正所谓，无量化不交易，对于掌握着数据爬取，数据清理，数据统计等能力的一程序员来说，通过量化炒股，就会像开了挂一样，赚的盆满钵满。

有一种说法，一个好的交易系统，就仿佛皇冠上的明珠，谁能拿到，谁就能仿佛获取到了通向成功的捷径。以巴菲特为例，巴菲特不过是找到了一个好的交易系统，并且持之以恒的使用它而已。现阶段，国内的量化系统如雨后春笋，相对于我刚学量化的2018年，到现在2022年，四年间行业发展势头非常猛，不过行业目前出于发展期，现在进来的还有肉吃，后面的就可能只能喝汤了。

量化的本质，就是构建一个自动化的交易系统。所以，我们还是以构建交易系统为主要核心来谈量化。

交易系统主要分成四个模块：选股，买点，卖点，仓位管理。每个模块对结果都至关重要，这里只对它们做简要概述，后续会有专门的篇章来讲这些细节。

1、选股就是选择购买的股票。选择一个好的股票，就是生活中常见的问题：你现在买什么？接下来买什么？这样的问题。选股做的好，可以让你避免巨大的风险，或者收获较大的利润。选股需要根据策略来定，主要有价值选股，财务数据选股，技术指标选股，市场情绪选股。

2、买点就是选择购买的时机。一般都是以财务指标，技术指标，市场情绪判断三种方式来确认买点。

3、卖点就是所谓的卖出时机，正所谓会买的是徒弟，会卖的才是师傅，卖点对于整个交易系统重要性不言而喻。

4、仓位管理指购买的金额占仓位的多少，什么情况买多少仓位，什么情况卖多少仓位，有很多人喜欢拿饭钱玩梭哈，本人是非常不建议这样购买的，正所谓常在河边走，哪能不湿鞋，盈损是交易系统必然要经历的过程，大盈大亏也是迟早都会出现的，如果每次都全押，当出现大幅亏损的时候，就会万劫不复。所以要做好仓位管理，一切以生存为第一要务，什么都没有活下去重要。

以上是交易系统的四大模块。可是，如何验证自己的交易系统的科学性，对于程序员来说，很简单的解决办法就是，“测试一下不就知道了”，是的，拿历史数据跑一跑就行了，这也是交易系统之外一个非常重要的环节：回测。

谈起回测，专业人士会有不同的意见，有认为历史数据已成历史，跑那个没意义。也有认为回测非常重要，如果没办法证明自己的交易系统是正确的，那么跟赌博有什么两样。我偏向于后者，我认为任何交易系统都应该有回测环节，人生苦短，多少人用一辈子的经验证明了自己的想法是错误的，要想最大避免这种情况出现，就是通过历史数据统计分析完再去实践。

最后谈一谈量化交易与人工智能，目前人工智能主要用keras来创建模型，输入多维度参数，获取最优解，可是这样很容易出现过度拟合的情况。目前市场上并没有什么人工智能产品可以将股票的未来股价以高准确性预测出来。有兴趣的朋友可以通过keras试试，我本人已经试过了，效果并不好（大概率是我水平不够）。

最后提一句:人生苦短，我用python，接下来的代码都会用python3来构建交易系统和回测系统，帮助大家入门量化交易。

文章来源于知乎！

想使用量化软件可以直接和我联系！

文章