小散能成为量化交易员吗？

小散能成为量化交易员吗？
量化交易也被称为算法交易，可以被定义为人们通过严谨的研究，系统化地执行交易策略。而能给出量化交易策略的人通常被称为宽客或者量化交易员。宽客通常会基于高深的理论构造追求超额利润，并系统地加以实施，他们会刻苦专研交易策略的产生和实施过程。由于量化交易在全球金融市场的交易量中占据很大比重，而量化交易所用的方法看上去都不比较高深，且多为机构交易者所使用，很多机构的宽客也确实都获得了物理、数学、工程，或者计算机科学方面的硕士、甚至博士学位，这些无形中为量化交易蒙上了一层层神秘的面纱。然而，随着技术的不断成熟级策略的日益多元化，普通的个人投资者（小散）通过学习一些基础的知识、工具、建模方法，也可以建立自己的量化交易系统。但毕竟量化交易不是“无门槛”的博彩领域，要想成为宽客我们还是需要做点准备，下面我们就看看宽客的工作程序和具备的基本技能。

1.建模
说白了就是找到哪些&#34;因子”和最终结果是相关的。在实战过程中，有些因子是已知的也是常用的(例如市盈率 PE、均线MA等)，而要想在市场上赢得超额收益，我们需要发现更多的未知因子、或者是众多已知因子的重组、又或者是已知因子的不同参数的调试，总之就是要充分发挥想象力，去寻求一些新突破。
2.回测
无论我们选取的是基本面因子还是技术面因子，无论我们基于什么高深的理论体系进行模型的搭建，模型有没有用都是需要实践的检验。但是如果一上来就是实盘检验，一来代价高、二来时间长，所以我们通常采用历史数据回测的方式。
简单说，回测(Backtesting)就是在我们设定了某些交易策略的执行条件之后，基于历史已经发生过的真实行情数据，从历史上某一时间点开始，严格按照设定的交易策略条件执行交易，模拟真实金融交易的规则进行买入、卖出，得出该交易策略在这一时间段内的盈利率、最大回撤率等数据。
3.实战
即便回测反馈再好，没有经过真正的实战，我们也很难说模型是有效的。所以通常回测之后会经历实盘，但为了避免损失过大，为验证而做的实战操作往往是小仓位尝试。而影响实盘效果的原因有以下这些!
。资金量越大越容易在买卖时偏离回测数据。(这条我们小散可以忽略，通常是指机构的大资金量影响了小盘股的正常走势。&#34;
。实际情况和历史规律发生偏离。
(例如股指期货打开了股市的做空机制、港股通为A股引进了外资等，这些因素都可能使当下走势和历史规律出现偏离。)
。发生黑天鹅事件。(例如日本核
电泄漏影响中国核电股票的走势、突发的非洲猪瘟影响猪肉及其上下游个股的走势，这些黑天鹅事件是回测无法反应，目实战无法避免的问题。)
·心理因素。(心理因素和黑天鹅
事件都是考验宽客的判断力，在何种情况下要不要做一些主动干预?有时候积极地干预是有效的，有时候反而是破坏性的。)
4.改进
经过实战发现问题，或者在新的回测中发现问题，那就需要进行改进。在量化交易过程中整个&#34;建模--回测--实战--改进&#34;的过程往往不是一蹴而就的，而是一个不断改进、不断轮动的过程。随着实际环境的不断变化，不断增加或减少量化因子和相应的权重，不断进行回测，不断实战，最终得到不断改进。而为了提高工作效率，我们住任需要有以一软硬件万面我们往往王西右门下软件方面的准备，才能帮助我们成为真正的宽客。
成为宽客的准备
需要拥有一些统计学基础知识。
例如:如何计算均值、标准差，或者如何进行线性回归分析等。
需要会一些软件的使用。
例如:Matlab、Python、Excel等。
需要了解一些平台。
例如:优矿、聚宽、米筐、果仁等。
需要具有一定的判断力。
就像上面提及的黑天鹅事件和心理因素，当出现了影响市场行为的消息，而已有策略无法自动进行调整，宽客就不得不放弃系统性方法，而采用主观判断型交易策略。所以宽客需要懂股票懂投资，不是所有的程序员都能成为优秀的宽客的。