量化交易的优缺点和应用

一. 什么是量化交易

量化交易，是通过编写软件程序，实时监测市场交易情况，并且设定一些条件，一旦当市场交易情况满足这些条件时就自动执行一些操作，比如买入、卖出等。

利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

二. 量化投资和传统的定性投资对比

二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。

三. 量化交易的特点

1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、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；三是多数据，即对海量数据的处理。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

四. 量化交易的应用

量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。

五. 量化交易的潜在风险

1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。

2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。

4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

5、单一投资品种导致的不可预测风险。

六. 量化交易和人工交易的区别是什么?

量化交易是根据历史数据进行分析，总结出合适的买入卖出策略，然后利用计算机去进行操作，它肯定比人工买卖效率要高很多，而且能够克服一些人性的弱点，严格按照事先订好的规则执行，不会像人一样害怕割肉损失，也不会太贪舍不得卖出。

七. 量化交易的优点

1、投资业绩稳定。因为量化交易业绩所依靠的通常是由很多次的大概率事件产生的利润积累起来的，达到它的要求才能够进人，这好比高考那样。只要达到录取分数线才能录取，经过多个步骤，层层把关。从而极大地提高成功率。尽管它并不能保证你征一次都能够赚钱，然而它能够确定在一定长的时间里能够赚钱。也就是说，它靠概率取胜。

2、能够克服人性的弱点，实现理性投资。在容易失去理性的情况之下帮助你保持理性;因而在市场反应过度、丧失理性的时候能够及时把握住时机。3、)信息的处理能力强。个人交易行进人证券市场，而对市场各种信息必然会感到十分茫然，量化交易对信息的处理能力更强。

八. 量化投资的缺点有哪些？

1、量化投资的专业性过强，普通的投资者难以轻易的理解。因为量化投资的策略种类繁多，并且需要使用到大量的统计和最优化知识，普通投资者无法参与。但我们会尽力让大家知道更多有关量化投资的知识。

2、量化投资其本身无法弯曲发现市场价值为市场提供公允定价。量化投资擅长平抑市场的非理性波动，使市场回归理性，所以只有与基本面投资等模式一起，才能够更好地为二级市场提供公允定价。

3、量化投资容易陷入历史数据陷阱。因为量化投资会通过历史数据来寻找统计的规律。但投资者需要注意历史不会简单重复，我们需要对量化投资和市场本身进行深刻理解，去发现隐藏在历史数据背后的规律。

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编译者/作者：银色快讯

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