在证券投资行业，经常会涉及到“量化交易”这个词，随着区块链的兴起及数字货币大热，量化交易也逐步被人所熟知，今天密码百科给大家科普一下什么是量化，以及量化的几个重要特点。

一、什么是量化交易？

从术语角度来说，量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

把这段话翻译成白话，量化交易就是利用编程、数学和金融知识，来打造一个策略用以执行交易，比如股票、期货等。

举个浅显的例子，假如说在A城市，从机场到市中心有5条路可以走，一家出租车公司规定，司机必须在1小时内到达，早到加钱，晚到罚钱。一开始，有几个老练的司机总能提前到达市中心，但大部分司机到达时间晚于他们。

后来这些晚到的司机中，有几个对路况进行研究，每天让很多辆车用一样的速度从机场开到市中心，并且连续研究了5年的数据，最终发现，这5年来，绝大多数情况下，有一条路总是要比别的路快。从此以后，但凡是从机场到市中心的活儿，这几个司机就只选择这条路。这就是“量化”。

通过以上这个例子，相信对于“什么是量化交易”，大家已经理解了，那么在证券投资中也是一样的道理，交易策略通过计算机编程执行，从而进行自动或半自动的下单交易。

量化交易的4个特点

①严格的纪律性

量化交易是根据投资者的自身想法创造一个策略，故而策略代表投资者来进行交易，这样可以极大地减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策，根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

②完备的系统性

具体表现为”三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

③套利思想

定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。举个例子，在A股的历史估值达到某一个区间的时候，下跌的概率高达80%，那么当我们面临这种情况时是不是可以考虑去控制仓位转而适当防守呢？反过来也可以用各种数据去找出被相对低估的地方去投资。这就是所谓的套利思想；

④概率取胜

一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。正如大多数人在股票市场上的终极目标就是买在最低点，卖在最高点，从概率上来说不是不可能，而是概率非常非常小。那么通过量化测算，在往期哪些情况下胜率高一些，相对的仓位就可以重一些。通俗点说，量化可以让你在赢的时候赢多点，输的时候输少点。

二、量化的几点风险

虽说量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，以实现风险最小化和收益最大化，但量化也是一把双刃剑，往往存在一定的潜在风险，需要大家了解一下：

①历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是目前量化交易难以克服的；

②模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象；

③网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响；

④同质模型产生竞争交易现象导致的风险；

⑤单一投资品种导致的不可预测风险。

在国内，目前量化交易占比不到5%，但根据统计，量化交易在美国交易占比中已超过70%。对于投资者来说，只有认清量化的优势与风险，使之在技术上更完备，才能发挥好其最大价值。

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密码百科丨什么是量化交易？