率的模型，然后在通过这些模型去进行交易，实现稳定的盈利。量化交易靠谱吗？我认为量化交易一般的情况下应该都是靠谱的。一般的情况都是他了解过 ，自然不容易出错，但是特殊情况他也会出问题，导致严重亏损。不仅仅有普通的量化交易，现在还有一些游资做出了一些自动打板的操作，也是朝着自动化交易继续迈进了。那么具体的情况是什么呢？我来给大家分享一下我的看法。

一.量化交易

量化交易主要就是指通过电脑程序的计算，统计出来的一些高胜率的模型，然后在通过这些模型去进行交易，实现稳定的盈利。量化交易也是很多这样的基金的，实力都是还不错的。

大家看完，记得点赞+加关注+收藏哦。

‘陆’ 量化交易是什么量化交易有哪些优缺点

近些日子，一则“量化交易是什么？”的问题，引发了广大网友们的热议，在网上闹的沸沸扬扬。那么，量化交易是什么呢？量化交易也可以叫自动化交易，就是使用数学模型来自动交易，摒弃了认为主观的判断。量化交易的优点是什么？量化交易的优点就是去除了认为的操作，不会受到情绪的影响，都是拿概率说话。量化交易的缺点是什么？量化交易的缺点是不懂得炒作热点，不会分析时事。那么具体的情况是什么呢？我来给大家分享一下我的看法。

一.量化交易是什么

量化交易，也叫自动化交易。就是指利用数学的模型，制作出一套能够稳定盈利的方法，然后让计算机自动的进行买如何卖出的操作。量化交易模型越好，那么交易的盈利能力，以及稳定性则是越强。

以上就是我对于这个问题所发表的看法，纯属个人观点，仅供参考。大家有什么不同的看法都可以在评论区留言，大家一起讨论一下。大家看完，记得点赞，加关注哦。

‘柒’ 揭开“量化交易”的神秘面纱

量化交易（ quantitative  trading  ）是金融术语，即以数学模型代替人为主观判断，以计算机程序从还想历史数据中筛选出多种“大概率事件”并总结出规律，从而制定相应的投资策略。有了量化交易策略，就较容易减少投资者情绪波动的影响，避免在市场狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

在量化交易出现之前，股票和证券市场的投资操作都是人工完成的。着名的股神巴菲特，他的故事投资秘诀就是价值投资，即通过大量研读财报选出优质的公司，并长期持有。价值投资利润固然高明，但知易行难，绝大多数的投资者并没有耐心和毅力去逐一研读每家企业的资料，分析基本面，等等。以美股为例，14000+家公司，每份财报都有好几百页，怎么看得完。更何况，很多机构和投资者都是炒短线的，根本没时间按价值投资的思路去做资料分析。

在此背景下，很多金融创新就应运而生了。比如金融学上有一个很着名的交易策略叫动量交易（momentum trading），即股票价格向上突破到某个比例时买入，下跌某比例时卖出。这个原则说起来容易，人工操作就很困难。而有了计算机之后，交易员只需要输入具体明确的交易策略的指令，剩下的具体操作就可以由电脑自动完成了，非常轻松。

20世纪70年代，随着计算机算力的突飞猛进，金融数据的大数据分析变得简单易行，接着一大批划时代的金融理论诞生了，比如投资组合理论、资产定价理论、期权定价理论，都是在这一时期出现的，这些理论为挖掘金融数据提供了理论基础。另一方面，市场上需要管理的钱越来越多，证券的种类也越来越多。计算能力、金融理论基础、市场需求，这三个条件在一个时代同时实现，量化交易也就应运而生了。

率先使用量化交易技术的是投资银行们。他们利用计算机技术在海量的数据里面挖掘信息，设计很多很复杂的金融产品，放大杠杆，获取着令人难以置信的高额利润。由于计算机技术的大面积应用，很多IT天才云集华尔街，他们大都是穿着T恤和牛仔裤不修边幅的宅男，与西装革履的传统银行家形成了鲜明的对比。2006年，来自摩根史丹利，高盛，德意志银行等投行的顶级“宽客”（Quants，量化交易专家）平均年收入是5.7亿美金，年龄最小的才30岁左右。

经过投行们的推波助澜之后，量化交易在金融市场上占据着相当大的份额。目前的美股市场上，量化交易大概占到60%的比重。

量化交易的核心竞争力就是对海量数据进行分析计算，进而提炼出一定的规律，并据此作出预测。比如，对于某一只农业概念股，除了常规的坎财务数据、历史产量，还可以利用卫星数据来分析天气，然后把农产品的历史产量和其它先关数据全都难过来，进过整合分析之后预测这产品的未来产量，进而对该只农业股的股价进行预测。在市场平稳发展、规律性较强的情况下，只要精确地捕捉到这些规律，投入一些本金，并加上一定的杠杆，就可以实现很高比例的盈利，可谓是一本万利，这也是前文提到很多量化交易的IT专家能够获取天量收入的秘诀。

这个原理听起来确实很诱人，然而却不是容易做到的。毕竟从海量繁杂的数据中持续捕捉规律，并作出准确预测，是非常复杂和烧脑的劳动，费一般人力所能及。因此，大多数投行都是到MIT（麻省理工学院）、普林斯顿等最牛的高校里挖最牛的人才来组建团队。这些精英们也经常自诩，他们是用模拟天体运行规律的方式来解读金融世界。简言之，这是智商密集型的精英领域，非一般人可以涉足。

然而，经济世界和金融领域的运行状况，跟天文物理、化学生物等稳态结构领域的规律是大相径庭的，没有必然和连续的规律 。量化交易确实厉害，但却非稳赚不赔的必杀神技。实际上，量化交易的风险非常大。关键在于，量化交易的本质是基于历史数据挖掘规律，因此它依赖于过去的趋势。而如果这些趋势依存的条件发生变化，趋势也就不复存在。进而，基于这些趋势所做的投资策略，也就面临着失败的厄运。

最着名的案例就是着名的投行“所罗门兄弟”，它里面有一个叫梅瑟维夫的天才，自己组建了着名的量化基金“长期资本管理公司”。在1998年之前，这家公司的业绩非常好，年化收益达到32%，在同行之中一骑绝尘。但是经过俄罗斯卢布崩盘的黑天鹅事件之后，一切灰飞烟灭。

1998年俄罗斯卢布大幅贬值，市场上到处抛售俄罗斯债券。长期资本管理公司根据自己设定的量化模型，不但不抛售，反而激进地抄底，想着等市场反弹之后大赚一笔。然而1998年8月17日，俄罗斯政府发表声明不再偿还任何债务。卢布应声而落，长期资本管理公司爆仓，一天就亏掉几亿美金，在一个月之后，这家天才云集的公司就破产清盘了。

量化交易把金融市场当作稳态结构，以为一切皆有序可循。然而，金融市场不是天体世界，它归根到底是人的市场。人性的贪婪、恐惧、欲望都会随着市场情况的变化而变化。因此它是一个规律和任性相互作用的动态过程，没有一成不变的规律，也没有料事如神的预测模型。用李善友教授近两年广为人知的说法，叫“ 不连续性 ”。

当今的量化交易已经回归到了一个正常状态：一方面，认识到量化交易在数据挖掘和科学决策方面的优势，但是另外一方面，人们也认识到量化交易是有局限的，尤其是应对这种突如其来的规律变化的时候，这种纯量化交易可能会面临更大的风险。

作为全球重要的金融市场之一，中国也有一定规模的量化交易的，但仍处于萌芽的发展状态。炒过股票的同学都知道，中国股市虽然长期收益率不错，但仍总体而言仍是“消息市”、“题材市”、“概念市”，一旦政策或者环境有点风吹草动，中国市场的变动是非常非常频繁的，而且波动的幅度特别大。在市场起伏很大、无规律性非常明显的情况下，量化交易策略就难以凑效，更遑论赚取暴利。

2013年中国有一个光大“乌龙指”事件，就跟量化交易有密切的关系。当时是光大证券的交易员不小心输错了一个数字，下了一个70亿的天量买单，瞬间拉动股价大涨，进而触发了很多量化交易程序的自动执行条件，很快导致300多亿的资金涌入场内，几分钟之内上证指数就拉升了100多点，59支权重股瞬间涨停。很多不明就里的散户盲目跟进，结果损失惨重。事后很多人除了控诉光大证券，也指责采用量化交易的机构，因为量化交易数倍放大了“乌龙指”效应，明显影响了整个股市，进而间接促成他们的跟进损失。

在2013-2014期间，有些量化交易机构收益不错，但经过2015年股灾之后，整个A股市场的情绪和资金面都发生了巨大的变化，过去行之有效的策略通通报废，以量化交易为核心的私募基金倒掉了300多家。

因此，量化交易在中国市场的成长壮大，路漫漫其修远兮。我们普通人，还是老老实实学巴菲特，踏踏实实研读财报，搞价值投资吧^_^

‘捌’ 量化交易一定会赚钱吗量化交易怎么赚钱的

很多人在投资前特别关注的是会不会赚钱这个话题，那么量化交易一定会赚钱吗？量化交易怎么赚钱的？为大家准备了相关内容，感兴趣的小伙伴快来看看吧！

量化交易是可以赚钱的，但并不是一定会赚钱，也是会有亏钱的可能性，因为理财、投资都是有风险的，没有百分百的赚钱，除非是银行的定期存款利息，那才有可能百分百的赚钱。
影响量化交易赚钱的因素是有很多的，主要是有三个，分别是：策略模型的适应性、交易员的能力高低、风险的控制。
策略模型的适应性：策略针对的是某一类行情，适应性有限，能否赚钱，和赚钱多少和市场行情关系巨大。
交易员的能力高低：一位优秀的交易员是不会依赖于量化策略，知道量化只是一个工具，会仔细的分析和了解量化交易，比如说：分析策略适合的行情，找出策略不适合的行情、分析不可控因素的正常回撤是多少以及分析市场行情、什么时候下手敢于，添加止盈止损，什么时候下提前手动平仓。
风险的控制：每一个量化交易都是会有正常的回撤，这就要求交易员要考虑到突发事件对策略的影响以及要合理分配资金和仓位，设定停止交易的红线等等。
总结：量化交易是可以赚钱的，但并不是一定会赚钱，也是会有亏钱的可能性，量化交易赚钱影响的因素主要有策略模型的适应性、交易员的能力高低、风险的控制这三个，因此想量化交易赚钱，那么就要注意从这三个方面去考虑。

‘玖’ A股的巨额成交量都是由谁贡献的量化交易为什么会火

一则关于“A股的巨额成交量都是由谁贡献的？量化交易为什么会火”成为了一个热门的问题？接下来我来说一下我的看法。 在股市中，A股的巨额成交量都是由谁贡献的？量化交易为什么会火？其实，在股市中，A股的巨额成交量都是由大部分的机构和散户所一起造成的，比如说有一只股票当天的成交量为五个亿，那么可能机构买了一两个亿，另外的三个亿或四个亿都是有许许多多的散户一起购买所造成的成交量，最终结合起来，就会有巨额成交量。量化交易为什么会火？其实，量化交易的其根本原因就是因为一个股票有许多的成交量，说明这个股票比较活跃，买的人多，卖的人也多，所以振幅会比较大一点，才能够让人赚到钱，如果一只股票的成交量很少，那么他一天的振幅可能才只有1%，这种政府少的股票一般都是赚不到什么钱的。

‘拾’ 什么是高频量化交易为什么他们是最赚钱行当他们策略是什么

首先，真正做高频量化交易（或叫自动化交易）的，确实是站在鄙视链的顶端。

只不过很多也自称是搞高频量化，其实都是逗B，盯着所谓的一分钟K线跟一分钟macd，自己做了一个自动交易的程序，然后跟别人说“我是做quant的“，是的，用英文来说；也有一些是通过python来构建AI，去自动搜集 历史 特征来做出预判，选取高概率方向，这种相对于前者更高级些。——但这两种大多数都是亏货，偶尔会有一些成功的。这些都只是自称自己是量化交易，并不是真正顶端的那些人。

（而现在市场上主流的教材，主要是围绕以上两种，所以真就能赚钱的方法不告诉你，告诉你的都是不赚钱的）

那真正站在鄙视链顶端的高频量化交易，是怎么赚钱呢？

——他们赚的是无风险的利润，用的方法其实并不复杂，就是高频套利，每一单的利润很少，但是凭着量多，来获取巨大利润。他们拼的是网速与算法。

高频套利有很多种，我下面简单介绍几种。

1、一种是外汇套利，假如现在美元对日元升值，但如果现在日元对欧元没变化，欧元对美元没变化，那么就可以用美元换日元，然后用日元换欧元，最后用欧元换回美元，这样一轮操作下来口袋里的美元会比一开始多了，这是无风险利润。如果手里没美元怎么办？可以在外汇期货市场上同时做空美元对日元，做空日元对欧元，做多欧元对美元，你可以等交割，亦可以在这几个市场产生利润的时候平仓。

正是这么做的人多了，最终推动三方汇率去到一个新的均衡点，整个国际汇率市场随之变动，最终使得套利空间压缩到极致——而高频量化拼的就是速度，在市场还没完全传导以前，比其他参与者更早的进行这样的操作。

2、另一种是利率市场，例如现在美联储宣布加息，这样带来的一种结果是美元区银行间同业拆借市场的利率提高，如果现在美元对欧元汇率没变，欧元区银行间同业拆借利率没变，如果你是跨境银行，或是跟境外银行有利率互换合作，那可以先从欧元区借入欧元，拿着欧元去外汇市场兑换美元，再拿着美元去美元区银行间同业拆借市场借出美元，赚取利率差。而如果你最终的目的是想让自己口袋里的欧元增加，那么这么做的同时可以在外汇期货市场上做一个约定汇率的远期交易合约，然后等交割。（如果期货市场上美元对欧元的汇率跟现货市场上差别不大）

除此之外，如果美联储加息主要是通过“缩表”，也就是通过售出自有债券的方式，那么最终的结果是美元区债券价格下跌，债券价格下跌也就意味着收益率提高，如果欧元区的债券价格没变，美元对欧元的汇率不变，那么可以卖出欧元债券，用换来的欧元去外汇市场换美元，拿着美元买入美元债券，同时再在外汇期货市场上签订一个美元兑欧元与现货市场汇率接近的汇率等交割，也就是约定一个固定的汇率在日后用美元换回欧元。这样一来，最终你可以拿着美元债券等到期后获得较多美元，然后拿着这美元等你的汇率期货合约到期后交割换回欧元，最终到手的欧元比一开始要多。

当然，如果你一开始手头没有欧元债券，你可以在债券期货市场上做空欧元债券，做多美元债券，同时做多美元兑欧元汇率，你可以等交割，或是在这几个市场上产生利润的时候平仓。

而这么做的人多了，就会推动美元对欧元汇率的上涨，亦或是推动欧元区银行间同业拆借利率提高，或者使得美元债券价格提升，欧元债券价格降低，最终使得套利空间压缩到极致。

3、商品期货上的高频套利。

这个比上面两种更简单，我在别的文章也介绍过。

一种是现货市场与期货市场的套利，很简单，某个品种现货价格是这么多，期货价格却远高于现货价格，那可以在现货市场买入的同时，在期货市场上做空，然后等交割。

这么做的人多了，必然会压低期货市场的价格，使得套利空间压缩到极致。

所以一般情况下都是期货价格低于现货价格。

同样道理，如果期货价格远月高于近月，你可以用有做多交割权限的账户去在近月做多，同时用有做空交割权限的账户去远月做空，然后等交割，以近月较低的价格买入交割，然后等到远月交割的时候以较高价格卖出交割，赚取差价。当然，你亦可以不用等交割，在两个合约产生利润的时候平仓。

所以一般情况下，期货价格都是远月低于近月的。

当然，以上是还没考虑到仓储费、物流运费等因素，加入这些会更复杂。

以上这些方法只是冰山一角，这市场上还有很多玩法，都是课本上不会告诉你的。

例如商品市场与外汇市场之间的套利，原油现货与期货市场在国际上有几个，分别是不同的结算币种，如果其中一个市场原油价格发生变动，而另一个市场没有同步，同时汇率也还没变动，你可以做什么你懂的，结合上面自己去想。

除此之外还有黄金、白银、有色金属，甚至是农产品都可以这么操作。

以上这种高频量化套利交易，其实就是最古老的方式，也是站在金字塔顶端的。过去是靠着一群会计师精算师一边用肩膀夹着电话，一边手指飞快的按着计算机，现在拼的就是优化的自动化算法与网速。

可以这么说，因为这帮人的存在，使得套利空间压缩到极致，我们普通散户根本抢不到一口汤。