量化交易简介

一、什么是量化交易

1、定义

量化交易(量化投资)是指借助现代统计学和数学(机器学习)的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。

量化交易从庞大的历史数据中筛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，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

2、掌握技能

二、量化交易分类

1、分类

2、 三种分类特点以及要求

• 趋势性交易

适合一些主观交易的高手，用技术指标作为辅助工具在市场中如鱼得水的，但如果只用各种技术指标或指标组合作为核心算法构建模型，从未见过能长期盈利的

一般也会做一些量化分析操作，使用编程如python/matlab。

• 市场中性

在任何市场环境下风险更低，收益稳定性更高，资金容量更大。适合一些量化交易者，发现市场中的alpha因子赚取额外收益，例如股票与股指期货的对冲策略等。

会做一些量化分析操作，使用编程如python/matlab。

• 高频交易

在极短的时间内频繁买进卖出，完成多次大量的交易，此类交易方式对硬件系统以及市场环境的要求极高，所以只有在成熟市场中的专业机构才会得到应用

适合一些算法高手，使用C/C++编程语言，去进行算法交易，对软硬件条件要求比较高。

3、 金融产品以及衍生品的常用投资技术

4、 量化交易的优势

• 严格的纪律性

• 完备的系统性

完备的系统性具体表现为“三多”。

首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；

其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；

再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。

• 靠数学模型取胜

股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率

5、总结

• 股票的量化投资可以说是一种价值投资，我们所做的也是去挖掘市场中的价值股票，而并非去预测股票涨跌来进行投资等等（至少目前机构不会采取这种方式指导投资），这需要大家明确的一个问题。

• 最终量化分析是众多投资机构的工具、分析手段而已。

三、量化交易历史

1、量化交易全球的发展历史

• 量化投资的产生(60年代)

1969年，爱德华·索普利用他发明的“科学股票市场系统”（实际上是一种股票权证定价模型），成立了第一个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖

• 量化投资的兴起(70~80年代)

1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯也因此被称为”量化对冲之王”。

• 量化交易的繁荣(90年代)

1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略等，开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合

2、 国内量化交易的发展历史

我们通过一张图来对比国内国外的发展历史

2012年到2016年量化对冲策略管理的资金规模增长了20倍，管理期货策略更是增长了30倍，增长的速度是所有策略中最快的。相比美国量化基金发展历程，中国现在基本处于美国90年代至21世纪之间的阶段。

• 量化投资元年

2010年，沪深300股指期货上市，此时的量化基金终于具备了可行的对冲工具，各种量化投资策略如alpha策略、股指期货套利策略才真正有了大展拳脚的空间，可以说2010年是中国量化投资元年。

• 量化投资高速发展、多元化发展

2013-2015年股指新政之前可以说是国内量化基金有史以来最风光的一段时期。国内量化投资机构成批涌现，国内量化投资高速发展。

四、量化交易研究流程

量化投资涵盖了整个交易过程，需要一个完整的作为研究的量化回测框架和实盘交易系统作为支撑。

量化回测框架提供完整的数据，以及回测机制进行策略评估研究，并能够实时进行模拟交易。为实盘交易提供选择。我们的研究一般在回测平台当中做

1、分析结果

我们最终想要的结果就是在回测当中表现的较好的分析方法和策略。比如：

2、什么是策略

量化策略是指使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。其实策略也可以理解为，分析数据之后，决策买什么以及交易时间。

3、流程包含的内容

• 获取数据：

公司财务、新闻数据

基本行情数据

• 数据分析挖掘：

传统分析方法、机器学习，数据挖掘方法

数据处理，标准化，去极值，中性化分组回测，行业分布

• 构建策略:

获取历史行情，历史持仓信息，调仓记录等

止盈止损单，限价单，市价单

• 回测:

股票涨跌停、停复牌处理

市场冲击，交易滑点，手续费

• 策略分析:

订单分析，成交分析，持仓分析

• 模拟交易:

接入实时行情，实时获取成交回报

实时监控，实时归因分析

• 实盘交易:

​接入真实券商账户