什麼是量化交易？
量化交易包括基於定量分析的交易策略，依靠數學計算和數字計算來尋找交易機會。價格和成交量是量化分析中比較常用的兩個數據輸入，作為數學模型的主要輸入。
由於量化交易一般由金融機構和對沖基金使用，交易量通常很大，可能涉及數十萬股和其他證券的購買和出售。因此現在越來越多個體戶也開始看重量化交易。
量化交易重點整理
- 量化交易利用數學函數和自動交易模型來做出交易決定。
- 在這種類型的交易中，回測數據被應用於各種情況，以幫助尋找獲利的機會。
- 量化交易的優勢在於可以優化利用現有數據，並消除交易過程中可能出現的情緒化決策。
- 量化交易的缺點是使用範圍有限：一旦其他市場參與者瞭解到量化交易策略，或者隨著市場條件的變化，量化交易策略就會失去其有效性。
- 高頻交易（HFT）是大規模量化交易的一個例子。
量化交易介紹
量化交易者利用現代技術、數學和綜合數據庫的優勢，做出合理的交易決策。
量化交易者採用一種交易技術，並利用數學創建一個模型，然後他們開發一個電腦程式，將該模型應用於歷史市場數據。然後對該模型進行回測和優化。如果取得了有利的結果，該系統就會在實時市場上用真實的資本實施。
量化交易模型的運作方式可以用一個比喻來描述。考慮一份天氣報告，氣象學家預測90%的機會會下雨，而陽光卻很燦爛。氣象學家通過收集和分析整個地區傳感器的氣候數據，得出了這個反常的結論。
一個電腦化的定量分析揭示了數據中的特定模式。當這些模式與歷史氣候數據中揭示的相同模式進行比較時（回測），100次中有90次的結果是下雨，那麼氣象學家可以有把握地得出結論–因此，90%的預測。量化交易者將這一過程同樣應用於金融市場，以做出交易決策。
歷史價格、成交量以及與其他資產的相關性是量化分析中比較常用的一些數據輸入，作為數學模型的主要輸入。
量化交易的例子
根據交易者的研究和偏好，量化交易算法可以被客製，以評估與一隻股票相關的不同參數。考慮一個相信動量投資的交易員的情況。他們可以選擇編寫一個簡單的程式，在市場的上升勢頭中挑選出贏家。在下一個市場上升期，該程式將買入這些股票。
通常情況下，從技術分析到價值股再到基本面分析的各種參數，被用來挑選出複雜的股票組合，以實現利潤最大化。這些參數被編入一個交易系統，以利用市場運動。
量化交易技術被某些對沖基金、高頻交易（HFT）公司、算法交易平台和統計套利部門廣泛利用。這些技術可能涉及快速的訂單執行，通常有短期或極短期的投資觀點。
量化交易的優勢和劣勢
交易的目的是計算出執行獲利交易的最佳概率
一個傳統交易員可以在傳入的數據量淹沒決策過程之前，對有限數量的證券進行有效的監控、分析並做出交易決策。量化交易技術的使用通過使用電腦自動監測、分析和交易決策來闡明這一限制。
克服人性是交易中最普遍的問題
無論是恐懼還是貪婪，在交易時，情緒只會扼殺理性思考，這通常會導致損失。電腦和數學不具備情感，所以量化交易消除了這個問題。
量化交易的缺點
金融市場是不斷變動的動態市場，也就是說，量化交易模型必須具有同樣的動態性才能持續成功。許多量化交易者開發的模型在其開發的市場條件下可能暫時有利可圖，但當市場條件發生變化時，很多量化交易者常常都以失敗告終。
量化交易者常常被問的問題
什麼是量化交易？
量化交易者使用數學模型和大型數據集來尋找交易機會，購買和出售證券。
量化交易者會賺很多錢嗎？
因為他們必須具備一定的數學技能、訓練和知識，所以華爾街經常需要量化交易者。事實上，許多量化交易者擁有應用統計、電腦科學或數學建模等領域的高級學位。因此，成功的量化交易者可以賺取大量的金錢，特別是如果他們受雇於一個成功的對沖基金或交易公司。
如何成為一個量化交易者？
一個有抱負的量化交易者需要有特別的技能，並對所有的數學事物感興趣。數學學士學位，金融工程或定量金融建模的碩士學位，或MBA都有助於獲得工作；許多分析師還將擁有這些或類似領域的博士學位。除了高級學位外，量化師還應具有數據挖掘、研究方法、統計分析和自動交易系統的經驗和熟悉程度。
算法交易和量化交易之間有什麼區別？
最主要的區別是，算法交易能夠實現交易決策和執行的自動化。雖然人可以成為量化，但電腦比最聰明、最迅速的交易員都要快得多，也更準確。
在哪裡可以免費學習程式語言或量化交易？
因為量化交易需要掌握數學，統計學和程式設計，所以不可能簡單地讀幾本書就能成為高手的情況。相反，成功的量化交易者在正規教育、產業資格認證和自學方面投入了大量的時間和金錢。此外，交易系統和基礎設施的成本也很高，而且是資本密集型的。
