期货主观和量化交易哪个赚钱

‘壹’ 量化交易一定赚钱吗 简单给大家聊一聊

想必很多的投资者对于量化交易这个词都是不陌生的，或多或少的都听说过，那么量化交易真的能稳赚不赔么？这篇文章就跟大家聊聊。

首先就是到底什么是量化交易，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。

目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。

量化交易有一个最大的特点，就是能够将之前的数据进行优化，就算你什么都不懂，拿一个数据进去，设置几个参数，都能够跑出来很完美的曲线。但是关键的问题是，曲线的完美，并不代表着你就一定能够做的完美。

量化交易其实就是自动化的交易，由机器自己来执行策略，按道理来说，应该没什么问题。但是人不是机器，交易的时候一定会带有自己的主观思维。

成功可以复制也容易复制，是它的最大优点。量化模型针对的目标通常是市场的某一类群体，只要通过模型的要求就能够进入程序，该过程可以反复不断地运用。

综合以上信息，量化交易其实是和玩游戏开外挂是有点类似的，让程序替很多人做了一部分决定，但是现在还是没有一定会赚钱这一说，希望这篇文章能给大家带来帮助！

‘贰’ 量化网上的量化交易能稳定盈利吗

量化交易一定赚钱吗？
量化交易可以赚钱，但并不是所有人都能赚钱。影响量化交易盈利的因素有很多，主要有四个。策略模型的适应性，交易员过硬的心态，交易员的认知水平，以及成熟的风控系统。
第一取决于策略模型的适应性。真正优秀且能够稳定盈利的高频策略，目前在市场上很难找到。因为研发成本巨大，基本都被各大基金公司垄断。市场上面能够找到的高频策略，基本上都有设计缺陷，只在一部分行情中有效，或者纯粹就是拿风险换盈利，遇到突发行情直接玩完。这种策略基金和大户都不会用，但市场上一些别有用心的人，利用散户认知不够，经常拿来设计圈套，赚取手续费。至于波段策略，开发起来相对简单，运行下来真正能够长期稳定盈利的也是极少数，愿意分享的人凤毛麟角，大部分优秀的策略一样被私藏。市场中能够找到的波段策略，多数属于适应部分行情的，策略针对的是某一类行情，适应性有限，能否盈利，和盈利多少和行情关系巨大。最后一类是趋势跟踪策略，起源道氏理论，经过多代人的验证，是一种简单有效性的策略。长期跟踪下来能够稳定盈利策略不在少数，但收益率有限，遇到震荡行情盈利会有一定回撤。
第二，取决于交易员的心态。交易员的心态决定能不能把制定的策略运行方案执行到位，是否能扛过策略的正常回撤，在策略持仓出现盈利的情况下会不会提前出局。过硬的心态是投资交易的地基，没有这个基础再好的策略也难以发挥出优势。

第三，取决于交易员的认知，分析水平。成熟的交易员不会迷恋量化策略，知道量化只是一个工具，只是一个支持自动下单的交易软件。会去仔细了解策略的优势和缺点，分析策略适合的行情，找出策略不适合的行情。分析出因为不可控因素出现的正常回撤是多少，分析出行情适合的时候能有多少盈利。最后通盘布局，制定出策略使用的具体方案细节。例如，启动策略的时间，关闭时间，什么情况下手动干预，添加止盈止损，什么情况下提前手动平仓，根据单子的方向等等。

第四，取决于风险控制。每一个策略都有可以承载资金量的限制，也有正常的回撤，这就要求交易员通盘考虑，不能肆意放大交易仓位。量化交易虽然有着各种各样的优势，但并不能降低投资的风险，要考虑突发事件对策略的影响。需要合理分配资金和仓位，设定停止交易的红线，设计参与和退出的机制等。

‘叁’ 一文弄懂量化交易 怎样躺着挣钱

或许当你开始回过头研究近来A股调整的规律时，会发现一个有趣的现象：A股下跌以午后居多，特别是下午2点半左右，有投资者称："神奇的2点半"！当你还在为此惊叹时，也许早已有人将这个规律编进程序化的交易系统，通过交易大赚一笔了。

现在你是不是对程序化交易很好奇呢？不急，慢慢往下看。要懂程序化交易，就得先理解什么是量化交易。

那么，什么才是量化交易呢？

就拿司机开车来打个比方。从机场到城市中心有10条路可以走。有一家出租车公司规定，1小时必须到达，早到加钱，晚到罚钱。

一开始，有些老练的司机总能在前几个到达城市中心，但大部分司机总是晚于他们，这些老的司机就是“主动选股机构”。

后来这些晚到的司机中，有几个很厉害的司机学会了量化统计，他们每天让很多辆车用一样的速度从机场开到市中心，而且连续研究了10年的数据。最终他们发现，10年来，有那么一条路在绝大多数情况下，总比别的路快。从此以后，但凡是从机场回市中心的活儿，这几个很厉害的司机就只选择这条路。这群人就是“量化选股机构”。

当“量化”遇见“程序”

理解了“量化”，程序化交易就很好理解了，就是量化的交易策略通过计算机编程执行，运行自动或半自动下单交易。

根据NYSE网站统计，近年来纽交所程序化系统交易量所占比例基本维持在30%左右。它的系统类型很多，大致分这些类型，即价值发现型、趋势追逐型、高频交易型、低延迟套利型等。在期货市场的应用多于股票市场。

量化交易要怎么做？

国内做量化交易的人一般自称“宽客(quant trader)”。假如你是职业股民，别人问起的时候回答我是“宽客”，一定逼格满满。

也许有人认为做量化交易的人的生活是应该这样的：周一8点50开启自动交易系统，然后逛淘宝、聊QQ，到周五15：30 总结一下一周盈利，分成，下班走人，关自动交易系统。

但实际上却是这样的：真正的量化交易的一般得靠一个团队，有的人分析新闻、做预测，而学数学、学物理、学电脑的博士们则写程序化的交易策略。有的人负责在历史数据上复盘测试，复盘后再根据反馈的数据再运行修改。通过审核后放入策略池，由专人确定各个策略资金的分配。最后由交易员运行交易。另有专人负责风控。

当真躺着挣钱？量化交易的3大难题

不停闪烁的超级电脑自动运行着高速交易，荧幕上滚动着通过高速网络提前获取的最新市场消息，账户的盈利不断上跳...很多人把量化交易视为 “可以躺着挣钱的”形式。但现实真有这么美好么？

(1)股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化

记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段时间跨度或者另一个市场里，可能又是另一番情景。所以跨市场、长期有效的量化交易系统极少甚至可以说没有。

(2)有些关键信息并不容易量化

微博是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。

(3)过去并不代表未来

多数时候，通过历史数据测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容。不过并不是所有人都能意识到，过去不代表未来。这意味着一些交易策略在过去表现的很好，但是在未来可能会带来巨大的亏损

只是看过去“很美”

假如你认为开发出一个挣钱的策略就可以高枕无忧，坐等挣钱了，那就错了。一般来说，所有quant trader的日常工作分2块，一是对现有策略的管理和维护，二是开发新策略。

因为某个具体量化交易系统并不是一直有效的，长的有效期可能有1~2年，短的也可能就一周，所以需要不断对之前的交易策略运行调整。更糟糕的是，量化交易者面临的知道自己的模型终有一天会失效，但是永远不知道是哪一天。

也许有的人不断的用调节参数的方法拟合行情可以使系统一直看过去“很美”，但是调整一般也就只能使这个系统的多存活一段时间，所以就需要“宽客”不断的相出新的交易策略。

“宽客”说白了也是个苦逼活，别问我是怎么知道的T。T躺着挣钱是别想了！

‘肆’ 到底选择主观交易还是量化交易

最主要的原因在于持股数量，量化多头的持股达到几百只，比如500只、800只、甚至1000只。由于交易股票数量非常多，量化多头策略受到个股影响要比主观多头小很多，但走势跟整个市场更加接近，这就意味着市场整体的交易情况对于量化多头策略影响会非常大。如果市场整体性回撤，量化多头也会出现波动。而主观多头持股相对集中，当持有的个券走出独立行情的时候，这只基金在当年的业绩表现就会非常抢眼。反之，如果选的票不行，就可能出现更大的波动。

‘伍’ 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！

‘陆’ 期货程序化交易真能挣钱吗

程序化交易可以赚钱，但有三个关键因素。
市场上做量化的人很多，但能长期下来稳定盈利的策略也不是菜市场的白菜，遍地都是。量化策略可以简单分成三类，趋势跟踪策略，波段策略，高频策略。
第一，取决于策略模型的适应性。真正优秀的高频策略，目前很难在市场上面找到，加上研发成本巨大，基本都被各大基金公司垄断。换句话，现在市场上能找到的高频策略，要么有缺陷，要么是市场上的一些有心人设计的圈套，目的肯定是盯着你的手续费。至于波段策略，开发起来相对简单，策略针对的是某一类行情，适应性有限。能否盈利，和盈利多少和行情关系巨大，真正能够长期下来稳定盈利的也是极少，多数人不舍得分享，市场中能够找到的波段策略，多数属于适应部分行情的。最后一类是趋势跟踪策略，起源道氏理论，经过多代人的验证，是一种简单有效性的策略。长期跟踪下来能够赚钱的趋势策略不再少数，但收益率有限，遇到震荡行情盈利会有一定回撤。
第二，取决于交易员的心态，分析水平。成熟的交易员不会迷恋量化策略，知道量化只是一个工具，只是一个支持下单的交易软件。会去仔细了解策略的优势和缺点，分析策略适合的行情，找出策略不适合行情。分析出因为不可控因素出现的正常回撤是多少，分析出行情适合的时候能有多少盈利。最后通盘布局，制定出策略使用的具体方法细节等。交易员的心态能够影响交易员的干涉策略的频率，能不能执行好量化策略的具体使用方案。例如，启动策略的时间，关闭时间，什么情况下手动干预，添加止盈止损，或者会不会把该出局的单子提前手动出局，该要止损的单子，没有让量化程序自动止损等等。
第三，取决于风险控制。量化程序化交易虽然可以减轻情绪对交易的影响，但并不能降低投资的风险。一个优秀的交易会制定合理风控措施，比如调整账号资金，调整下单手数，以及定下终止使用策略的红线，盈利后何时推出策略等