金融笔记：量化交易的简单介绍

注：本文笔记来自于b站up主的分享视频——python量化交易课程：10分钟带你了解量化交易_哔哩哔哩_bilibili

1. 量化交易 VS 传统交易

传统交易像镰刀割韭菜；量化交易像大型收割机割韭菜。更多体现在效率上。在金融交易比较发达的美国，量化交易占据 70%以上股市量，是 A 股未来的趋势。
2. 量化交易是什么

借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术进行交易的证券投资方式。 - 从一个灵感开始（灵感就是指那些想验证的可能会盈利方法） - 如果股价显著高于近几日的平均价格，买入；低于近几日的平均价格，卖出。 - 需要明确并细化问题 - 一般灵感比较模糊，所以需要将其细化成明确的可执行的策略，目的是为了得到能够确定的结果，以及为后续程序化做准备。比如“近几日”是几日；买入卖出是买卖多少；买卖哪只股票；多高才是“显著高于”；多低才是“显著低于”。 - 每个交易日检测除 st 股外的国内 A 股所有股票。 - 将策略转化成程序并检验效果 - 检验方式：回测；模拟交易；实盘交易
3. 量化交易的价值

可以利用大量历史数据来验证策略，提高效率
更科学更客观的衡量交易策略的效果
- 比如 10 个交易日的验证太少了，需要更多的交易日验证，同时量化交易还可以利用数学与统计学自动给出客观的结果，比如年化收益率，最大回撤率，夏普比率等。
全市场实时捕捉交易机会
- 当你知道一个盈利条件，且行情一旦满足这个条件，你就可以操作盈利。问题是市场几千个股票，股价时时刻刻都在变动，你能盯住几个，会错失多少个机会。但量化交易可以利用计算机全市场实时盯盘，可以不错过任何交易机会，加倍盈利能力。

更多的盈利机会
- 量化交易可以利用计算机对海量数据分析得到常人难以发现的盈利的机会，而且有些机会只有量化交易才能利用，比如 ETF 套利，其特点是套利的空间很小，非量化交易不能发现。

4. 量化交易需要什么技能

数据
- 要有能方便使用的各种投资相关的数据。同时需要考虑到数据的收集、存储、清洗、更新以及数据取用时的便捷、速度和稳定。
一套量化交易的系统
- 要有能编写策略，执行策略，评价策略的系统，这要考虑到系统对各种策略编写的支持、系统进行回测与模拟的高仿真、系统执行策略的高速、系统评测策略的科学可靠全方面。
- PTrade 量化平台：是一款支持量化交易的软件，为投资者提供做量化交易工具与服务，帮助投资者更好的做量化交易。

一定的编程能力