量化投资是基于逻辑和计算机执行的，相比人的主观性管理，更有定量的数据支撑和逻辑，我认为量化是普通人唯一能接近“专业级别交易”的方式。

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一、速度快

速度只是量化交易的基本功，量化交易用的是最顶尖的服务器，能够下最快的单。量化系统一般会用性能最高的芯片来处理订单，用最快的网络来传递订单，为了争取速度优势，量化设置会把主机服务器安放在交易所旁边，那么，当投资者下单后，订单就会飞速奔向交易所主机去撮合成交，量化因为服务器的物理距离短，订单出门就到交易所了。

所以，量化的订单处理速度对散户来说是降维打击的，散户常说的眨眼之间行情就变了，因为你的眨眼之间，时间可能已经过去了1-2秒，感觉很快。但是量化从下单到成交可能只需要10毫秒，华尔街有记录是30微妙。什么概念呢，1秒=1000毫秒=1000000微秒，没错一秒等于一百万微秒。你的眨眼一瞬间，已经过去了一百万微秒，量化已经来回跑好几轮了。

二、范围广

1、覆盖更多股票

我们个人的能力圈是有限的，而量化模型却能突破个人局限，帮投资者从海量的信息中去挖掘投资机会。在A股市场上，即便是专业的投资者，可能最多也就只能覆盖几十只股票。但是量化交易策略却凭借其系统化的力量，轻松扫描全市场数千只股票，进行高效的筛选和组合优化。比如，私募机构的全市场量化选股策略，就是从5000多只股票中，选取1000~2000只的股票进行交易。

2、覆盖更多品种

普通的投资者一般主要就是做股票或者债券，但是量化策略却能跨越多个市场，在股票、债券、商品、外汇、衍生品等多元化资产中进行灵活的配置。这样不仅能拓宽收益来源，还能有效分散风险。

三、迭代升级不断持续

1、交易上的迭代升级

早期的量化模型以低频策略为主，而发展到现在，量化模型早已实现高、中、低频全覆盖了。对于低频交易来说，赚的主要是企业成长的钱；而中频交易，赚的主要是情绪和行为模式的钱；高频交易则赚的主要是交易对手的钱。

2、因子上的迭代升级

早期的量化主要依赖于价格与成交量等市场数据，来捕捉市场微小的、转瞬即逝的交易机会，赚取的主要是“交易”的钱。而如今的量化模型，已经构建起了“宏观-行业-个股”的多维因子体系，还加入了另类因子，已经形成了立体化的市场感知网络。

3、模型上的迭代升级

传统的多因子模型，比较依赖于人类总结的经验和规律，而机器学习模型却不会依赖于经验法则，AI已经能自主挖掘出成千上万个人类可能完全注意不到的细节。随着机器学习的加入，量化模型不仅能运用人类已经归纳总结的有限规律，还能从已有数据中识别出隐藏的关联，从而适应更复杂、更多变的市场环境。

四、不被情绪干扰

投资往往要求“反人性”，而量化恰恰就是“无人性”的。当100个投资者同时开始主观交易，结局往往呈现惊人的分化——有人短期内翻倍，有人迅速亏损离场，真正能长期稳定盈利的却寥寥无几。这种“100人操盘100种结果”现象背后，隐藏着主观交易难以突破的残酷现实。我们曾经做过数据统计，数据显示，高达90%的主观交易者长期收益都跑不赢机器执行的量化策略。

五、个人如何开通量化

量化不是机构专属，普通人也能借力数据红利。个人投资者有能力的可以自己做量化交易，现在很多券商给客户提供量化交易工具，开户就能免费使用，详询可以点击头像与我联系，全程协助办理开通。

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