量化交易基于使用通过各种自动和“手动”分析方法处理的海量数据库。最终，隐藏的交易机会以很高的成功交易概率打开。首先关注的关键参数是合约价格和手数，可以辅以其他几十个变量。在这种情况下，交易者手头的量化分析数据越多，结果就会越好、越准确。

如果将证券交易所的交易与天气预报进行比较，那么使用定量分析的玩家将是最成功的气象学家。这就是为什么这项技术已在全球金融市场的各个领域广泛使用的原因。

要进行有效的量化交易，需要满足以下条件：

*知识渊博的专业人士；

*广泛的数据库；

*强大的计算设备；

*能够实时快速监控各种市场。

这就是为什么量化交易长期以来一直是领先的金融机构和富人的特权，然而，散户投资者最近获得了此类技术的使用权。由于互联网的广泛可能性，几乎所有投标人都可以使用广泛的数据库和现成的分析解决方案。云服务在推广量化算法方面发挥了特殊作用，云服务可以存储数量惊人的各种各样的信息。

量化和算法交易

1. 量化交易背后的理念是纯粹通过数学模型产生静态交易理念。在这种情况下，交易者分析标的资产的历史，然后继续应用先进的数学和统计技术来计算最佳交易机会。

2. 算法交易涉及基于现成算法的交易策略的完全自动化。在这种情况下，所有分析和管理工具都会自动使用 – 市场扫描、交易信号生成、交易自动退出、图表监控。正在进行的操作不包括人为因素，人为因素仅在战略制定和激活的开始时表现出来。算法交易利用现代技术分析的强大潜力，包括对股票指标和模式的综合研究。

这两种类型的交易策略经常相互交叉，然而，这并不妨碍这些技术的成功使用，无论是一起还是单独使用。另外值得一提的是多种量化交易方式——高频交易HFT，其特点是在交易分析和执行方面具有独特的效率。为此，使用了创新的数学和静态仪器方法，适用于金融市场。因此，需要生产性计算机设备，其能力可以将所有操作加速一个数量级。

量化交易系统

上面列出的方法提供了确定交易策略的机会，其结果增加了获利交易的可能性。今天，任何定量系统的以下基本组成部分都得到了区分：

*战略计划;

*回顾性预测模型（回测）；

*执行的主要工具和机制；

*风险管理。

现在让我们详细看看每个组件。

*战略发展。这是对量化交易系统进行全面研究的一个阶段，策略类型必须与投资组合和交易目标相匹配。例如，股票投资者可以实施旨在利用公布收入和股息报告的中期战略。交易者将成功地应用一个短期战略计划，让您在短期交易中获利。

在现代战略中，主要分为三类：

*平均回归。

*趋势跟随。

*冲动交易。

交易者通过分析和收集所有量化数据，以最小的风险获得最大的收益，将数学模型转化为优化的交易策略。

1. 回测。该技术涉及对历史数据进行分析，以确定资产在给定时间段内在市场上的可靠性。此过程提供了一个机会，可以根据监视资产的过去行为来微调行动计划。该组件的“陷阱”是回撤的可能性和高波动性的表现，这可能会混淆数学预测。当使用具有强大软件平台的高性能设备上处理的大量数据时，可以获得最准确的结果。

2.执行。每个交易系统都必须有一个执行算法，根据该算法生成的交易信号将投放市场。执行可以是手动的（每个细节都由交易者输入）、半自动的（一键交易提示）和自动的（无需用户干预）。适当组织的执行使交易系统能够以最佳模式工作，并获得最佳结果，从而提高运营的盈利能力。