量化交易揭秘：数学模型指导买卖

量化交易是什么？

作为一个计算机专业博士，学过一些哲学和逻辑学，炒股票、看盘多年，做了几年数据科学家后转到量化领域，现在在一家私募工作。我对量化交易有种特殊的情怀，渴望保持一颗有趣的灵魂。受邀从业内角度谈谈量化交易，这个话题引发了很多讨论和争议，值得深入探讨。

我承认自己文字功底不算好，平时专注于模型开发，对行业的讨论关注不多。但既然答应了要写，我就认真研究了市场上关于量化的讨论。知乎上很多人认为量化是个伪命题，说量化交易不赚钱，在中国行不通，理由多是自己在量化交易中亏了钱，策略同质化导致连续亏损。而在一些量化策略平台和论坛上，看到的又是动辄300%、500%的收益率，简直像ATM取款机一样，令人惊叹。但这些大佬的交易理念和策略思路却往往没有详细说明。

看完后，我有几点感受：

第一，国内量化确实引起了广泛关注，值得讨论；

第二，大家最终关心的是赚钱与否，这几乎是唯一的评价标准，真是现实的社会；

第三，很多人谈量化交易时观点割裂，有人只谈量化，有人只谈交易，彼此难以沟通。

很多人问我，看了知乎上的大道理，听了大V的讲座，还是搞不清量化交易是什么，它好不好，有没有前途，能不能给我一个答案？我自己总结了一下，本质上，都是“归纳法”思维惹的祸。

归纳法就是看到现象推导结论，因为前提A、B、C都指向结论D，如果A、B、C是对的，那么D肯定是对的；如果A、B、C是错的，那么D也是错的。但如果A是对的，B是错的，C是模棱两可的，那结论就让人迷惑了。古希腊哲学家早就指出，归纳法不靠谱，一个反例就能推翻一切，即使穷尽了当下的所有例子，也无法保证未来同样正确。

市面上关于量化的书籍、大V、论坛讨论已经很多，大家都拿自己举例子，正面反面都有无数个，我再举一个自己的例子也只是徒增烦恼。所以，我决定发挥哲学特长，用“演绎法”来解释这个问题。

首先，我们定义一下量化交易。量化交易，英文叫Quantitative Trading，分为两个部分：量化（Quantitative）和交易（Trading）。量化，就是把人感知到的东西“变”成“数”，用数据来描述现象和规律，本质上就是数学。交易，就是买卖，赚取价差。量化交易，就是用数学方法来指导买卖，核心是计算价格，预测价格变化，实现低买高卖。

量化交易本身并不神秘，就像看到太阳画个圆，测量出直径一样，都是数学。运用量化手段的门槛不高，难的是在什么市场上，用什么方法，能持续算出价格规律，并在理想价格上成交。因此，量化交易需要满足三个条件：

一、存在公开交易市场，对所有交易者一视同仁，提供公允价格；

二、具有连续的价格，有稳定的可追溯历史数据；

三、流动性好，可以实现有效交易。

因此，量化交易适合在股票、期货、数字货币等有交易所、流动性好、历史数据丰富、参与者门槛低的公开市场上进行标准化合约交易，而在国债、远期、REITS、ABS、收益凭证等参与者少、价格不透明的市场上，用数学工具做定价模型可以，但做量化交易就不太合适了。

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量化交易的逻辑是什么？

量化交易的核心逻辑是统计套利（Statistical Arbitrage），它利用市场定价效率低下的短期价格优势，结合统计和数学模型来识别交易机会。可以将其视为“配对交易”的升级版。与只关注一对交易标的的配对交易不同，统计套利逻辑会在几十种甚至上百个交易标的中寻找价格相关性的产品对。

什么是量化?数字货币交易过程中的量化是什么意思？

量化交易本质上是利用数学、统计、计算机等模型和方法来研究金融市场、预测价格走势，从而指导交易，包括自动化交易和半自动交易。数字货币的量化交易就是将量化手段运用于数字货币领域，从计算机角度来看，有如下特点：

1.接口是互联网的websocket和REST，与编程语言无关，比传统期货、股票的CTP接口更先进；

2.交易时间是7*24小时，没有传统期货、股票的跳空问题，统计处理更方便；

3.交易所在云服务器上，大型高频做市商不存在硬件优势，因为托管机房本质上也是云服务器地址。

量化交易具体方法？

量化交易有多种具体方法，基于数学和统计分析，具体选择取决于交易目的、市场条件、数据来源等因素。常见的量化交易方法包括基于价值的投资、技术分析、基本面分析、风险套利等，每种方法都有其特定的实现方式和策略。具体方法还可以通过软件实现，如自动交易程序或算法交易，这些程序可以根据设定的参数和规则自动化地进行交易，提高了交易效率和准确性。量化交易不仅适用于股票、期货等金融市场，也可以应用于商品、外汇等其他交易领域。

如何看量化交易？

看待量化交易需要有科学的态度，严谨的逻辑和数据支持。量化交易不是凭空想象或靠感觉决定的，而是通过对历史数据和市场规律的分析，制定出可靠的交易策略。关注交易策略的胜率、盈利能力、风险控制等指标，交易策略的胜率和盈利能力很重要，但也要注意风险控制，避免大幅亏损。了解交易策略的基本原理，不同策略可能使用不同的技术指标和算法，了解其基本原理和适用范围才能更好地理解和运用。注意市场变化和策略调整，市场是不断变化的，交易策略也需要不断调整和优化，密切关注市场变化，及时调整策略，才能保持交易的稳定性和盈利能力。选择可靠的量化交易平台和数据源，量化交易需要大量的数据支持和计算能力，选择可靠的交易平台和数据源，确保交易的准确性和稳定性。