通俗易懂的量化交易科普指南
像一位老船长,凭借多年的经验、直觉和对海图的解读,在浩瀚的股海中航行。
像是给这艘船装上了最先进的GPS导航、气象卫星和自动驾驶系统。
量化交易不再依赖"感觉",而是依靠数据、模型和算法来做出投资决策。
"我感觉这家公司前景很好,财报也不错,应该买入。"
"我的模型回测了过去10年的数据,发现当A指标大于X,且B指标与C指标形成金叉,同时市场波动率低于Y时,未来5天股价上涨的概率达到70%。现在条件满足,程序自动买入。"
量化交易是一种利用数学、统计学和计算机技术,从海量历史数据中寻找规律,并构建模型来指导投资决策的交易方式。
首先要有一个投资想法或假设。例如:"股价低于其内在价值的公司,长期来看会跑赢市场"(价值投资),或者"过去一段时间涨势良好的股票,在短期内会继续上涨"(动量效应)。
收集和处理海量数据,包括行情数据、基本面数据和另类数据(如卫星图像、社交媒体情绪等)。数据必须经过"清洗",去除错误和异常值。
将策略思想编写成计算机模型,然后在历史数据中运行,模拟过去的表现,评估策略是否有效。
如果回测结果令人满意,策略就会被投入真实市场运行。交易指令由程序自动发出,通过券商接口直接下单。它的优势在于速度快、纪律性强,能够捕捉转瞬即逝的机会。
持续监控模型的实盘表现,设置严格的止损线,防止巨大亏损。同时,根据市场变化对模型进行微调和优化,就像给软件打补丁一样。
识别并跟随已经形成的市场趋势,比如"追涨杀跌"(但通过算法更理性)。
相信股价围绕一个均值波动,当价格偏离均值过大时,就会买入或卖出,赌价格会"回归"均值。
寻找两只或多只历史价格相关性很高的股票。当它们的价差突然拉大时,买入被相对低估的,卖出被相对高估的,等待价差回归正常以获利。
找出那些长期能带来超额收益的共同特征(因子),比如"价值因子"(低市盈率)、"动量因子"(近期涨幅大)等,然后构建一个包含这些因子股票的投资组合。
国内外都有一些面向个人投资者的量化平台(如JoinQuant、RiceQuant)。它们提供了数据、回测系统和模拟交易功能,你只需要有编程基础(主要是Python),就可以在上面实现和测试自己的策略。
直接购买公募基金或私募基金发行的量化策略产品,让专业团队替你管理。这是最适合大多数普通人的方式。
量化交易是金融与科技深度融合的产物,它正深刻地改变着市场的生态。
它既不是一夜暴富的"印钞机",也不是高深莫测的"黑魔法"。
它是一门严谨的科学,核心在于用系统性的方法,在控制风险的前提下,追求长期稳定的超额收益。
理解量化交易的基本逻辑,有助于我们更理性地看待市场波动,并为自己选择更科学的投资工具。
本文仅为知识普及,不构成任何投资建议。市场有风险,投资需谨慎。
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