极简科普：一篇读懂股票/比特币量化交易

本文出品：火币成长学院

量化交易是一种投资方式。 是指利用计算机技术，借助现代统计和数学方法进行交易的证券投资方式。

量化交易从庞大的历史数据中选取各种能够带来超额收益的“大概率”事件制定策略，用量化模型对这些规律和策略进行验证和固化，然后严格执行固化后的策略来指导投资。 寻求获得持续、稳定和高于平均水平的超额收益。

简单来说，量化交易做了两件事：

①建立数学模型

②根据数学模型，适时买入或卖出

一、量化交易背景

量化交易起源于20世纪70年代的股票市场，随后迅速发展并流行起来，尤其是在期货交易市场，编程逐渐成为主流。 数据显示，国外成熟市场的期货程序化交易已占总交易量的70%-80%，而在我国才刚刚起步。 人工交易的交易者情绪波动等劣势越来越成为盈利的障碍，而程序化交易天生的精准度和100%的执行率为其盈利带来了优势。

量化交易，有时也被称为自动交易，大大降低了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观时做出不合理的投资决策。

二、量化交易的特点

从这四个特点，我们可以简单的了解量化交易的优势。

1.纪律严明

量化交易有严格的纪律，可以克服贪婪、恐惧、侥幸、认知偏差等人性弱点。 一个好的投资方法应该是一个“透明盒子”。 我们做出的每一个决定都是有根据的，尤其是有数据支持的。

2.完整的系统

一个完整的体系具体表现为“三多”。 首先，它体现在多个​​层面，包括我们在资产配置、行业选择、选股三个层面都有模型； 其次是多角度，量化交易的核心投资思路包括宏观周期、市场结构、估值、成长性。 、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等观点； 二是多数据，即海量数据的处理。

3.正确运用套利思路

量化交易就是寻找估值洼地，通过全面系统的扫描，捕捉错误定价和错误估值带来的机会。

4. 以概率取胜

这表现在两个方面。 一是量化投资不断挖掘预期未来会重演的历史规律并加以利用。 二是在股票实际操作中运用概率分析，提高交易成功概率和仓位控制。

量化交易一般通过海量数据模拟测试和模拟操作进行测试，基于一定的风险管理算法进行头寸和资金配置，以实现风险最小化和利润最大化，但往往存在一定的潜在风险。 包括：

1）历史数据的完整性。

2）模型设计没有考虑头寸和资金配置，没有安全风险评估和防范措施，可能导致资金、头寸和模型不匹配，导致爆仓。

3）网络中断和硬件故障也可能影响量化交易。

4）同质化模式产生竞争交易现象带来的风险。

5) 单一投资产品带来的不可预测的风险。

三、量化交易的种类

量化交易其实有很多种，包括跨平台交易、趋势交易、对冲等。

跨平台转砖是指当不同目标平台之间的价差达到一定量时，在高价平台卖出，在低价平台买入。

趋势交易有点复杂，因为它根据趋势指标发送卖出和买入信号。

套期保值是指与市场相关的两笔交易同时进行，买卖方向相反，数量相等btc量化，盈亏相抵，从而达到对冲风险的效果。

4.量化交易风险

一是一级市场和二级市场的“点差”风险，二是交易者操作风险，三是系统软件风险。

一二级市场的“价差”是整个套利交易的核心。 在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是买入一篮子股票，在一级市场按照换股比例换取相应的ETF份额，然后在二级市场卖出ETF； 与前者相反，是在二级市场买入ETF份额，通过换股比例换取相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。 交易顺序由ETF份额的股票价格、换股比例和交易价格的变化决定。

由于股票价格的变化，ETF套利利差转瞬即逝，因此复杂的计算过程目前在业内都是由电脑来完成。 交易者根据结果设定计算程序并决定策略，或者完全自动让系统在有套利空间时自动执行。 事务，后者称为程序化事务。

又因为套利的空间很小，通常只有几万分之一，为了在套利交易中获得适度的回报，所涉及的资金量是比较大的。 如果交易者掌握了错误的订单并反转，投资就会蒙受损失，这就是差价风险。 为了控制这种人为风险，券商普遍提倡自动化交易，由电脑控制方向，交易者只需输入交易数量即可。

第二个风险是交易者犯错。 比如这次光大自己的手指事件，可能是交易员输入数量有误。 这也涉及到第三类风险，系统软件风险。 每个交易者在系统中都有相应的交易权限btc量化，包括数量和金额。 光大此次涉案金额一度传闻为70亿元，但如此巨额金额是如何绕过系统权限完成交易的呢？ 这一问题的曝光，也让业内人士质疑光大在风险控制方面做得不够。