一文解读量化交易：零基础如何实操入门
最近几年量化投资开始逐步走进到人们的视野当中，特别是对于A股的投资者，在近几年的结构性行情里，量化交易已展现出其强大的盈利能力，不断的帮助机构和个人投资者获取稳定且长期的回报。其实量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩长期稳定，在此期间的市场规模和份额也在不断扩大，也越来越多的得到主流投资者的认可。
在2021年底，国内有个别的量化私募机构竟发出了5000万年终奖作为福利，更是引起了全行业的轰动与青睐。那量化交易究竟是何方神圣？一起来看看。
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量化交易是什么？它如何运作？
顾名思义，量化交易其实就是通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在欧美国家的发展已有几十年的历史，从全球市场的参与主体来看，按照资产管理的规模，全球排名前几的几大资管机构，都有依靠计算机技术来开展投资决策，由量化以及程序化交易所管理的资金规模也在不断扩大。
我们都知道，按投资方式来划分，往往可以分为定性和定量投资，传统由人为主观判断的方式可以称之为定性投资，而量化投资最大的特点则是模型的存在。
定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，都先会用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果再做出相应的投资决策。
量化交易的策略分为哪些？是如何去赚钱的？
当我们知道了什么是量化交易之后，接下来我们就要了解一下量化交易常用的策略有哪些。
常见的量化交易策略可以分为趋势跟踪和市场中性策略，趋势跟踪常见的有双均线策略、海归交易法等。常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等。其中，趋势跟踪策略中最为典型的便是双均线策略。
而量化交易由于借助计算机进行交易，能有效克服交易过程中面临的市场情绪、人性等诸多因素的影响，让投资交易及决策变得更为理性，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、调整，以形成可适应市场的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件也已经确定，实盘中也会按照此前既定的程序精准的执行。
（*常见量化策略及22年收益，数据来源：朝阳永续，统计日期截止至2022年4月22日）
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量化交易常见的误区
当我们了解了量化交易的运行方式和常见分类之后，还是有很多同学对量化交易存在一定的常识性误解，这里特别帮大家对于常见误区做一个解读。
误区1：量化投资就是高频交易
从本质上讲，大部分高频交易都属于量化交易，而量化交易不仅仅只涵盖高频交易这一种。当然，它们都是基于资本市场和计算机领域的快速发展演变而来。比如近些年大数据和人工智能的迅猛发展，让投资过程中的各个环节变得愈发智能化。同时，大量数学统计学、计算机以及金融工程相关专业的人才大量涌现，也推动了行业内策略的逐渐完善和迭代。此外，机构投资者的培育和增长也无疑为这两类投资方式提供了创业基地。
误区2：量化需要过度优化参数
当我们把交易策略写出来之后，在单个参数对上测试过之后，接下来就要进入策略开发的参数优化过程。
在进行参数优化时，遍历很多参数对之后。会发现，有的参数对表现比较好，有的参数对表现比较差。而如果只是简单挑选一个看似“表现特别好”的参数对，就会在未来实盘交易的时发现策略的表现其实并没有模拟盘上那么好。但参数优化的目的并不是要挑选出盈利最高，或夏普比率最高的参数对，而是我们要去发现这个策略是否是参数敏感的。这就代表着在一定范围内，不同参数的表现是否稳定，即策略是否具有稳定性。
看到这里，想必大家已经对量化交易已经有了一定的认识并有些蠢蠢欲动的感觉了。这里我们也给大家带来量化实操小课-《零基础量化投资实操营》，全面助力您在量化投资领域的技能提升，帮助您在最短时间内、最快的掌握量化投资的基本思路和基本技能，并且成功构建一个完整策略，我们会在几个方面教会您
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