什么是量化交易？
量化交易由基于量化分析的交易策略组成，它依靠数学计算和数字运算来识别交易机会。价格和数量是定量分析中使用的两个更常见的数据输入，作为数学模型的主要输入。
由于量化交易一般为金融机构和对冲基金使用，交易量通常较大，可能涉及数十万股及其他证券的买卖。然而，量化交易正越来越被个人投资者广泛使用。
摘要
- 量化交易利用数学函数和自动交易模型来做出交易决策。
- 在这种类型的交易中，回测数据应用于各种场景，以帮助识别获利机会。
- 量化交易的优势在于它可以优化使用可用数据并消除交易过程中可能发生的情绪化决策。
- 量化交易的一个缺点是它的用途有限：一旦其他市场参与者了解到量化交易策略，或者随着市场条件的变化，量化交易策略就会失去效力。
- 高频交易（HFT）是大规模量化交易的一个例子。
了解量化交易
量化交易者利用现代技术、数学和综合数据库的可用性来做出理性的交易决策。
量化交易者采用一种交易技术并使用数学创建一个模型，然后他们开发一个计算机程序，将该模型应用于历史市场数据。然后对该模型进行回测和优化。如果取得了有利的结果，那么该系统就会在具有真实资本的实时市场中实施。
量化交易模型的运作方式最好用一个类比来描述。考虑一份天气报告，其中气象学家预测在阳光普照时有 90% 的几率会下雨。气象学家通过收集和分析来自整个地区的传感器的气候数据得出了这个违反直觉的结论。
计算机化的定量分析揭示了数据中的特定模式。当这些模式与历史气候数据（回测）中揭示的相同模式进行比较时，100 次中有 90 次是下雨，然后气象学家可以自信地得出结论——因此，90% 的预测。量化交易者将同样的过程应用于金融市场来做出交易决策。
历史价格、交易量以及与其他资产的相关性是定量分析中使用的一些更常见的数据输入，作为数学模型的主要输入。
量化交易的例子
根据交易者的研究和偏好，可以定制量化交易算法来评估与股票相关的不同参数。考虑一个相信动量投资的交易者的案例。他们可以选择编写一个简单的程序，在市场上涨势头中挑选出赢家。在下一次市场好转期间，该计划将购买这些股票。
这是一个相当简单的量化交易示例。通常，从技术分析到价值股票再到基本面分析的各种参数被用来挑选旨在最大化利润的复杂股票组合。这些参数被编程到交易系统中，以利用市场走势。
量化交易的优缺点
交易的目标是计算执行有利可图交易的最佳概率。典型的交易者可以有效地监控、分析有限数量的证券并做出交易决策，以免传入的数据量超过决策过程。量化交易技术的使用通过使用计算机自动监控、分析和交易决策来阐明这一限制。
克服情绪是交易中最普遍的问题之一。无论是恐惧还是贪婪，在交易时，情绪只会扼杀理性思维，这通常会导致损失。计算机和数学不具备情感，所以量化交易消除了这个问题。
量化交易确实有它的问题。金融市场是现存的一些最具活力的实体。因此，量化交易模型必须具有动态性才能始终如一地成功。许多量化交易者开发的模型在其开发的市场条件下暂时有利可图，但当市场条件发生变化时，它们最终会失败。
经常问的问题
量化交易员赚很多钱吗？
因为他们必须具备一定程度的数学技能、培训和知识，所以华尔街经常需要量化交易员。事实上，许多量化交易员在应用统计学、计算机科学或数学建模等领域拥有高级学位。因此，成功的量化分析师可以赚很多钱，特别是如果他们受雇于成功的对冲基金或交易公司。
什么是量化交易者？
量化交易者，或简称 quant，使用数学模型和大型数据集来识别交易机会并买卖证券。
我如何成为一名 Quant？
一个有抱负的量化交易者需要非常熟练并且对所有数学事物感兴趣。数学学士学位、金融工程或量化金融建模硕士学位或MBA都有助于获得工作；许多分析师还将拥有博士学位。在这些或类似的领域。除了高级学位外，Quant 还应具备数据挖掘、研究方法、统计分析和自动交易系统方面的经验和熟悉程度。
算法交易和量化交易有什么区别？
主要区别在于算法交易能够自动化交易决策和执行。虽然人类可以成为量化分析师，但计算机甚至比最灵巧的交易者更快、更准确。
我在哪里可以免费学习算法或量化交易？
因为量化交易需要精通数学、统计学和编程，所以不太可能仅仅阅读几本书就能熟练掌握。相反，成功的宽客会在正规教育、行业认证和自学上投入大量时间和金钱。此外，作为量化交易开始交易的交易系统和基础设施的成本很高，而且是资本密集型的。