一、为什么需要量化交易？

为什么需要量化交易？量化交易到底有多厉害？

简单来说，它能让你的交易效率提升百倍！如果把传统交易比作用锄头和镰刀收割庄稼，量化交易就好比用大型收割机，效率完全不是一个量级，差距一目了然。

在美国，这个金融最发达的国家，量化交易已经占据了股市成交量的70%以上，显然是交易市场的主流。这说明量化交易不仅仅是未来的趋势，它已经实实在在地改变了交易的格局。

二、量化交易是做什么？

量化交易听起来很复杂，但其实它就是用数学和计算机技术来帮助我们做股票交易的一种方式。

1、量化交易的起点，就是先要有个想法。

这个想法可以是任何你觉得可能会赚钱的点子，例如“银行股看起来是个不错的投资”、“股价一旦突破10日均线可能还会继续涨”、“听说海龟交易法很厉害”等等。这些想法可以来自你读到的文章、别人告诉你的经验，或者是你自己琢磨出来的。

2、把想法变成具体的交易策略

通常，最初的想法都很模糊，所以就要把它变成一个明确、可以执行的策略，这样可以让别人根据你的描述，在相同情况下也能做出相同的交易操作。

举个例子，假设你最初的想法是：

1、如果股票价格向上突破最近几天的平均线，就买进；                            

2、如果股票价格向下突破最近几天的平均线，就卖出；

显然它是不够明确的。究竟是哪只股票？最近几日究竟是几日？买入卖出是多少呢？我们需要把这个想法更具体化：

1、如果股票(例如：上海贝岭)的股价上穿10日均线，则用全部资金买入；

2、如果股票(例如：上海贝岭)的股价下穿10日均线，则卖出该股票的全仓

现在，我们已经把最初的想法变成了明确的交易策略，虽然可能还有一些地方需要调整，但不用担心，随时可以修改，不用一开始就追求完美。

3、把策略转化为买卖条件

把策略转化为买卖条件是量化交易的关键一步。这一步的目的是将明确的交易策略进一步细化，使其能够被计算机理解和执行。

具体来说，我们需要将策略中的每一个条件转化为计算机可以识别的逻辑和指令。例如，对于上述策略，我们可以进一步调整与细化，转为以下买卖条件与操作 ：

每个交易日监测的是股票名称为上海贝岭(600171)的股价。

1、如果股票的最新价上穿MA10(10日均线)，则用全部资金买入该股票；

2、如果股票的最新价下穿MA10(10日均线)，则卖出全部所持有的该股票

这样一来，就把刚才细化好策略转成了可以让机器识别的买卖条件，计算机就能根据您的条件进行运作了。

4、用双向交易回测，检验策略效果

现在计算机已经可以理解并识别你的策略了，你可以借助计算机的力量来验证你的策略是否有效。目前，水母量化有一个名为双向交易策略回测工具的栏目，可以让你不用真金白银去买卖，就能检验策略的实际效果。

双向交易策略回测工具是让系统根据一段时间的历史数据模拟真实的市场环境，执行你设定的买卖交易策略，最终生成一份包含盈亏情况、出手次数和胜率等指标信息的回测结果统计报告，通过这个报告可以检验策略的实际效果。

当然，如果回测结果不理想，就需要分析原因并改进策略。如果结果不错，可以进一步，进行实盘交易。

5、把策略转化为K线双向交易，进行实盘交易并不断维护修正策略

当你的策略在回测和模拟交易中表现良好后，就可以利用水母量化的K线双向交易模板，进行设置并实盘交易。K线双向交易模板是一个同时具备买入和卖出条件设置的交易模板，通过这个模板设置可快速创建一套完整的买卖交易程序。

此外，在实盘交易中，我们也要密切关注市场动态，根据实际行情不断修正调整策略的买卖条件，提高策略的实际效果。

三、量化交易的价值何在？

量化交易的价值主要体现在以下几个方面：

1、高效利用历史数据验证策略

量化交易能够利用大量历史数据快速验证交易策略，效率提升百倍。传统人工验证策略可能需要数周甚至数月，而量化交易通过计算机回测，几分钟就能得出结果，极大地提高了策略验证的效率。

2、科学客观评估策略效果

量化交易通过数学和统计学方法，能够更科学、更客观地评估交易策略的效果。例如，一个基于某技术指标的策略，人工验证10个交易日可能效果不错，但这远远不够。量化交易可以验证1000个交易日，甚至更多，提供更可靠的评估结果。此外，量化交易还能自动计算年化收益率、最大回撤率、夏普比率等关键指标，帮助投资者全面评估策略的性能。

3、全市场实时监控，捕捉各种交易机会

量化交易利用计算机全市场实时盯盘，能够捕捉到每一个盈利机会。市场中有数千只股票，股价每时每刻都在变动，人工盯盘不可能覆盖所有股票，容易错失机会。而量化交易可以实时监控全市场，不错过任何一个符合条件的交易机会，从而显著提升盈利能力。

4、发现更多盈利机会

量化交易能够通过计算机处理海量数据，发现常人难以察觉的盈利机会。例如，某些交易方法的盈利概率为55%，亏损概率为45%。这种微小的概率差异，非量化交易难以发现，且需要大量交易次数才能稳定盈利，这也是量化交易的独特优势。