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量化交易（Quantitative Trading）是指并非透過個人主觀、自己的認知去判斷，
而是透過數據運算來判斷做決策，是一種依靠數學和統計模型來辨別市場交易的策略。

這篇文章速石來介紹量化交易策略是什么、怎么做、有哪些類型及優點缺點介紹。

本文的內容為:

量化交易是什么？
量化交易策略的優點
量化交易策略的缺點
量化交易策略怎么做?執行流程和步驟
量化交易策略有哪些類型？
量化交易策略的未來?
重點整理：量化交易策略是什么？

量化交易是什么？

量化交易是一種依靠數學和統計模型來辨別市場交易的策略。

量化交易通常需要大量的數據與算法邏輯，
一般會對包括基本面、籌碼面、技術面、經濟面、事件、時間周期等等數據信息進行分析，并根據合理的邏輯設計及驗證策略，最終根據數據與策略進行交易決策。

量化交易大多會需要程式語言進行數據分析與執行，一般都是大型機構投資人、對沖基金使用的交易策略，它們的交易量通常很大。

但是目前也逐漸有越來越多個人投資者開始使用量化交易策略。

量化交易根據數據做決策 vs 傳統交易用人主觀判斷做決策

量化交易策略的類型，許多可以和傳統的策略一樣，
差異只在于是由個人做最終決策，還是根據數據結果執行決策。

例如傳統的價值投資，是通過個人去做充足的研究，對價格、價值做出分析，做出選股決策。

但你也可以用量化的方式做價值投資，用數據去判斷價格、價值，最終做出選股決策。

量化交易策略的優點與缺點如下：

量化交易策略的優點

可以被驗證
可以克服情緒
藉由數據可以發掘出肉眼和經驗無法找到的超額報酬機會
可以管理更大規模的策略與資金

量化交易策略最大好處，就是它可以被驗證、可以克服情緒，
因為我們主觀判斷的時候，其實會有很多情緒在里面，但如果是透過數據運算做決策，那情緒的影響就減少了。

雖然我這樣說，但對情緒、風險控管不佳的人，如果不照著策略走，那即使量化也沒有用。

此外，一般經理人單靠人力能管理的資金規模其實很有限，因為一個人主動管理時，研究范圍有限、策略最多就那么多，對風險分散程度有限，
但量化策略能夠讓一個人或一個團隊管理大量策略算法。

量化交易策略的缺點

進入門檻高、數據取得困難且高成本、需要程序能力、許多策略需要大資金才可執行
每個人使用的數據或策略可能都一樣、競爭使利潤變薄
可能對邏輯和參數過度優化而不自知
金融市場規則變化、短期失靈，或參與者變化，都有可能會讓過去有效的策略失效
任何數據本身必然有限制、有極限，不可能永遠保持創造超額報酬的能力
無法規避一些特殊的人為影響，例如戰爭、政變等等，市場變得不效率時量化策略如果分析的數據信息不足，不一定能及時反應。

今天你會拿數據驗證、別人也會拿數據驗證，那大家做出來的東西可能就都一樣，所以量化交易的競爭其實是相對激烈。

許多量化交易機構的優勢，都源自于可以拿到別人沒有的資料，或者擁有別人想不到的數據運用方式。

另外，金融市場變化快速，有些方法可能會逐漸失效，失效可能是因為市場狀況變了，當數據背后的數據、法規、各種事情發生改變，這個策略就可能會失效。

量化交易策略怎么做？執行流程和步驟

進行量化交易策略的時候，會按照以下幾個步驟來進行，

步驟1：取得資料和數據

量化交易策略的第一步，就是整理數據資料，一切的策略都源自于數據資料。

資料可能是買的，也可能是自己寫爬蟲抓資料、收集、存進數據庫。

當然，最陽春的版本，也可以用Excel做紀錄和計算。

步驟2：清理資料

許多數據商提供的資料，往往有些應用上的限制（例如不同國家的日期字段不同、不同國家的財報字段名稱不同等等），
或者有些數據商提供的資料有誤（兩家廠商提供的數據不一樣、缺漏資料、某天資料有誤等等），這都必須先進行整理。

在數據統計領域有一句話叫做 Garbage in， garbage out，意思是垃圾進、垃圾出，
拿有問題的資料，自然就會做出有問題的策略。

步驟3：設計策略：

就是必須找到一個有利可圖的事情，也許是統計上有優勢，或者是別人還沒有發現的事情，邏輯上說得通、有辦法獲利的市場。

我們會對市場進行一些假設，認為市場可能會因此產生超額報酬，并且去尋找對應的數據，
取得相關的數據來測試這個策略，并試圖優化策略以獲得更高的報酬、更低的風險。

由于市場通常非常效率，大多策略是呈現隨機性、無利可圖、沒有超額報酬，或者報酬/風險不如大盤及一些基準指數的。

10個策略通常有一兩個略有一點用處就算有收獲。

這一步要提醒的是，我覺得應該是先有策略，再找對應數據，或至少先知道數據的意義，進而思考它的應用，
不應該用數據去應湊出策略，我個人目前并不贊同像是機器學習或者類神經語言的方式產出策略。

步驟4：回測、分析策略：

有策略和數據后，會進行驗證，根據策略邏輯與數據，進行回溯測試（簡稱回測），分析同樣的策略在歷史上的有效性、在各種行情下的變化。

進行回測程序，必須使用一些軟件的回測程序，或像是Python、C++... 等程序語言，進行運算，

回溯測試的目的是提供證據，證明通過上述過程確定的策略，應用到歷史和樣本外資料時是可以獲利的。

回測分析的重點除了看績效、風險，也包括：

厘清超額報酬的邏輯：如果邏輯說不出來或說不通，即使數據有用，也可能只是巧合。
了解數據假設與限制：任何數據和分析邏輯都有限制，厘清限制，未來數據失效時才有能力識別出是短暫失效還是長期失效。
觀察一些劇烈波動的時間點：看看策略在那些時間點的變化，是否符合自己預想。
參數驗證：參數理論上要能經得起調整、位于參數高原、避開參數孤島，小幅的調高、調低參數，成果都不該有過于劇烈的變化。
訊號時間性驗證：如果把訊號提前或延遲，得到的結果理論上要更好/更差一些，如果不符合的話，可能參數或邏輯存在過度優化。
可以看一下速石的量化交易案例

步驟5：可行性驗證：

當量化交易策略有可行性之后，和一般做實驗一樣，會經過幾個比較關鍵的驗證，包括：

in-sample test 樣本內測試：也就是回測的步驟，會使用歷史數據做驗證。
out-of-sample test 樣本外測試：一般會保留一段時間的數據，在樣本內測試時不使用，等樣本內測試結束、決定參數后，再套到樣本外測試，確認設定參數可行。
paper trade 紙上交易：根據最新的交易做紙上交易，只模擬并紀錄損益，但不用真錢操作。等確認可行才進入下一步。一般紙上交易短則1~3個月，長則不一定。
正式上線：實際資金投入，初期也會觀察一段時間看看成果是否符合回測及訊號符合預期。

這些主要是衡量策略在歷史數據與實際執行的差異，
如果是被過度優化的策略，很可能歷史回測像一條龍、實際交易像一條蟲。

有一些常見的指標，會用來衡量一個策略的表現，包括：

長期年會報酬率、各年度報酬
夏普比率
索丁諾比率
information ratio信息比率
MDD最大回落跌幅
等等

步驟6：自動化執行策略：

如果驗證完覺得可行，就把這個策略自動化去運作自動交易并盡量減少交易成本。

考慮到許多商品可能24小時交易，或者開盤時間跨時區，以及減少人為因素，
一般會讓程序自動執行，或聘請專門的下單（稱為打單）人員來下單。

系統化的執行，也是量化交易的一個重點。

即使需要人為干預，也需要邏輯十分明確（例如根據某些數據，判斷市況已經不符合當初假設），而非任意干預。

步驟7：風險控管：

衡量風險就是管理風險，并且去調整自己的部位做好資產配置。

量化交易的最后步驟就是要管理風險、衡量風險，風險來源有很多，會涵蓋幾乎所有可能干擾交易的因素，底下列舉幾個：

數據風險：例如數據商提供的最新數據有誤。
執行風險：例如保證金沒算對、導致資金不足。
人為疏失：例如程序或交易員下錯單、該下單沒下、或者沒換倉等等。
技術風險：例如位于交易所的服務器突然出現故障、網絡中斷、當初寫的程序有bug等等。
經紀商風險：例如經紀商破產。

了解風險后還要組成資產配置，因為多個策略同時進行，每個策略該放多少錢、跑多大規模金額，也是個問題。

例如，
有些策略有容納資金量的上限，超過后就會流動性不足，或者影響市場波動。
又或者同一類型策略太多，或者同一風險源的策略太多，藉由控制部位規模，來讓風險得到控制。

另外，雖然在量化交易中，受到心理影響、認知偏誤的風險會減少，但仍會受到一些干擾，像是損失規避（Loss Aversion），也就是心里不愿意接受損失，就算虧損了也不平倉，因為必須承受損失的痛苦。

量化策略不會是完美無缺的，但如果個人過度手動干預量化成果，那么量化很可能會失去意義。

步驟8：策略管理：

策略管理包括決定上架新策略、下架舊策略策略，以及決定各策略的規模和比例。

一個新策略從開發到運作，經過漫長的過程和驗證，只要不是有bug，通常不會隨便失效，
但凡事沒有絕對，策略看久了你會知道，沒有策略是可以永遠有效的。

競爭者增加、法規或市場特性改變、數據計算規則改變、新替代商品出現、市場流動性改變等等，都會讓一個策略可能未來某些時間失效、趨于隨機。（記得，策略失效不是賠錢，而是變的隨機）

量化交易策略有哪些類型？

任何投資策略，都可以用量化的方式執行

量化交易所用的策略類型，其實和傳統各類型策略都一樣，
差別只在于量化交易是用數據來做決策。

換句話說，只要是找的到數據參考的策略，基本上也都可以完全用量化進行。

當然，每種策略適不適合量化并不一定，一般來說交易頻率越高、運算越復雜的策略，就越可以單純透過量化方式執行。

10種常見的量化交易策略分類：

其中有些策略特別適合量化，例如：Long/Short Equity 、市場中性、固定收益套利。也有些可以部份量化，但難以完全量化，例如：并購套利、事件驅動。

策略	特色	報酬特性
多/空股票策略（Long/Short Equity）	在做多、做空部位上，分別取得超額報酬，減少空頭市場風險，通常會運用杠桿	根據做多/做空比例而定。常見如130%多頭頭寸/30%空頭頭寸，報酬/風險與純做多（Only long）策略差不多，但預期在空頭市場的傷害會略小一點。
市場中性策略（Market Neutral）	保持Beta為零，策略不受系統性風險影響。最困難的是戰勝交易成本，以及避免極端事件風險。	不受空頭市場影響，回調風險很小但報酬也很小，當市場波動越大時報酬越好。
只做空（Short-Only）	做空有問題的企業，只透過做空獲利。但有可執行性問題，有些標的或市場即便你看空，也不代表容易做空。	在空頭市場特別強，但多頭市場就比較差，畢竟市場好的時候雞犬升天，甚至很可能被軋空到天上。
并購套利（Merger Arbitrage）	在并購事件發生時或發生前布局，賺取套利價差。	確定性很高，報酬穩定，但遭受意外打擊時傷害也大
可轉債套利（Convertible Arbitrage）	賺取可轉債與股票現貨之間的訂價差異。	確定性很高，報酬穩定，但遭受意外打擊時傷害也大。
固定收益套利（Fixed Income Arbitrage）	計算定價差異并做套利。	很穩定，夏普率高，但報酬不高，如果用杠桿則會增加違約時的風險。此外債券在某些時候流動性會極端的差，這時風險也高（或利潤也大）。
事件驅動（ Event Driven）	事件發生時做出判斷，賺取利潤。	事件驅動的范圍很大，算是一個策略類型統稱，很難直接給出結論。
信用類衍生商品策略（Credit）	發災難財，別人的困難就是你的機會，本多終勝。	只要篩選優質債券，報酬可以很穩定，且資本雄厚很重要，但從基金的角度，資本意味著資金成本高，安全性與報酬率不可兼得。
全球宏觀（Global Macro）	找市場周期、找長趨勢、判斷轉折。一般來說會搭配動態資產配置組合策略。	根據資產配置的比例而定，風險越低報酬通常也越低。
量化策略（Quantitative）	不做人為判斷，根據數據或指標做出投資交易決策。	量化策略泛指很多策略類型，而不是某一策略，但大多目標都是追求高夏普率。

量化交易策略的未來

量化交易策略存在一個問題，
舉例來說有個人用某一個基本面指標設計出一個量化策略，另外一個人也用同一個基本面指標設計出一個量化策略，
那最后會有很大機率，這兩人的策略都差不多。

因為當大家互相競爭的時候，這個策略就會失效，
因為錢不是被A賺走就是被B賺走，或是被其他更多人賺走，因為可以賺的超額報酬就這么多，大家分完就沒了。

那么量化交易策略的未來，該怎么做才能？底下列出4個方向：

方向1. 找到傳統金融市場沒有的數據

傳統金融市場價格、基本面、籌碼面、技術面這些策略之外，你去找其他的策略、其他的數據，

例如：直接從衛星圖去分析去百貨公司的人數、記錄來訪的車子數量，借此提前知道這間公司生意好不好，提前去操作它的股票。

例如百貨公司和賣場的人數及車子很多可能代表生意很好，就可以提前做多;
人數及車子很少可能代表生意不好，就可以提前放空。

這樣可以在報財還沒公布前就知道這件事，因為財報大約3個月公布一次，但如果可以用衛星知道客流量，那不用等3個月就能知道了。

方向2. 找到冷門的小市場

越熱門的市場代表規模越大，通常參與者越多，雖然里面散戶很多，但是高手可能也很多。

所以不想和人家競爭的話，就是要去找到目前比較冷門的市場（但這些市場可相對來說風險也高），底下舉例幾個小市場：

加密貨幣市場
發展中國家的股市
不受監管的衍生性金融商品

但是要注意，一旦這些市場變得更受歡迎、市場參與者變化、市場行為就會發生變化，機會就會變得更少，因為參與這市場的人變多了。

另外，小市場代表著容納的資金更小，即使擁有成功有效的策略也難以放大規模，利弊總是一體兩面的。

方向3. 擁有特殊高門檻技術

例如高頻交易就是一個高門檻技術例子，它需要高技術、高昂的設備成本投入，才能夠進行。

高頻交易是一個很重設備與技術的交易方式，它的目的是賺取市場中出現極短暫的微小價差，在很短的時間內快速進出，類似造市者，獲取別人下單之間的價差。

這是一種方法沒錯，個人覺得高頻交易是偏資本和技術的競爭，而總有人資本和技術比我們硬很多。
找到獨有的優勢依然是關鍵。

方向4. 機器學習？

機器學習是人工智能（AI）的一種，著重于建立能從數據中學習、透過所訪問的數據來提高績效的系統，

這是一種比較新的方法，但有沒有用并不太確定。

平常做傳統的統計，需要很明確邏輯去做驗證，但透過機器學習就不用給很明確的邏輯，你只要給它一些數據，它就會自己去做研究，

雖然有些說法認為機器學習可行，許多國際知名的量化交易基金也都有采用機器學習在操作，例如拿它來做配置投資組合、決定比例、優化整體風險的決策，

不過速石認為這種方法比較危險，并不推薦一般人去使用機器學習的方式來設計策略。

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快速重點整理：本篇量化交易策略的內容：

量化交易（Quantitative Trading）是指并非透過個人主觀、自己的認知去判斷，而是透過數據運算來決策做判斷，是一種依靠數學和統計模型來辨別市場交易的策略，是大型機構投資人、對沖基金常使用的交易策略。
量化交易策略的優點是可以被驗證、克服情緒，缺點是每個人使用的資料可能都一樣，而且金融市場變化快速會讓策略失效。
進行量化交易策略的時候，基本上會按照8個步驟來進行：取得資料和數據、資料清理、設計策略、回測分析策略、可行性驗證、執行策略、風險控管、策略管理。
任何策略只要能被量化，都可以作為量化策略。可以完全量化做決策，也可以僅部分量化。

以上就是本篇的關于量化交易策略的的介紹，想了解更多金融相關信息 歡迎掃碼關注小F（ID：iamfastone）獲取

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