什么是量化交易？

[StillWandering]

量化交易，英文是 Quantitative Trading，是一种基于量化分析（Quantitative Analysis）的交易方式。

对于普通金融投资者而言，判断是否该持有一只股票，什么时候持有？持有多少？什么时候抛售？抛售多少？这几个选择往往会决定投资成败。

普通投资者在做选择前，会去分析一些数据，包括目标公司的运营情况、财务情况、公司股价过去一段时间的表现等等，分析一堆数据后，根据自己的主观判断来选择，或者听从一些大师的指导，或者跟随市场的主流趋势。

如果一位投资者准备投资多个股票，他还要搜集该公司所在行业的情况等，需要分析的量就增加了，职业股民几乎大部分时间都是在搜集信息整理信息然后做出判断。

对于金融机构来说，要处理的信息量是普通股民的成千上万倍，要做出的判断更是需要排除大量干扰以找到最准确的时机点。

无论普通股民还是专业机构，投资这个过程总体上可以分成两个步骤：

第一步骤，搜集整理既定信息，找出规律；
第二步骤，根据数据制定出策略，对于股票走势判断；
第一步骤在于“烦”，信息量太大、太杂，您需要搜集上市公司的大量数据，包括公司基本面数据、股票交易数据等等；

第二部分在于“难”，在获得信息后，个人判断买卖多少会被个人情绪所左右。很多的投资者可能都曾懊悔过：当时太冲动了，冷静点就好。

随着信息技术的提升和计算机算力的发展，第一步骤的内容在不断简化，您可以轻松获取各类信息数据表、走势图，数据获取的时间范围也能达到很大的跨度。

至于第二部分，因为无法针对性的进行数据分析，所以通过计算机数据分析后给出的投资操作，也处于参考阶段。

到了现代，随着计算机语言的不断开发和简化，越来越多的人掌握计算机语言后，凭借自己的数学能力，构建适合自己的计算模型，经过回测验证模型具有适用性后，可以在极短的时间内进行目标对象数据分析，以及交易点决策，这一过程中，只有计算机的分析，没有人为情绪的干扰。

这一交易方式经过时间的验证，证明其有效，于是在很多大型金融机构中得以使用，金融机构可以在瞬息间完成大量交易，也就是现在所说的量化交易：

通过计算机语言，如C/C++、MATLAB、R 或 Python等编写针对性的交易模型，利用数字分析和数学运算来完成体量庞大的信息采集、数据分析、纯理性策略决断以及交易执行。

目前从事执行量化交易工作的人员称为量化交易员(Quants)，其工作主要是：

策略识别：自行编写交易模型，或寻找现有策略，结合自身优势来决定策略的使用及交易频率
策略回测：将目标策略应用到历史数据，通过模型运算来验证模型的计算结果是否与历史结果相符，如果相符则可以继续使用，并进行细节的调整，如果不相符则放弃该模型。
执行系统：将验证成功的交易模型应用到实际交易中，完成自动量化交易，最大限度降低交易成本。
风险管理：跟踪根据交易模型进行的量化交易，发现交易过程中可能存在的风险，及时进行风险管理。

[SOD]

长见识了！

[leuning]

浪妹懂这个？？？？

[StillWandering]

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