① 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！
② 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^_^
③ 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。
④ 量化交易系统能稳定盈利吗
第一量化交易系统能不能稳定盈利，这个是靠系统本身的优劣来完成的。如果一个很优秀的交易系统，可能大部分情况下都是赚钱的。如果一个交易系统比较差劲儿，可能大部分情况都是赔钱的。
第二好了，量化交易系统，一般不会在网上免费公布的。即使网上很多卖量化交易系统的那种系统，也肯定是不能稳定盈利的。如果能稳定盈利的量化交易系统，基本上是没有人卖的。
⑤ 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。
⑥ 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！