到底什么是量化赚钱是真的吗交易?实现“躺着赚钱”!!?

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-08-31 06:08 标签： 量化赚钱是真的吗
简单来说，量化交易就是根据“定量”指标进行交易，买入、卖出点位都是明确计算出来的。计算买卖点的方式也多种多样，也就是我们俗称的各类“因子”。那么，量化交易到底是怎样赚钱的呢？其实也很简单，大家投资股票，天天看的均线就是一个最简单的“量价”因子，那收盘价上穿或者下穿均线，就是一个买入或卖出的指标，也能形成一个最简单的交易模型。简单来说，量化交易就是根据“定量”指标进行交易，买入、卖出点位都是明确计算出来的。计算买卖点的方式也多种多样，也就是我们俗称的各类“因子”。“因子”这东西听起来玄乎，当大家在交易中天天看的均线就是一个最简单的“量价”因子，那收盘价上穿或者下穿均线，就是一个买入或卖出的指标，也就能形成一个最简单的交易模型，根据自己的策略建立交易系统，也就实现了盈利的过程。
导语：相信很多投资者都听过量化交易但对于量化交易却不是很了解，本篇文章将着重介绍量化交易的原理与量化交易的好处，为什么大资金与机构投资者喜欢用量化交易。量化交易的概念：从狭义的角度，量化交易就是运用非常复杂统计学方法和数学模型，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，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后用计算机来严格，高效地执行已固化的策略。这看起来非常的高大上，似乎只适合于那些精通统计学，金融和计算机的学霸们。广义角度上，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。这些数量化的方法可以仅仅用于分析海量历史数据，也可以用于具体信号生成，或者控制持仓大小，风控模块等等。从这种角度来考虑的话，可以惊喜地发现量化交易与传统的主观交易不再是二元对立，量化交易里面也包含主观交易，如比较常见的期货的跨市套利策略，期权波动率套利等有属于半自动交易，需要交易员综合历史均值回归和对宏观政策的主观解读，开盘前调整好参数让计算机严格执行策略。量化交易吸收主观交易的精华，必然会成为历史发展的趋势。大家容易把量化交易与技术分析混淆，实际上量化交易的内容丰富的多。许多量化交易系统在进行建模和运算的时候会用到基本面数据，比如估值、市值、现金流等，还有的算法将新闻作为变量进行计算。而技术分析基本只需要用到交易标的的量价数据。一般投资者，在接触交易时，一般采用主观交易模式，根据个人对于盘面或者基本面的判断来进行下单，容易受到客户情绪因素影响，在接触交易一段时间后，多数投资者会选择指标来指导自己进行交易，然而由于这种模式下单仍然要经过投资者主观过滤，如果操作不当，仍然会效果不理想。在经历了主观交易和指标交易的各种缺点后，转型为专业投资者都会选择量化投资，数据回测与系统纪律性让投资者走向成功的路上事半功倍。主观交易与量化交易的对比：主观交易主观交易投资者需要关注国际环境财经新闻、券商的研究报告、公司的财务报告、K线趋势、个股新闻、价量经验、大人物的演讲、朋友圈情绪、甚至一个小道消息，进行定性分析或者定量分析，既可以体验公司产品或者直接实地考察，又可以根据自己的选股原则，对公司的各个方面打分，然后买入分数高的股票，卖出分数低的股票。主观交易具有较强的主观能动性，即在同样的选股原则和止盈止损策略下，100个人操盘会有100种不同的结果。原因无他，理性被情绪打败。人的精力是有限的，基本上不可能在每一个交易时间段实时的看盘，不可能在交易日后实时的复盘。量化交易在信息获取方面，量化交易不仅仅关注历史行情数据，基本面指标数据，也会把一些非传统的数据，如市场情绪，财经新闻的一些关键字眼转化成机器可以理解的指标。数据方面要求精度越高越好，例如行情数据可以直接购买交易所最原始的，未经清洗的数据。第三方数据提供商尽管物美价廉，但是在数据清洗过程中看似无用，实质是隐含盈利机会的数据洗掉。有了数据之后，就需要运用数学和统计学的方法，如单位根检验，线性回归，机器学习等等来从大数据当中找到超额收益的多种“大概率”事件。在选股中，量化的思想是进行收益拆解，从很多的维度来进行数量化的判断。传统上把多个（200个左右）巨型因子分类成6类：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量和技术面，然后通过现代统计学地方法进行冗余因子的剔除、因子的降维、因子权重的确定和对精英因子进行打分。基于选股模型的判断形成交易信号，通过程序化交易的API接口进行自动化交易。并且在交易系统上引入风险控制模块来管理持仓头寸。量化交易的一大优点就是计算机的高效执行让人从简单重复的任务中解脱下来，把精力更好地放在开发更好地策略。另外，量化交易可以使人从更高的维度去思考问题，受限于人体的生理机构，人从看到数据，大脑判断到手指敲在键盘的反应时间是几百毫秒，而计算机执行是可以达到纳秒级别的，因此在超高速领域量化交易可以赚取主观交易无法赚到的钱。但是也正因为机器能够完美执行策略，公司核心策略的保密性就显得非常重要了。比如公司有一个很赚钱的策略，但是泄露后被其他99个公司知道，结果就是这100个公司只能赚小钱或者不赚钱。量化交易的特点：纪律性。量化交易要求严格按照既定的逻辑进行投资决策，每个操作都是有数据和模型支持的，这样可以克服人工交易带来的情绪波动、主观臆断、恐惧和侥幸心理。比如一个每五分钟执行一次下单逻辑运算的策略，到第五分钟时，不应该出现模棱两可的情况。系统性。在制定量化交易策略的时候，需要从全方位考虑交易品种、交易频率、投资周期、对冲机制、异常处理、资金容量、市场流动性、冲击成本等一系列策略系统元素，另外，需要从海量的历史数据和实时行情中捕捉到统计上大概率盈利的模型，这整个过程，是一个系统性的工程。及时性。正是因为量化交易的系统性，人脑在处理这些系统元素的速度上，是比不上计算机的。信息技术的使用，使得量化策略的执行在速度上是大大优于手动交易的。比如一些微小的套利机会，计算机可以在毫秒之内捕捉到，并执行完套利逻辑，但是手动交易就无法做到这么快速及时了。概率取胜。这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组股票取胜，而不是一个或几个股票取胜。
大家好，我是丹叔，一个游荡在一二级市场的小学生。近日，百亿元级私募一季度成绩单出炉，近九成私募实现正收益。其中，股票策略私募领跑，量化私募表现略强于百亿元级私募整体情况。截至目前，有业绩展示的30家百亿元级量化私募今年一季度的收益率平均值为4.16%，中位数为4.68%，九成量化私募实现正收益，表现略强于百亿元级私募机构整体情况。图源：私募达人“量化投资和主观投资各有优势，今年一季度大盘风格轮动，行情较为复杂，更利好量化投资。” 蒙玺投资相关人士解释称，从方法论的角度看，量化投资从海量数据中挖掘规律，相比主观投资聚焦单一板块，策略多样化优势明显。从收益来源看，量化投资是全市场选股，依靠市场波动获利，尤其在一季度震荡行情中，超额收益来源分散，稳定性较好，这样的市场有利于量化多头发挥自身投资宽度优势。突然之间，量化 这个词又成了周围人天天谈论的热点，丹叔这么说吧，股票市场的量化交易趋势似乎已经越来越主流。今天丹叔就从量化交易的定义、历史、模型和发展趋势来聊一聊，最后丹叔再顺便写一个极简的量化策略，让大家管中窥豹的看一眼这里边到底藏着的是个啥。什么是量化交易？股票市场作为金融市场最重要的一部分，交易量大，波动性也大，受各种复杂的因素影响，投资难度大。为了应对这些难点，“新势力” 量化交易就应运而生，量化交易不仅可以用于股票市场，还可以用于其他市场，如期货市场、外汇市场等。量化交易其实没多神秘，就是利用数学和统计分析来制定一个自己认可的交易策略和决策。该技术借助计算能力强大的计算机软件，便于识别一些难以被人工捕捉到的信号和交易机会。通过使用这些技术，交易系统可以根据回测后的数据和自行编译的策略对比，自动地识别交易机会和风险，排除人工干扰和情绪影响，进行自动化的交易决策。图源：量化投资与机器学习量化简史 量化交易的历史可以追溯到20世纪50年代。由于计算机技术的进步，在这一时期出现了一些早期的量化交易模型，如基于统计回归的模型和基于收益率的模型等。但是，直到20世纪80年代，才出现了机器学习算法，可以帮助进行更准确的预测和交易决策。随着计算机技术和软件工具的不断发展和进步，量化交易已经成为了一个普遍被接受的金融交易技术，在全球各大金融企业中得到了广泛的应用，尤其在今年的人工智能技术井喷的局面下，一些应用 AI 技术的新型交易模型和算法已经出现，如深度学习算法、神经网络算法等。这些新技术可以帮助更准确地预测和识别交易机会，从而使得量化交易策略进一步发展，借助第一季度市场热点频繁、交易热情回暖的东风，一季度的量化私募业绩有傲视群雄的态势。几种常见的策略 图源：AI绘画量化交易的核心是建立交易模型，该模型通常是基于一些历史数据，通过算法确定交易策略和决策。丹叔简单列举一些常见的交易模型：1. 均值回归策略：该策略基于一些历史数据分析，预测未来收益率将回归到它们的平均水平。2. 动态套利策略：该策略基于一些已知的财务口径，从不同的长期和短期股票交易市场之间寻找价差并利用该价差进行套利交易。3. 统计套利策略：该策略基于一个交易策略或信号，利用统计或机器学习算法，对该策略或信号进行优化，对规模较小的价格波动进行交易。4. 动量策略：动量策略基于市场的潜在趋势，正在上涨的市场可继续上涨，在下降的市场可能继续下降，通过计算某个时间段随机波动的方向和强度，判断市场上涨或下跌的趋势。5. 多因子模型策略：多因子模型是一种基于金融市场和经济数据等多种因素进行分析，进行统计分析后寻找与价格波动相关性较高的因子，建立数学模型，并综合考虑各个因子的权重，来预测价格走向的模型。5. 期权定价策略：期权定价模型是根据期权价格的波动来确定未来市场价格的模型，该模型主要应用于期权市场中，采用蒙特卡洛模拟、布莱克-斯考尔斯组合法或者基于数学期权定价理论等方法来计算期权价格。请注意！量化模型需要根据市场情况和交易需求不断调整和优化，同时应该在小额交易和实践后再逐步应用到较大的交易中，保证量化交易的安全和有效性。丹叔还是那句话，金融市场，就没有百分百胜率的战士，有好就必定有坏，优势劣势都是同比存在的，我们在研究某些东西的时候，还是要注意多用SWOT分析。图源：头条Excel大全优势
1. 精准性：量化交易使用数学模型和统计分析来决策，能够比较精确地预测和识别交易机会和风险。2. 自动化：量化交易是自动进行的，无需手动干预，能够减少人为误差，提高交易效率。3. 快速性：量化交易利用计算机程序进行交易，速度非常快，可以通过高频交易获取交易性能和利润。4. 策略优化：量化交易模型可以根据历史数据进行测试和优化，以提高交易策略的成功率。劣势
1. 对数据要求高：量化交易需要大量的数据，并且数据的质量和准确性对交易决策的影响非常重要，需要专业的人员进行数据管理和处理。2. 对技术要求高：量化交易需要具有高水平的技术人才，他们需要掌握多种技术和工具，以保证交易平台的稳定性和可靠性。3. 需要成本高：量化交易需要大量的资金和技术投资，需要投入大量的成本用于研究和开发，因此，需要投资者有较高的资金实力和长期的视野。4. 不能适用于所有市场和时期：量化交易模型可能不能适用于所有市场和所有阶段，其执行效果可能会受到某些因素的影响，并不是在所有市场中都是成功的，牛熊期间的策略可能也完全不一样，墨守成规可能危害更大。对于个人投资者来说，是否值得尝试？图源：AI绘画具体到我们散户，这需要结合个人经济实力、风险偏好、技术水平等多方面因素进行综合考虑。以下是一些应考虑的因素：1. 投资资金：量化交易需要较大的投资资金，如果个人资金较少，不建议轻易使用量化交易。2. 风险承受能力：量化交易虽然利用高科技进行交易决策，但市场风险始终存在。因此，个人投资者需要有相当的风险承受能力，以应对可能面临的风险。3. 技术水平：量化交易需要较高的技术水平，如果个人投资者没有相应的技术能力，可能会对交易策略的制定和执行产生不利影响。4. 经验积累：量化交易需要积累一定的经验，需要不断学习和完善交易策略，这需要决心和耐心。如果个人投资者有足够的资金、相应的技术水平和经验积累，并有足够的风险承受能力，那么尝试使用量化交易是一种不错的选择，可以有效提高交易效率和风险控制能力。但是对于没有条件的个人投资者，最好还是选择其他较为保守和稳健的投资方式或者自己擅长的投资方法，毕竟还是那句话，没有百分百胜率的策略，只要适合自己的，就是最好的。如何制定一个交易策略
图源：AI绘画每一个人都有属于自己的交易策略，一千个哈姆就有一千个雷特，丹叔在这里简单说一个小思路供参考。1. 选定交易品种：首先选择自己熟悉或感兴趣的交易品种，例如股票、外汇或数字货币等。2. 确定时间框架：根据自己的投资目标和风险偏好确定时间框架，例如长期投资或短期投机等。3. 选择指标及模型：选择合适的指标和模型，常用的指标如移动平均线、相对强弱指数、波动率等，常用的模型如趋势跟踪、均值回归、多因子模型等，根据自己所选的品种和时间框架进行选择。4. 建立研究回测模型：使用所选的指标和模型构建回测模型，模拟历史交易数据来验证交易信号的有效性和稳定性。5. 制定交易规则：根据回测结果来制定交易规则，例如在何时买入/卖出、最大亏损的限制、交易量的控制等。6. 实时应用交易策略：在选择的品种和时间框架内，将制定好的交易规则应用到实时交易中，根据盈亏情况不断优化交易策略。请注意！！这仅供参考，具体交易策略需要因人而异，需要进一步的学习和实践。同时，量化交易涉及的风险问题也需要投资者重视。最好在进行量化交易前，要确保自己具备足够的知识和技能，进行充分的风险评估和慎重考虑后再下决定。放一个小栗子
图源：AI绘画丹叔在这放一个最最简单的均线策略作为参考，逻辑上可能很不正确，也没有在实践中测试过，仅是提供一个样例，让第一次接触量化的朋友们简单看看量化的神秘外衣下其实藏的是什么：1. 策略背景：比如选择一只票A，观察其日线收盘价走势，并使用均线策略进行交易。2. 选取指标：比如咱们选择5日均线、10日均线和20日均线指标作为参考。3. 交易规则：a) 比如当5日均线上穿10日均线时，产生买入信号；b) 比如当5日均线下穿10日均线时，产生卖出信号；c) 比如当20日均线以上，保持持有状态，不做买卖。4. 风控规则：a) 设置最大亏损值，比如股票价格下跌10%时立即止损；b) 比如在单次交易中限定交易金额的比例，防止过度集中投资。5. 回测和优化：a) 比如统计A的数据，回测并验证咱们策略在过去几年内的盈利能力和稳定性；b) 比如在实战交易中，不断对各种条件和规则进行调整优化，以更好地适应最新的波动和变化。请注意！！！丹叔这个只是一个极其简单的量化交易策略，在实际中，我们需要根据自己的交易经验、风险承受能力和市场需求等因素进行调整和优化。任何实际行动前，都应该进行充足的风险评估和慎重考虑。同时，量化交易需要不断的调整和优化才能取得良好的效果。老规矩，金牛牛送给大家，祝早日财务自由 ！*免责声明：本文仅代表个人观点，不构成任何投资操作建议，仅供参考。

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