量化交易利用現(xiàn)代統(tǒng)計學和數(shù)學方法,借助計算機技術(shù)來進行證券投資,從而降低了投資者情緒波動的影響,避免在市場過度狂熱或悲觀時做出非理性的投資決策。
量化交易通常由金融機構(gòu)和對沖基金在傳統(tǒng)金融領域中使用,以做出交易決策。但隨著交易技術(shù)的飛速發(fā)展,很多的個人交易者也開始采用這種交易方法進行個人交易。
是的,量化交易在現(xiàn)如今確實是可以賺錢的,大部分量化交易人確實是致富了,但同時也有許多限制性條件需要克服。量化交易是充滿挑戰(zhàn)的,和任何一個新的創(chuàng)業(yè)項目是一樣的。在激烈的競爭中,也有一部分量化交易者是失敗的。
量化交易具有以下特點:
1、紀律性
根據(jù)模型的運行結(jié)果進行決策,而不是憑感覺。紀律性可以克制人性中的貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點,也可以克服認知偏差,并且可以跟蹤。
2、系統(tǒng)性
具體表現(xiàn)為“三多”,即多層次、大類資產(chǎn)配置、精選具體資產(chǎn)三個層次上都有模型。二是多角度,定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結(jié)構(gòu)、估值、成長、盈利質(zhì)量、分析師盈利預測和市場情緒等;三是需要處理海量數(shù)據(jù)。
3、套利思想
定量投資通過全面、系統(tǒng)性的掃描,捕捉錯誤定價和估值帶來的機會,發(fā)現(xiàn)低估資產(chǎn)并買入,賣出高估資產(chǎn)以獲利。
4、概率取勝
定量投資通過挖掘歷史數(shù)據(jù)中有望重復的規(guī)律加以利用,并依靠組合資產(chǎn)取勝,而非單個資產(chǎn)。
四、怎么入門量化交易?
1、了解量化交易基本概念
2、學習編程基礎
編程是量化交易的基本工具。Python和R是量化交易和數(shù)據(jù)分析領域最新和最流行的編程語言之一。
3、熟悉量化交易的常用工具和編程庫
了解量化交易的工具和編程庫,可以有效地提高編寫量化交易程序的效率和準確率。
常用的量化交易工具包括Web Scraping、TensorFlow、Seaborn、Plotly、Matplotlib、Backtrader、Tushare、Pandas-Datareader、Scikit-Learn、Zipline等。
4、了解量化交易策略
量化交易策略有很多種,趨勢策略是一種重要的量化交易策略,均值回歸策略是另一種流行的策略,動量策略是利用速度和方向監(jiān)測股票價格的變化。這些策略各有不同的特點和適用范圍,可以選擇一個或多個進行研究,熟悉后再深入研究量化交易。
5、參加量化交易社群或比賽
加入量化交易社群,比如量化交易論壇或微信公眾號、量化交易比賽都是不錯的選擇,可以很快的提高量化技能和認知。
6、不斷實踐
實踐是學習量化交易的最重要的一步。通過實踐,不斷調(diào)整和改進,不斷提高量化交易的效率和盈利率。