量化交易如何运作指南

什么是定量交易?

近年来，定量交易变得很流行。但是，今天，许多人不知道什么是量化交易，其工作方式或如何实施量化交易分析策略.

我们想提供帮助。在本指南中，我们将说明您需要了解的有关定量交易的一些最重要的知识，这样每个人都可以理解.

定量交易是一种交易策略，涉及使用定量分析来确定何时购买或出售。定量分析涉及通过数学公式处理数字和运行数据.

根据定量分析的结果，您可能会确定某项特定资产的价格将上涨还是下跌.

有些人称其为定量交易，而另一些人则称其为算法交易.

在许多情况下，定量分析就像分析两个最基本的交易编号一样简单：价格和数量。在更复杂的情况下，定量分析可能需要分析数百甚至数千个不同的因素.

如今，世界上一些最大的投资者使用定量分析来做出明智的交易决策。对冲基金可能有一个定量交易部门，例如，专门用于分析每笔交易。对冲基金可能会基于此定量分析进行数十亿美元的交易.

在更基本的层面上，普通投资者可能会在进行交易之前在互联网上阅读定量交易分析。由于互联网上量化交易指南的泛滥，普通投资者可以轻松地对各种规模的投资组合实施量化交易策略.

在更基本的层面上，所有交易都涉及某种类型的定量分析。每当您使用数学，统计数据或数字对未来表现进行预测时，您都在进行定量分析.

定量交易如何运作?

最基本的定量分析器涉及检查两个基本数据输入：价格和数量。这是定量分析中使用的两个最常见的数据输入.

定量交易分析师可能会将价格和数量插入数学公式，例如，以预测资产下一步将流向何处.

将定量交易描述为数学，现代技术和综合数据库的结合。定量交易将所有这些东西扔进搅拌器，然后从所得的数字中提取有用的信息.

定量交易系统包括四个关键组成部分：

策略识别： 第一步是确定策略。寻找策略或创建自己的策略。利用优势，然后决定系统交易的频率.

策略回测： 接下来，在历史市场条件下测试该策略。该策略在2018年的执行情况如何？它在1948年的表现如何?

执行系统： 下一步是链接到经纪人，自动交易并最小化交易成本.

风险管理： 系统开始执行后，目标是优化资金分配和管理风险，同时不断调整和改进量化交易系统.

定量交易是一个广阔的领域。它可以与多种其他交易策略结合使用。常见的定量交易技术可以包括高频交易，例如算法交易和统计套利。所有这些技术都依赖于定量分析来做出明智的决策.

量化交易者做什么?

定量交易者将采用一种交易技术，并使用数学方法为其创建模型。量化交易者将使用数学公式执行该技术.

然后，量化交易者将创建一个计算机程序，将该模型应用于历史市场数据。对模型进行回测（使用历史数据），然后进行优化。如果量化交易者对结果感到满意，那么该系统将使用实际资本在实时市场中实施.

在许多情况下，定量交易者使用诸如C ++或Python之类的编程语言来执行这些交易策略。 C ++在高频交易中特别受欢迎，尽管Python和R可能用于低频交易.

定量交易就像气象学：类比

我们的朋友 在Investopedia 建议考虑像气象学这样的定量交易.

气象学家的工作是分析特定区域的天气模式，当前输入和历史数据，然后根据该信息做出预测.

就像气象学家一样，量化交易者检查各种输入，分析这些输入在历史上对市场意味着什么，然后根据该分析做出预测.

气象学家可能会发布天气报告，指出下雨的可能性为90％，即使目前外面晴天。气象学家在分析了整个区域的传感器的气候数据后得出了这个违反直觉的结论.

尽管目前没有下雨，但历史数据表明，从传感器检测到类似数据时，有90％的时间在下雨。例如，传感器可能扣除了15％的压力下降。在90％的时间内，检测到压力下降了15％，接下来的24小时会下雨.

量化交易者可能会发布类似的分析。例如，比特币的价格可能达到20,000美元。市场处于全面牛市模式，每个人都对价格将继续上涨持乐观态度。量化交易者可能会检查基本数字，以预测牛市即将结束.

定量交易的例子

一个好的量化交易者将创建一个预测未来的程序.

没有定量交易程序可以100％地预测未来。但是，一个多于对错的定量交易程序也许可以创造一致的利润。.

假设某位投资者希望预测某只股票的未来价格。那位投资者相信动量投资。她编写了一个简单的程序，该程序可以识别市场上涨动能期间的获胜股票。在下一次市场回升期间，该投资者的计划会购买这些股票以持续赚钱。这是量化交易的力量的一个简单例子.

通常，交易者将使用多种技术来识别获胜的股票。例如，为了补充其定量分析，交易者还可以使用技术分析，基础分析和价值投资技术。通过仔细考虑所有这些策略，交易者最有机会选择获胜的股票并获得最大的回报.

定量交易的利与弊

如果量化交易在100％的时间内都是正确的，那么世界上每个对冲基金都只会使用定量分析。像任何交易策略一样，量化交易也不是完美的.

优点

从交易中删除情绪： 定量交易与数字，输入，数学和公式有关。定量分析公式没有情感投入的空间。只是数据.

与其他交易策略结合可很好地发挥作用： 最好的交易者使用多种策略来告知他们的交易决策。为此，定量分析特别有效。它很好地补充了其他交易策略.

对多种资产做出明智的决定： 定量交易可以快速分析多种资产。只需将输入插入公式即可立即进行定量分析.

不一定100％都是正确的： 世界上没有任何一种交易策略会在100％的时间内100％正确。但这不是量化交易的目标。目标是进行比不正确交易更多的正确交易.

缺点

数据过多： 定量交易者可以访问大量数据。例如，您可以查看数千天股票交易活动的市场数据，然后根据该信息制定交易策略。有时，使用大量数据是一件好事。在其他情况下，太多的数据对于交易员来说是压倒性的.

良好的定量交易需要不断的适应： 金融市场异常活跃。定量交易策略必须具有同等的动态性才能跟上潮流。对冲基金可能会创建一个有效的量化交易公式，只是要使该公式在几个月内过时。当量化交易者的公式持续获利时，量化交易者可能会继续获利，而当其交易公式突然不适用于市场条件时，交易者可能会继续遭受亏损。.

您正在与对冲基金竞争： 对冲基金有钱建立一个成熟的量化交易部门。他们雇用了数十名程序员，分析师和统计学家，以开发最佳的定量交易模型。如果您想成为量化交易者，那么您将与这些人竞争.

如何查找或创建量化交易策略

在上面，我们提到策略识别是实施定量交易策略的第一步.

今天找到（或创建）正确的量化交易策略是从市场上持续赚取利润的第一步.

幸运的是，找到一个好的量化交易策略并不难。您可以通过公共渠道轻松找到有利可图的量化交易策略。学者定期发布理论交易结果，例如，基于各种公式和分析。金融行业出版物和贸易杂志将重点介绍当今领先的对冲基金所采用的交易策略.

您可能会问：为什么有人会分享一种有利可图的量化交易策略？对冲基金为什么不保留这种策略呢？如果每个人都在使用特定的交易策略，那么当其他人挤进市场时，它是否会阻止该策略长期起作用？?

这是一个很好的问题，但也有一个很好的答案。对冲基金将分享其策略的基本细节，但不会讨论用于执行交易策略的确切参数和调整方法。这些优化对于将平均策略转化为有利可图的策略至关重要.

以下是一些用于确定当今交易策略的最佳免费资源：

社会科学研究网络 – www.ssrn.com

arXiv量化金融 – arxiv.org/archive/q-fin

寻求阿尔法 – www.seekingalpha.com

精英商人 – www.elitetrader.com

这些网站具有数以万计的交易策略。您会看到策略分为不同的类别，包括“均值回归”和“趋势跟随”或“动量”策略.

您还会看到交易策略根据其频率而分开。例如，某些策略是为低频交易（LFT）设计的，这通常意味着您持有资产至少一天。还针对高频交易（HFT）构建了其他策略，这意味着您在整个交易日中买卖资产.

您还可以找到“超高频交易”（UHFT）策略，该策略涉及仅持有资产几秒钟或几毫秒的时间。.

如何回溯定量交易策略

回测是开发量化交易策略的关键部分。确定策略后，您想查看该策略在实际市场条件下的表现。幸运的是，唾手可得的数据非常丰富，可以轻松地在历史加密市场，股票市场和其他市场上测试您的策略.

例如，许多新手量化交易者将使用Yahoo Finance提供的免费历史交易数据。但是，更多的专业人士或高级交易者可能希望为更好的数据付费.

免费数据与付费数据：为什么要考虑为市场数据付费

免费数据的优势显而易见：免费获取唾手可得的大量历史市场数据。但是，释放数据存在很大的弊端，包括：

准确性问题： 免费数据可能有错误。数据提供商没有动力纠正这些错误，因为它们没有得到报酬。专业交易员将从两个或多个来源中提取数据，然后相互检查数据（例如，使用尖峰过滤器）以消除不一致之处.

生存偏差： 1967年在股票市场上市的许多公司今天不再交易。一些已经被收购。其他人破产了。不幸的是，一些数据集仅包括存活了数十年的公司。这将生存偏差引入到您的策略中。您只分析生存下来的公司。您的交易策略回测不可避免地会比实际市场条件下的表现更好.

公司行为，股票分割等： 免费数据集也可能会忽略某些公司行为以及这些行为如何影响股票。例如，它们可能不包括股票分割和股息的调整。更加专业的数据提供者将对其数据进行调整，但是免费数据提供者不会.

如何为您的量化交易策略设置执行系统

定量交易执行系统各不相同。一些执行系统是完全自动化的：该系统无需人工干预即可进行交易。其他执行系统是手动的，操作员执行每笔交易.

通常，HFT和（尤其是）UHFT交易策略是完全自动化的，而LFT策略是手动或半手动的.

建立执行系统时要考虑的一些重要事项包括：

与经纪人的接口： 有些人通过电话打电话给经纪人以进行交易。其他人则建立了一个全自动的高性能应用程序编程接口（API）。通常，您希望与经纪人的互动自动化，因此您可以专注于优化交易策略.

最小化交易成本： 在短时间内进行数百笔交易时，最小化交易成本至关重要。经纪收取什么费用？您是否要为每笔交易支付固定费用或百分比费用？交易所是否将从经纪人处收取费用？滑点呢？您打算执行的订单与实际执行的订单之间有什么区别？那点差呢？所交易证券的买入价和卖出价之间有什么区别？对于一个每月进行几笔交易的普通家庭投资者而言，这些事情并不重要。对于定量交易者-特别是高交易量交易-即使很小的费用也可以迅速加起来.

策略绩效与经回测的绩效的差异： 一些量化交易策略可以在实际市场条件下完美运行。他们复制了他们久经考验的成功并取得了丰硕的成果。但是，许多交易系统可能会迅速分化，经过回测的性能会迅速将其与现实世界的性能区分开来。错误可能会出现。市场状况可能会发生变化。过去导致某些输出的相同输入可能不再导致这些输出.

潜伏： 延迟是您发出订单时损失的时间。您的订单需要多长时间才能到达交易所或经纪人？延迟可能会严重影响获利能力-特别是对于HFT或UHFT策略.

关于量化交易的常见问题

问： 并非所有交易策略都涉及某种定量分析?

A： 根据定义，定量分析涉及使用输入（例如价格和交易量）进行预测。许多交易策略（甚至是最基本的策略）都涉及查看数字以对未来做出预测。从这个意义上说，许多交易策略在某种意义上可以被视为定量交易策略。.

问： 定量交易和算法交易有什么区别?

A： 算法交易和定量交易可能看起来像是同一事物的两个名字。它们紧密缠绕在一起，但略有不同。算法交易是量化交易的特定部分。算法开发人员将创建一种算法，量化交易者可以使用该算法来产生利润。如果没有算法，则定量交易开发人员可以创建定量交易系统，但无法与任何人一起对其进行编程。话虽如此，有些人（包括维基百科）可互换地使用术语定量交易和算法交易.

问： 如果我想成为量化交易员或量化开发人员，应该获得哪个学位?

A： 量化交易者来自所有不同的背景。大多数定量交易者没有使用特定的学位。但是，某些学位比其他学位更受欢迎。例如，计算机科学和数学学位尤其受欢迎。许多具有软件开发背景的人都试图进入定量交易空间.

问： 历史交易数据如何为“好”或“坏”。并非所有交易数据都一样?

A： 某些历史市场数据可能是好是坏。一些数据不正确。一些数据存在生存偏差（仅包括根据当前数据幸存的公司）。免费的数据源可能对初学者定量交易开发人员有利，但更认真的开发人员将希望为数据付费.

问： 哪种编程语言用于定量交易?

A： 建立算法交易系统需要强大的编程技能。通常，C ++是首选语言，因为它是最快的语言，这在每微秒计数时很重要。一些开发人员使用R和Python来回测和评估交易策略，尽管他们使用C ++进行编码以实现快速执行和高频交易。对于中低频交易，任何一种语言都应该没问题.

问： 在哪里可以找到可以给我带来高无风险收益的交易算法?

A： 定量交易是先进的，但不能保证回报。如果有人试图向您出售高收益，无风险收益的交易算法，那么您可能被骗了.

棕榈滩定量+定量交易最终词

定量交易是使用统计数据和数学来基于过去发生的情况预测会发生什么的过程.

如今，从加密货币交易员到对冲基金经理的每个人都使用定量分析来做出明智的决定。一些人专门使用定量分析来预测其下一步行动，而另一些人则使用定量分析作为更广泛的工具包的一部分.

如果您擅长分析数据，则可能需要进行定量交易。如果您不擅长分析数据，则可以在网上找到大量的定量交易资源，从中可以阅读所有类型市场的定量分析报告。.

一如既往，交易愉快!