量化交易(QuantitativeTrading)，是利用数学模型、统计学方法和计算机编程来进行金融交易的一种策略。通过系统性的、基于数据的方法来识别和执行交易机会，以实现更高效的投资和交易决策。

简单讲，量化交易，其实就是把炒股思路（交易系统）程序化，实现电脑的自动化交易。

量化投资主要分为3种人群：

1. 懂股票、不懂计算机编程（编程可以找人代写）

2. 懂股票、也懂计算机编程（自己全权处理，更好）

3. 不懂股票、懂计算机编程（还是得先从基础的股票交易做起）

以上3种人群，懂股票，做股票做的好的才能真正的做好量化。就像前面提到的，量化也只是一种交易工具，基本的交易逻辑才是最重要的。好的策略，不断迭代适应市场赚钱效应的策略才是王道。至于编程，有则加分。无，也是有办法可以解决的。

有人说，几乎所有的量化都是利用市场的漏洞来盈利的，小券是赞成的。这些漏洞有些是因为市场处于发展初期不够成熟，有些是因为某些交易制度存在套利空间，有些是因为机构使用了自身的独特优势(信息、系统、资金)钻了空子。但是所有的漏洞最终都会被修复，并且修复的速度要超出交易者的预期，现在存在于市场上的量化策略终将失效。只有不断地研发新的策略，找新的漏洞，替换掉老的失效的策略，才是量化交易的王道。

量化交易的优点：

1、根据规则自动交易，有利于克服人性的弱点;

2、可以突破人的生理极限，大幅提高投资效率并降低人的体力和脑力消耗;

3、系统性的交易、资金和仓位管理，有利于投资的组合优化管理和风险控制;

4、量化交易与大数据、互联网和人工智能方法的结合，有利于从浩如烟海的金融数据中发掘投资机会，总结交易规律，指定最优交易策略，并快速而彻底地贯彻执行，实现系统化、智能化的金融交易和资产管理。

量化交易的特点：

1、数学模型和算法:量化交易使用数学和统计学模型，以及算法来分析和解释市场行为。这些模型可以涉及价格模式、趋势分析、波动性预测等。

2、数据分析:大量的历史和实时市场数据被用于构建和验证交易策略。这可能包括价格、成交量、市场深度等多种数据。

3、自动化执行:量化交易通常依赖于计算机程序自动执行交易，而不需要人工干预。这种自动化可以使策略实时地适应市场条件。

4、风险管理:量化交易注重风险管理，通过控制头寸大小、设置止损和其他风险控制措施来保护投资组合免受不利的市场波动。

5、高频交易和低频交易:量化交易可以分为高频交易和低频交易两类。高频交易侧重于在极短时间内进行大量交易，而低频交易可能涉及更长的持仓周期。

6、统计套利:量化交易中的一种常见策略是统计套利，利用价格或其他金融指标之间的统计关系进行交易。

7、机器学习应用:一些量化交易策略利用机器学习算法来识别模式、预测市场走势和优化交易决策。

量化交易的实现：

第1步，编码实现:写代码，实现交易策略

第2步，回测:用历史行情数据进行回测

第3步，调优:根据回测的结果调整策略，调整参数

重复第2、3步:直到满意

第4步，仿真交易:用当前行情进行全仿真的模拟交易

第5步，开通实盘:转账，执行交易

量化交易主流交易系统：

1、恒生PTrade

PTrade交易系统是一款高净值和机构投资者专业投资软件，为用户提供普通交易、篮子交易、日内回转交易、算法交易、量化投研/回测/实盘等各种交易工具，满足用户的各种交易需求和交易场景，帮助用户提高交易效率。支持程序化策略交易、日内回转交易、普通交易、策略型交易等功能场景。

拥有丰富的个性化交易工具支持智能算法，特色工具:ETF趋势交易、策略交易、网格交易、期权组合交易、期权无风险套利、期权风险管理、篮子交易、批量埋单、追涨停、抢单交易、多账号交易(同客户股票+两融+期权)、盘口扫单等，条件单:支持价格埋单、时间埋单、止盈止损埋单拐点交易等。

2、迅投QMT极速策略交易系统

是针对证券、期货公司等专业金融机构的私募基金管理人、VIP客户、个人高净值客户等活跃交易用户量身定制的集行情显示、投资研究、策略编写、自动交易、极速交易、智能算法交易、组合篮子交易、合规风险管理等一体的专业策略交易平台。

量化交易的主流策略：

1.高频交易

量化交易策略的高收益风险比、策略的资金容量、策略的长期有效性，不可能同时存在。而高频交易的资金曲线几乎没有太大的回撤，天然具有高收益风险比的特点，那么必然会放弃策略的资金容量。这就使得高频交易在所有的量化交易类型中最具神秘性。高频交易策略因为能够管理的资金容量很少，往往很少需要对外募资，多数高频策略仅仅是运作公司的自营资金。或者是一些个人投资者

美国的高频交易非常发达，据美媒报道，美国高频交易市场，一个单独的资金账户，每秒钟能够发出4000个买卖和撤单指令，每天平均下单撤单几十万次到几百万次。相比之下，国内的高频交易还处于比较低阶的阶段

高频交易模型因为收益太高了，不仅资金容量有限，也非常容易失效。不过好处是，高频交易的失效很容易看出来，连续2-3天不盈利，基本上模型就失效了，试错成本非常低。不像多因子模型9和趋势跟踪模型，跑个1-2年不盈利，最后发现模型失效了，就会比较难受。

想克服这个问题没有捷径，也是引入主观基本面分析，分析价格背后的基本面趋势，而不仅仅是价格本身的趋势。

2. 趋势跟踪

主要运用于期货市场，是个人做量化运用很广泛的策略，编程语言简单，软件平台完善，策略也容易编写，有很多公开的趋势跟踪策略可供参考。

不过趋势跟踪系统仅仅根据价格来判断趋势的形成和结束，随着趋势跟踪系统的使用者越来越多，市场价格也出现了越来越多的噪音，体现在市场走势上，就是价格突然的反向运动越来越多即使长期来看存在趋势，短期也会有大幅回撤，令趋势跟踪系统难以盈利。

3. 量化因子选股

一般是机构，比如量化基金会使用的策略。以下4个因子被认为是长期有效的。

动量:例如，同一个一行业中，过去1年涨幅靠前的10只股票，未来1个月收益大于过去1年涨幅靠后的10只股票。

质量:例如，同一个行业中，过去1年财务报表上现金流9最充足、负债率最低的10只股票，未来1个月的表现，要会好于过去1年财务报表上现金流最差、负债率最高的10只股票

价值:例如，同一个行业中，过去1年市盈率最低的10只股票，未来1个月的表现，要好于过去1年市盈率最高的10只股票。

市值:例如，同一个行业中，过去1年市值最小的10只股票，未来1个月的表现，要好于过去1年市值最大的10 只股票。

因子策略最大的优点是，资金容量很大，适合大基金“操作。但是缺点也很明显，因子容易失效并且失效期通常会长达几年，以至于策略的执行者很难区分，这个因子只是这几年失效，还是永久失效了。

比如说2017年 -2020年，A股市场9的主流是各行业最头部的龙头公司，被誉为“核心资产”。头部集中的行情特征，直接导致市值因子失效，价值因子失效。直到2021年，这种情况才出现好转量化因子策略重新崭露头角。

小总结：不论是那种策略，都不是可以一劳永逸的，需要结合行情及时迭代更新。才能在量化圈子里打出自己的粮食。

可能有些投资者会说，机构的优势很大，个人做量化没什么意义，和普通散户拼不过机构一个道理，其实不然。量化交易，实际上资金量大并不是优势，规模小反正更加灵活，策略的有效性也会更高，策略的有效性也不会那么显眼被发现，从而短时间吸引大量资金来运用相同的策略分羹，避免策略的有效性提前被结束。所以小而美，对于个人投资者做量化而言，小券觉得很合适。

关于量化交易权限的开通，也是很简单的。直接联系券商客户经理，会协助一站式是办理好的。只是不同券商的开通门槛是有差异的。以及佣金费率有差异。所以需要自己多多做对比。选择一家适合自己的券商开通交易权限，然后开始自己的量化之旅。

右侧可加微信，券商客户经理。量化可开通，门槛要求不高。