国产又粗又硬又黄的视频,又硬又粗进去好爽,jizzjizz中国人少妇

量化交易（Quantitative Trading）是指并非透過個(gè)人主觀、自己的認(rèn)知去判斷，
而是透過數(shù)據(jù)運(yùn)算來判斷做決策，是一種依靠數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)模型來辨別市場(chǎng)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(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)介紹。

本文的內(nèi)容為:

量化交易是什么？
量化交易策略的優(yōu)點(diǎn)
量化交易策略的缺點(diǎn)
量化交易策略怎么做?執(zhí)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(diǎn)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(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)模型來辨別市場(chǎng)交易的策略。

量化交易通常需要大量的數(shù)據(jù)與算法邏輯，
一般會(huì)對(duì)包括基本面、籌碼面、技術(shù)面、經(jīng)濟(jì)面、事件、時(shí)間周期等等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，并根據(jù)合理的邏輯設(shè)計(jì)及驗(yàn)證策略，最終根據(jù)數(shù)據(jù)與策略進(jìn)行交易決策。

量化交易大多會(huì)需要程式語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與執(zhí)行，一般都是大型機(jī)構(gòu)投資人、對(duì)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(gè)人投資者開始使用量化交易策略。

量化交易根據(jù)數(shù)據(jù)做決策 vs 傳統(tǒng)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(tǒng)的策略一樣，
差異只在于是由個(gè)人做最終決策，還是根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果執(zhí)行決策。

例如傳統(tǒng)的價(jià)值投資，是通過個(gè)人去做充足的研究，對(duì)價(jià)格、價(jià)值做出分析，做出選股決策。

但你也可以用量化的方式做價(jià)值投資，用數(shù)據(jù)去判斷價(jià)格、價(jià)值，最終做出選股決策。

量化交易策略的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)如下：

量化交易策略的優(yōu)點(diǎn)

可以被驗(yàn)證
可以克服情緒
藉由數(shù)據(jù)可以發(fā)掘出肉眼和經(jīng)驗(yàn)無法找到的超額報(bào)酬機(jī)會(huì)
可以管理更大規(guī)模的策略與資金

量化交易策略最大好處，就是它可以被驗(yàn)證、可以克服情緒，
因?yàn)槲覀冎饔^判斷的時(shí)候，其實(shí)會(huì)有很多情緒在里面，但如果是透過數(shù)據(jù)運(yùn)算做決策，那情緒的影響就減少了。

雖然我這樣說，但對(duì)情緒、風(fēng)險(xiǎn)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(jīng)理人單靠人力能管理的資金規(guī)模其實(shí)很有限，因?yàn)橐粋€(gè)人主動(dòng)管理時(shí)，研究范圍有限、策略最多就那么多，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分散程度有限，
但量化策略能夠讓一個(gè)人或一個(gè)團(tuán)隊(duì)管理大量策略算法。

量化交易策略的缺點(diǎn)

進(jìn)入門檻高、數(shù)據(jù)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(zhí)行
每個(gè)人使用的數(shù)據(jù)或策略可能都一樣、競(jìng)爭(zhēng)使利潤(rùn)變薄
可能對(duì)邏輯和參數(shù)過度優(yōu)化而不自知
金融市場(chǎng)規(guī)則變化、短期失靈，或參與者變化，都有可能會(huì)讓過去有效的策略失效
任何數(shù)據(jù)本身必然有限制、有極限，不可能永遠(yuǎn)保持創(chuàng)造超額報(bào)酬的能力
無法規(guī)避一些特殊的人為影響，例如戰(zhàn)爭(zhēng)、政變等等，市場(chǎng)變得不效率時(shí)量化策略如果分析的數(shù)據(jù)信息不足，不一定能及時(shí)反應(yīng)。

今天你會(huì)拿數(shù)據(jù)驗(yàn)證、別人也會(huì)拿數(shù)據(jù)驗(yàn)證，那大家做出來的東西可能就都一樣，所以量化交易的競(jìng)爭(zhēng)其實(shí)是相對(duì)激烈。

許多量化交易機(jī)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，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(shù)據(jù)運(yùn)用方式。

另外，金融市場(chǎng)變化快速，有些方法可能會(huì)逐漸失效，失效可能是因?yàn)槭袌?chǎng)狀況變了，當(dāng)數(shù)據(jù)背后的數(shù)據(jù)、法規(guī)、各種事情發(fā)生改變，這個(gè)策略就可能會(huì)失效。

量化交易策略怎么做？執(zhí)行流程和步驟

進(jìn)行量化交易策略的時(shí)候，會(huì)按照以下幾個(gè)步驟來進(jìn)行，

步驟1：取得資料和數(shù)據(jù)

量化交易策略的第一步，就是整理數(shù)據(jù)資料，一切的策略都源自于數(shù)據(jù)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(jìn)數(shù)據(jù)庫。

當(dāng)然，最陽春的版本，也可以用Excel做紀(jì)錄和計(jì)算。

步驟2：清理資料

許多數(shù)據(jù)商提供的資料，往往有些應(yīng)用上的限制（例如不同國(guó)家的日期字段不同、不同國(guó)家的財(cái)報(bào)字段名稱不同等等），
或者有些數(shù)據(jù)商提供的資料有誤（兩家廠商提供的數(shù)據(jù)不一樣、缺漏資料、某天資料有誤等等），這都必須先進(jìn)行整理。

在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域有一句話叫做 Garbage in， garbage out，意思是垃圾進(jìn)、垃圾出，
拿有問題的資料，自然就會(huì)做出有問題的策略。

步驟3：設(shè)計(jì)策略：

就是必須找到一個(gè)有利可圖的事情，也許是統(tǒng)計(jì)上有優(yōu)勢(shì)，或者是別人還沒有發(fā)現(xiàn)的事情，邏輯上說得通、有辦法獲利的市場(chǎng)。

我們會(huì)對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行一些假設(shè)，認(rèn)為市場(chǎng)可能會(huì)因此產(chǎn)生超額報(bào)酬，并且去尋找對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，
取得相關(guān)的數(shù)據(jù)來測(cè)試這個(gè)策略，并試圖優(yōu)化策略以獲得更高的報(bào)酬、更低的風(fēng)險(xiǎn)。

由于市場(chǎng)通常非常效率，大多策略是呈現(xiàn)隨機(jī)性、無利可圖、沒有超額報(bào)酬，或者報(bào)酬/風(fēng)險(xiǎn)不如大盤及一些基準(zhǔn)指數(shù)的。

10個(gè)策略通常有一兩個(gè)略有一點(diǎn)用處就算有收獲。

這一步要提醒的是，我覺得應(yīng)該是先有策略，再找對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，或至少先知道數(shù)據(jù)的意義，進(jìn)而思考它的應(yīng)用，
不應(yīng)該用數(shù)據(jù)去應(yīng)湊出策略，我個(gè)人目前并不贊同像是機(jī)器學(xué)習(xí)或者類神經(jīng)語言的方式產(chǎn)出策略。

步驟4：回測(cè)、分析策略：

有策略和數(shù)據(jù)后，會(huì)進(jìn)行驗(yàn)證，根據(jù)策略邏輯與數(shù)據(jù)，進(jìn)行回溯測(cè)試（簡(jiǎn)稱回測(cè)），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(jìn)行回測(cè)程序，必須使用一些軟件的回測(cè)程序，或像是Python、C++... 等程序語言，進(jìn)行運(yùn)算，

回溯測(cè)試的目的是提供證據(jù)，證明通過上述過程確定的策略，應(yīng)用到歷史和樣本外資料時(shí)是可以獲利的。

回測(cè)分析的重點(diǎn)除了看績(jī)效、風(fēng)險(xiǎn)，也包括：

厘清超額報(bào)酬的邏輯：如果邏輯說不出來或說不通，即使數(shù)據(jù)有用，也可能只是巧合。
了解數(shù)據(jù)假設(shè)與限制：任何數(shù)據(jù)和分析邏輯都有限制，厘清限制，未來數(shù)據(jù)失效時(shí)才有能力識(shí)別出是短暫失效還是長(zhǎng)期失效。
觀察一些劇烈波動(dòng)的時(shí)間點(diǎn)：看看策略在那些時(shí)間點(diǎn)的變化，是否符合自己預(yù)想。
參數(shù)驗(yàn)證：參數(shù)理論上要能經(jīng)得起調(diào)整、位于參數(shù)高原、避開參數(shù)孤島，小幅的調(diào)高、調(diào)低參數(shù)，成果都不該有過于劇烈的變化。
訊號(hào)時(shí)間性驗(yàn)證：如果把訊號(hào)提前或延遲，得到的結(jié)果理論上要更好/更差一些，如果不符合的話，可能參數(shù)或邏輯存在過度優(yōu)化。
可以看一下速石的量化交易案例

步驟5：可行性驗(yàn)證：

當(dāng)量化交易策略有可行性之后，和一般做實(shí)驗(yàn)一樣，會(huì)經(jīng)過幾個(gè)比較關(guān)鍵的驗(yàn)證，包括：

in-sample test 樣本內(nèi)測(cè)試：也就是回測(cè)的步驟，會(huì)使用歷史數(shù)據(jù)做驗(yàn)證。
out-of-sample test 樣本外測(cè)試：一般會(huì)保留一段時(shí)間的數(shù)據(jù)，在樣本內(nèi)測(cè)試時(shí)不使用，等樣本內(nèi)測(cè)試結(jié)束、決定參數(shù)后，再套到樣本外測(cè)試，確認(rèn)設(shè)定參數(shù)可行。
paper trade 紙上交易：根據(jù)最新的交易做紙上交易，只模擬并紀(jì)錄損益，但不用真錢操作。等確認(rèn)可行才進(jìn)入下一步。一般紙上交易短則1~3個(gè)月，長(zhǎng)則不一定。
正式上線：實(shí)際資金投入，初期也會(huì)觀察一段時(shí)間看看成果是否符合回測(cè)及訊號(hào)符合預(yù)期。

這些主要是衡量策略在歷史數(shù)據(jù)與實(shí)際執(zhí)行的差異，
如果是被過度優(yōu)化的策略，很可能歷史回測(cè)像一條龍、實(shí)際交易像一條蟲。

有一些常見的指標(biāo)，會(huì)用來衡量一個(gè)策略的表現(xiàn)，包括：

長(zhǎng)期年會(huì)報(bào)酬率、各年度報(bào)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(dòng)化執(zhí)行策略：

如果驗(yàn)證完覺得可行，就把這個(gè)策略自動(dòng)化去運(yùn)作自動(dòng)交易并盡量減少交易成本。

考慮到許多商品可能24小時(shí)交易，或者開盤時(shí)間跨時(shí)區(qū)，以及減少人為因素，
一般會(huì)讓程序自動(dòng)執(zhí)行，或聘請(qǐng)專門的下單（稱為打單）人員來下單。

系統(tǒng)化的執(zhí)行，也是量化交易的一個(gè)重點(diǎn)。

即使需要人為干預(yù)，也需要邏輯十分明確（例如根據(jù)某些數(shù)據(jù)，判斷市況已經(jīng)不符合當(dāng)初假設(shè)），而非任意干預(yù)。

步驟7：風(fēng)險(xiǎn)控管：

衡量風(fēng)險(xiǎn)就是管理風(fēng)險(xiǎn)，并且去調(diào)整自己的部位做好資產(chǎn)配置。

量化交易的最后步驟就是要管理風(fēng)險(xiǎn)、衡量風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)來源有很多，會(huì)涵蓋幾乎所有可能干擾交易的因素，底下列舉幾個(gè)：

數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：例如數(shù)據(jù)商提供的最新數(shù)據(jù)有誤。
執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)：例如保證金沒算對(duì)、導(dǎo)致資金不足。
人為疏失：例如程序或交易員下錯(cuò)單、該下單沒下、或者沒換倉等等。
技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：例如位于交易所的服務(wù)器突然出現(xiàn)故障、網(wǎng)絡(luò)中斷、當(dāng)初寫的程序有bug等等。
經(jīng)紀(jì)商風(fēng)險(xiǎn)：例如經(jīng)紀(jì)商破產(chǎn)。

了解風(fēng)險(xiǎn)后還要組成資產(chǎn)配置，因?yàn)槎鄠€(gè)策略同時(shí)進(jìn)行，每個(gè)策略該放多少錢、跑多大規(guī)模金額，也是個(gè)問題。

例如，
有些策略有容納資金量的上限，超過后就會(huì)流動(dòng)性不足，或者影響市場(chǎng)波動(dòng)。
又或者同一類型策略太多，或者同一風(fēng)險(xiǎn)源的策略太多，藉由控制部位規(guī)模，來讓風(fēng)險(xiǎn)得到控制。

另外，雖然在量化交易中，受到心理影響、認(rèn)知偏誤的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)減少，但仍會(huì)受到一些干擾，像是損失規(guī)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?yàn)楸仨毘惺軗p失的痛苦。

量化策略不會(huì)是完美無缺的，但如果個(gè)人過度手動(dòng)干預(yù)量化成果，那么量化很可能會(huì)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(guī)模和比例。

一個(gè)新策略從開發(fā)到運(yùn)作，經(jīng)過漫長(zhǎng)的過程和驗(yàn)證，只要不是有bug，通常不會(huì)隨便失效，
但凡事沒有絕對(duì)，策略看久了你會(huì)知道，沒有策略是可以永遠(yuǎn)有效的。

競(jìng)爭(zhēng)者增加、法規(guī)或市場(chǎng)特性改變、數(shù)據(jù)計(jì)算規(guī)則改變、新替代商品出現(xiàn)、市場(chǎng)流動(dòng)性改變等等，都會(huì)讓一個(gè)策略可能未來某些時(shí)間失效、趨于隨機(jī)。（記得，策略失效不是賠錢，而是變的隨機(jī)）

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(zhí)行

量化交易所用的策略類型，其實(shí)和傳統(tǒng)各類型策略都一樣，
差別只在于量化交易是用數(shù)據(jù)來做決策。

換句話說，只要是找的到數(shù)據(jù)參考的策略，基本上也都可以完全用量化進(jìn)行。

當(dāng)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(yùn)算越復(fù)雜的策略，就越可以單純透過量化方式執(zhí)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(chǎng)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(qū)動(dòng)。

策略	特色	報(bào)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(bào)酬，減少空頭市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，通常會(huì)運(yùn)用杠桿	根據(jù)做多/做空比例而定。常見如130%多頭頭寸/30%空頭頭寸，報(bào)酬/風(fēng)險(xiǎn)與純做多（Only long）策略差不多，但預(yù)期在空頭市場(chǎng)的傷害會(huì)略小一點(diǎn)。
市場(chǎng)中性策略（Market Neutral）	保持Beta為零，策略不受系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響。最困難的是戰(zhàn)勝交易成本，以及避免極端事件風(fēng)險(xiǎn)。	不受空頭市場(chǎng)影響，回調(diào)風(fēng)險(xiǎn)很小但報(bào)酬也很小，當(dāng)市場(chǎng)波動(dòng)越大時(shí)報(bào)酬越好。
只做空（Short-Only）	做空有問題的企業(yè)，只透過做空獲利。但有可執(zhí)行性問題，有些標(biāo)的或市場(chǎng)即便你看空，也不代表容易做空。	在空頭市場(chǎng)特別強(qiáng)，但多頭市場(chǎng)就比較差，畢竟市場(chǎng)好的時(shí)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(fā)生時(shí)或發(fā)生前布局，賺取套利價(jià)差。	確定性很高，報(bào)酬穩(wěn)定，但遭受意外打擊時(shí)傷害也大
可轉(zhuǎn)債套利（Convertible Arbitrage）	賺取可轉(zhuǎn)債與股票現(xiàn)貨之間的訂價(jià)差異。	確定性很高，報(bào)酬穩(wěn)定，但遭受意外打擊時(shí)傷害也大。
固定收益套利（Fixed Income Arbitrage）	計(jì)算定價(jià)差異并做套利。	很穩(wěn)定，夏普率高，但報(bào)酬不高，如果用杠桿則會(huì)增加違約時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)。此外債券在某些時(shí)候流動(dòng)性會(huì)極端的差，這時(shí)風(fēng)險(xiǎn)也高（或利潤(rùn)也大）。
事件驅(qū)動(dòng) （ Event Driven）	事件發(fā)生時(shí)做出判斷，賺取利潤(rùn)。	事件驅(qū)動(dòng)的范圍很大，算是一個(gè)策略類型統(tǒng)稱，很難直接給出結(jié)論。
信用類衍生商品策略（Credit）	發(fā)災(zāi)難財(cái)，別人的困難就是你的機(jī)會(huì)，本多終勝。	只要篩選優(yōu)質(zhì)債券，報(bào)酬可以很穩(wěn)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(bào)酬率不可兼得。
全球宏觀（Global Macro）	找市場(chǎng)周期、找長(zhǎng)趨勢(shì)、判斷轉(zhuǎn)折。一般來說會(huì)搭配動(dòng)態(tài)資產(chǎn)配置組合策略。	根據(jù)資產(chǎn)配置的比例而定，風(fēng)險(xiǎn)越低報(bào)酬通常也越低。
量化策略（Quantitative）	不做人為判斷，根據(jù)數(shù)據(jù)或指標(biāo)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(biāo)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(gè)問題，
舉例來說有個(gè)人用某一個(gè)基本面指標(biāo)設(shè)計(jì)出一個(gè)量化策略，另外一個(gè)人也用同一個(gè)基本面指標(biāo)設(shè)計(jì)出一個(gè)量化策略，
那最后會(huì)有很大機(jī)率，這兩人的策略都差不多。

因?yàn)楫?dāng)大家互相競(jìng)爭(zhēng)的時(shí)候，這個(gè)策略就會(huì)失效，
因?yàn)殄X不是被A賺走就是被B賺走，或是被其他更多人賺走，因?yàn)榭梢再嵉某~報(bào)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(gè)方向：

方向1. 找到傳統(tǒng)金融市場(chǎng)沒有的數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)金融市場(chǎng)價(jià)格、基本面、籌碼面、技術(shù)面這些策略之外，你去找其他的策略、其他的數(shù)據(jù)，

例如：直接從衛(wèi)星圖去分析去百貨公司的人數(shù)、記錄來訪的車子數(shù)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(chǎng)的人數(shù)及車子很多可能代表生意很好，就可以提前做多;
人數(shù)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(bào)財(cái)還沒公布前就知道這件事，因?yàn)樨?cái)報(bào)大約3個(gè)月公布一次，但如果可以用衛(wèi)星知道客流量，那不用等3個(gè)月就能知道了。

方向2. 找到冷門的小市場(chǎng)

越熱門的市場(chǎng)代表規(guī)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(jìng)爭(zhēng)的話，就是要去找到目前比較冷門的市場(chǎng)（但這些市場(chǎng)可相對(duì)來說風(fēng)險(xiǎn)也高），底下舉例幾個(gè)小市場(chǎng)：

加密貨幣市場(chǎng)
發(fā)展中國(guó)家的股市
不受監(jiān)管的衍生性金融商品

但是要注意，一旦這些市場(chǎng)變得更受歡迎、市場(chǎng)參與者變化、市場(chǎng)行為就會(huì)發(fā)生變化，機(jī)會(huì)就會(huì)變得更少，因?yàn)閰⑴c這市場(chǎng)的人變多了。

另外，小市場(chǎng)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(guī)模，利弊總是一體兩面的。

方向3. 擁有特殊高門檻技術(shù)

例如高頻交易就是一個(gè)高門檻技術(shù)例子，它需要高技術(shù)、高昂的設(shè)備成本投入，才能夠進(jìn)行。

高頻交易是一個(gè)很重設(shè)備與技術(shù)的交易方式，它的目的是賺取市場(chǎng)中出現(xiàn)極短暫的微小價(jià)差，在很短的時(shí)間內(nèi)快速進(jìn)出，類似造市者，獲取別人下單之間的價(jià)差。

這是一種方法沒錯(cuò)，個(gè)人覺得高頻交易是偏資本和技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)，而總有人資本和技術(shù)比我們硬很多。
找到獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)依然是關(guān)鍵。

方向4. 機(jī)器學(xué)習(xí)？

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能（AI）的一種，著重于建立能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、透過所訪問的數(shù)據(jù)來提高績(jī)效的系統(tǒng)，

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(tǒng)的統(tǒng)計(jì)，需要很明確邏輯去做驗(yàn)證，但透過機(jī)器學(xué)習(xí)就不用給很明確的邏輯，你只要給它一些數(shù)據(jù)，它就會(huì)自己去做研究，

雖然有些說法認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)可行，許多國(guó)際知名的量化交易基金也都有采用機(jī)器學(xué)習(xí)在操作，例如拿它來做配置投資組合、決定比例、優(yōu)化整體風(fēng)險(xiǎn)的決策，

不過速石認(rèn)為這種方法比較危險(xiǎn)，并不推薦一般人去使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來設(shè)計(jì)策略。

點(diǎn)擊查看更多金融解決方案

快速重點(diǎn)整理：本篇量化交易策略的內(nèi)容：

量化交易（Quantitative Trading）是指并非透過個(gè)人主觀、自己的認(rèn)知去判斷，而是透過數(shù)據(jù)運(yùn)算來決策做判斷，是一種依靠數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)模型來辨別市場(chǎng)交易的策略，是大型機(jī)構(gòu)投資人、對(duì)沖基金常使用的交易策略。
量化交易策略的優(yōu)點(diǎn)是可以被驗(yàn)證、克服情緒，缺點(diǎn)是每個(gè)人使用的資料可能都一樣，而且金融市場(chǎng)變化快速會(huì)讓策略失效。
進(jìn)行量化交易策略的時(shí)候，基本上會(huì)按照8個(gè)步驟來進(jìn)行：取得資料和數(shù)據(jù)、資料清理、設(shè)計(jì)策略、回測(cè)分析策略、可行性驗(yàn)證、執(zhí)行策略、風(fēng)險(xiǎn)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(guān)于量化交易策略的的介紹，想了解更多金融相關(guān)信息 歡迎掃碼關(guān)注小F（ID：iamfastone）獲取

- END -

我們有個(gè)金融設(shè)計(jì)研發(fā)云平臺(tái)
集成多種金融應(yīng)用，大量任務(wù)多節(jié)點(diǎn)并行
應(yīng)對(duì)短時(shí)間爆發(fā)性需求，連網(wǎng)即用
跑任務(wù)快，原來幾個(gè)月甚至幾年，現(xiàn)在只需幾小時(shí)
5分鐘快速上手，拖拉點(diǎn)選可視化界面，無需代碼
支持高級(jí)用戶直接在云端創(chuàng)建集群

掃碼免費(fèi)試用，送200元體驗(yàn)金，入股不虧~