什麼是量化交易？
量化交易由基於量化分析的交易策略組成，它依靠數學計算和數字運算來識別交易機會。價格和數量是定量分析中使用的兩個更常見的數據輸入，作爲數學模型的主要輸入。
由於量化交易一般爲金融機構和對沖基金使用，交易量通常較大，可能涉及數十萬股及其他證券的買賣。然而，量化交易正越來越被個人投資者廣泛使用。
概要
- 量化交易利用數學函數和自動交易模型來做出交易決策。
- 在這種類型的交易中，回測數據應用於各種場景，以幫助識別獲利機會。
- 量化交易的優勢在於它可以優化使用可用數據並消除交易過程中可能發生的情緒化決策。
- 量化交易的一個缺點是它的用途有限：一旦其他市場參與者瞭解到量化交易策略，或者隨着市場條件的變化，量化交易策略就會失去效力。
- 高頻交易（HFT）是大規模量化交易的一個例子。
瞭解量化交易
量化交易者利用現代技術、數學和綜合數據庫的可用性來做出理性的交易決策。
量化交易者採用一種交易技術並使用數學創建一個模型，然後他們開發一個計算機程序，將該模型應用於歷史市場數據。然後對該模型進行回測和優化。如果取得了有利的結果，那麼該系統就會在具有真實資本的實時市場中實施。
量化交易模型的運作方式最好用一個類比來描述。考慮一份天氣報告，其中氣象學家預測在陽光普照時有 90% 的幾率會下雨。氣象學家通過收集和分析來自整個地區的傳感器的氣候數據得出了這個違反直覺的結論。
計算機化的定量分析揭示了數據中的特定模式。當這些模式與歷史氣候數據（回測）中揭示的相同模式進行比較時，100 次中有 90 次是下雨，然後氣象學家可以自信地得出結論——因此，90% 的預測。量化交易者將同樣的過程應用於金融市場來做出交易決策。
歷史價格、交易量以及與其他資產的相關性是定量分析中使用的一些更常見的數據輸入，作爲數學模型的主要輸入。
量化交易的例子
根據交易者的研究和偏好，可以定製量化交易算法來評估與股票相關的不同參數。考慮一個相信動量投資的交易者的案例。他們可以選擇編寫一個簡單的程序，在市場上漲勢頭中挑選出贏家。在下一次市場好轉期間，該計劃將購買這些股票。
這是一個相當簡單的量化交易示例。通常，從技術分析到價值股票再到基本面分析的各種參數被用來挑選旨在最大化利潤的複雜股票組合。這些參數被編程到交易系統中，以利用市場走勢。
量化交易的優缺點
交易的目標是計算執行有利可圖交易的最佳概率。典型的交易者可以有效地監控、分析有限數量的證券並做出交易決策，以免傳入的數據量超過決策過程。量化交易技術的使用通過使用計算機自動監控、分析和交易決策來闡明這一限制。
克服情緒是交易中最普遍的問題之一。無論是恐懼還是貪婪，在交易時，情緒只會扼殺理性思維，這通常會導致損失。計算機和數學不具備情感，所以量化交易消除了這個問題。
量化交易確實有它的問題。金融市場是現存的一些最具活力的實體。因此，量化交易模型必須具有動態性才能始終如一地成功。許多量化交易者開發的模型在其開發的市場條件下暫時有利可圖，但當市場條件發生變化時，它們最終會失敗。
經常問的問題
量化交易員賺很多錢嗎？
因爲他們必須具備一定程度的數學技能、培訓和知識，所以華爾街經常需要量化交易員。事實上，許多量化交易員在應用統計學、計算機科學或數學建模等領域擁有高級學位。因此，成功的量化分析師可以賺很多錢，特別是如果他們受僱於成功的對沖基金或交易公司。
什麼是量化交易者？
量化交易者，或簡稱 quant，使用數學模型和大型數據集來識別交易機會並買賣證券。
我如何成爲一名 Quant？
一個有抱負的量化交易者需要非常熟練並且對所有數學事物感興趣。數學學士學位、金融工程或量化金融建模碩士學位或MBA都有助於獲得工作；許多分析師還將擁有博士學位。在這些或類似的領域。除了高級學位外，Quant 還應具備數據挖掘、研究方法、統計分析和自動交易系統方面的經驗和熟悉程度。
算法交易和量化交易有什麼區別？
主要區別在於算法交易能夠自動化交易決策和執行。雖然人類可以成爲量化分析師，但計算機甚至比最靈巧的交易者更快、更準確。
我在哪裏可以免費學習算法或量化交易？
因爲量化交易需要精通數學、統計學和編程，所以不太可能僅僅閱讀幾本書就能熟練掌握。相反，成功的寬客會在正規教育、行業認證和自學上投入大量時間和金錢。此外，作爲量化交易開始交易的交易系統和基礎設施的成本很高，而且是資本密集型的。