每日金融精进,量化交易知识一探究竟
量化交易（Quantitative Trading）是一种使用数学模型和算法来执行交易的方法。它主要依赖于大量数据分析和统计技术，以预测市场走势，并据此做出买卖决策。以下是关于量化交易的一些基本知识：
1. "定义"：量化交易是利用数学模型和算法来识别和执行交易机会的过程。它结合了统计学、计算机科学、数学和金融知识。
2. "历史"：量化交易在20世纪70年代初期开始兴起，随着计算机技术的发展和大数据的可用性，其应用范围逐渐扩大。
3. "核心要素"：
- "数据"：量化交易依赖于大量历史和实时数据，包括股票、期货、期权、外汇等金融产品的价格、成交量、市场指数等。
- "模型"：根据数据构建数学模型，预测市场走势或特定金融产品的价格变动。
- "算法"：利用计算机算法执行交易，包括买卖决策、风险管理和资金分配等。
4. "策略类型"：
- "趋势跟踪"：寻找价格趋势，并在趋势开始时买入，在趋势结束时卖出。
- "均值回归"：预测价格将回归到平均水平，并在价格偏离平均值时进行交易。
- "市场中性"：通过构建多空对冲策略，实现市场波动风险的对冲。
- "高频交易"：在极短的时间内（毫秒或更短）执行大量交易，以获取微小的价格差异
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小白成长记，梳理自己的投资体系，种一棵枝繁叶茂的财经树。（分享学习过程，不构成投资建议）
我的小菜园丰收啦。
hello呀，今天我们学习~量化交易~我看到过一个说法：梁文锋的Deepseek之所以成功是因为他不受资本干扰和控制，可以心无旁骛的深耕自己的爱好，他本身就很专业，又有钱可烧——他的母公司是做量化私募的，money足够。今天，我们说说一说，量化交易。第一，什么是量化交易？说白了，就是用“数学模型”代替“主观判断”去做决定。这个数字模型是从庞大的历史数据中选出来的“大概率”能带来超额收益的事件制定的一个策略，所以，量化交易赚钱的概率也不是100%哈，而是大概率。大白话：根据历史经验，判断买入还是卖出。理论上只要次数足够多，长期来看，就会一直盈利。因为哪怕正确率只有60%，10笔赚6笔，每一笔赚1%的话，就是6%呀。这是一个程序，具体执行条件需要我们来设定。举个例子：开冷饮店的小仙女发现一个规律：只要晴天，冷饮店的生意就火爆，概率是70%。于是，学过Python的小仙女就编写了一个程序：只要天气预报说明天是晴天，电脑就自动下单原材料，第二天卖了赚钱。这样的好处是：用今日低价买材料，成本降低了。后来，小仙女升级了她的程序：只要天气预报说明天是晴天且温度大于30度，电脑就自动买入30吨新鲜水果用来做冷饮，这样一来，概率就提升到了90%。这么做的好处是：备货量可控了，避免了不够卖或者卖不完浪费。小仙女就这么用历史数据，制定假设，再在实践中，反复观察回测，进行验证和改进。假如历史会重复（晴天且30度以上喝冷饮的人多）后续只要小仙女一直执行这个策略，那么90%的时候，她都是大卖大赚的。股市交易中的量化交易跟这个道理是相通的：小仙女写了一个程序：股票一旦满足“换手率”大于10%，成交量大于X，就自动买入，买入后赚1%，程序自动卖出，赔1%，程序自动止损。这样一来，赚钱的几率就提高了很多很多。这就是量化交易。（题外话：感恩自己，曾经考过一个软件编程指导老师的证书，让我现在能看懂其中的逻辑，未来做个人量化时也用的到。也感恩自己的决定，孩子从小学编程，目前水平比我厉害。）
二，量化交易的特点，好处和应用场景。量化交易的特点是：高频交易，部分量化交易策略每秒可进行数百次交易。好处是：1，避免情绪化决策；2，发掘反直觉的赚钱机会。应用场景：股票市场，期货市场和外汇市场。前面讲ETF时，举过一个例子：
详细介绍：每天学习一个金融知识：ETF有一种省事的ETF，你只需要把钱投进去，它能自己决定买大豆还是买黄金，这是美国一家叫Tidal公司发明的，他发明了一种叫做“RORO”的ETF，其中R是risk，第一个o是on，第二个o是off，risk on是风险偏好，risk off是风险规避，它会自动根据市场判断应该risk on还是risk off。
不止能开关，还能分配比例，比如是买30%的债券，还是买80%的债券。
那么它判断的依据是什么呢？
是短期木材和黄金的走势，黄金是避险资产，木材是顺周期资产，这么一正一负就能基本帮他判断近期走势啦，是不是很聪明？
这个叫做“RORO”的ETF，用的就是量化思维，我这个有python证书的老师大胆猜测一下他的程序，应该是：如果短期木材价格XX，并且，黄金价格XX，设定买入债券30%如果短期木材价格YY，并且，黄金价格YY，设定买入债券80%当然了，我这都是简化版，实操中肯定比这复杂的多，但基本原理就是这样，后面再分享我编写程序个人量化的经历哈。
三，再举个例例：均值回归策略。除了上述那个RORO的ETF根据木材和黄金制定策略，我们脑洞大开一下，还可以有哪些策略？在讲k线图那篇文章里，我们学习过：
详细链接：每天学习一个股票知识：K线图详解根据这个规则，我们可以设定一个策略：价值回归策略。价格是狗，价值是主人，它可能往前，也可能往后，但永远不会距离太远，而且还会在一定时间内回归均值。据此，我们可以制定一个策略：首先收集近几年的数据，计算出均值为100元，标准差是10元，那么设定买入信号为股价低于80元，卖出信号为股价高于120元。是不是很简单。这样，当股票下跌到79元时，触发买入信号，自动买入一定数量的股票，当股票上涨到121元时，触发卖出信号。我们只需要设置好策略，啥都不用管了，真不错哈！长期来讲，市场其实常常表现出惊人的有效性，即一家公司股价的上涨幅度与其增长的业绩正相关，而且时间越长，这种相关性越紧密。
德国投资家安德烈-克斯托尼斯曾说：价格是狗，价值是主人，狗可能跑到主人前面，也可能落在后面很远，终究还是要跟着主人一起回家的。
在K线图里：周期越长，股价的波动趋势越准确，也就是技术流里说的：大体趋势。
四，我们普通投资者如何参与量化交易？有句话说的好，不愿意花钱学东西，就要花钱买教训。想要学好量化，需要一定的金融知识，这个不急，每日一个金融小知识，我们慢慢积累；需要一些数学基础，统计学和概率学，这些我们上学时都学了；还要有一些编程技能，比如python，没关系，我会，关注我，跟我一起往前走。几个量化交易的平台：券商平台如华泰证券的QMT、PTrade（好像是需要10万资金门槛才能开通），功能很强大；小白可以找开源平台，如Quantconnect，Backtrader等；或者云端平台，如FMZ量化，这个不需要编程基础。其实，对小白来说，想要练习量化，还有个非常简单的路径：我们可以用我们券商app里面的“条件单”来练习，智能条件单，跟投策略。先学着。听说华宝智投的网格交易单很不错。我们还可以用ai辅助来研究量化。总之，只要想学习，办法总比困难多，另外，量化是要回测分析的，这样才能更加优化你的策略，为你赚取更多收益。千万记得，一定要复盘。复盘是深度学习。
五，说说我的折腾。我认认真真在新电脑上下载了python，好久没编程了，手生了，折腾好久才慢慢找回感觉。我深知量化的优势是克服人性弱点，据说梁文锋的私募量化最高回撤达33%，我们普通散户大概率是拿不住的吧；也能发掘反直觉赚钱的机会，市场是复杂的，很多我们直觉上不赚钱，实际上却赚钱的逻辑；还能根据历史数据进行回测，反复验证，降低实盘风险。我也深知量化的缺点是太依赖历史数据，若市场发生黑天鹅事件，模型就失败了——偏偏我们现在所处的世界，金毛村长就是只天鹅，黑的；它还有一个缺点就是交易系统容不得出错，停电断网这类事可别发生。基于此认知，我认认真真建立了一个模型：1，先数据收集，我选的我最熟悉的银行业2，策略设定，现在银行已经创新高了，但整体还不贵，所以我大胆设想了一下。3，回测验证，这个地方难到我了，说到底我只是一个有证书的编程老师实践不够，所以我卡在这很久，最后我用指标筛选，倒出Excel，再用果仁网进行回测，效果还不错，同时也证明了编程在量化中这一环的作用没有想象的强大，量化最底层的逻辑还是金融和投资。4，优化调整，就是发现问题并解决问题。5，实盘交易。姐姐胆量不够啊哈哈哈，目前还不敢实盘，这件事先搁置，容我的心理强大度赶上我的脑子，我就执行。文章最后，容我做个美梦：如果我能变成日内量化的职业投资者，会不会像梁文锋那样，8万本金赚5个亿？哈哈哈见笑了见笑了。……嗨，我是尚大地，这是我在号分享的第18个“投资小知识”啦，量化交易
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……
有时候我们总想成为别人以至于那个藏在心里的独一无二被忽略了很多年世间最独一无二的叫做专属于我的热爱。——加油，玛卡巴卡。