量化投资与算法交易

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什么是量化投资

        顾名思义，量化投资其实是运用数量化的思想去进行投资活动，也就意味着是基于数据的投资行为。一般而言，我们把量化投资的对象，固定在金融衍生工具上。常见的金融衍生工具有股票，期货，基金，债券，期权。所以，量化投资就是运用投资对象所能收集到的所有数据进行投资活动。这些数据包括交易过程中产生的自发数据，其他所有投资者产生的法定数据，以及交易标的所属经济体对外披露的数据。常见的有股票的交易价格，股票所属公司的财务报告等。量化投资的基本数学意义在于概率事件优先预测。

什么是算法交易

        严格意义上说，算法交易属于量化投资的一个分支，但是确十分重要。算法交易的本质在于用各种方法，减少自己的交易行为对自己的干扰以及合规合法的运用规则交易。

怎么入门量化投资和算法交易

        如果你是金融学专业背景的，可以尝试学习计算机科学作为工具以帮助你投资。

如果你是学计算机科学的，你需要去尝试了解金融学知识。这些知识可以是任何源头获取到的,也可以是在实际买卖股票中领悟到的。

当然，最重要的是概率论和统计学原理。这是两者的基础。

量化投资的运用

        历史上，最早运用算法做交易的是西蒙斯和文明游戏的创始人SidMeler，正如你所google到的新闻一样，他们做到了惊人的超额收益。这也是后来者所领悟的，人类在金融行业总是那么的不理性，甚至幼稚的如草履虫。当然，先驱者和后来者同样都可以吃好吃的螃蟹，只不过人们往往会更在乎谁是第一个吃螃蟹的人。

国内外量化投资的现状

        国外。上世纪70年代，美国大约有2%的机构在用算法做交易，并且打败了华尔街创造的神话，即使是在金融危机的时刻，他们依然赚的不亦乐乎。现如今，美国投资机构运用算法做交易的大概有95%，所以美国金融市场除非有川普这样的傻冒，否则依旧理性的令人摸不着头脑。

        中国，很有趣的市场，目前大概有20%左右的机构在运用算法做交易。由于中国市场庞大，场外投资资金远大于美国，所以，等着风来吧，也许你就是下一个西蒙斯，或者仍然是一个默默无闻的程序员。

回归和分类是量化交易的全部吗?

        我们从算法的角度来讲, 比如机器学习, 那么必然给定输入数据给出的无外乎是回归或者分类, 在量化投资中, 我们仍然看这些显然是有点苍白的, 还需要涉及到行业背景, 历史上, 很多公司(上海, 杭州)都对行业知识做了专家系统,或者对历史10年的数据做了训练, 试图搞定所谓的行业背景, 结果当然不容乐观。所以，回归和分类不是量化交易的本质。加上行业知识才是系统的量化投资。

金融论文靠谱吗？

        不靠谱

什么东西可以增强自己的量化投资经验

• * 实践

• * 多和交易员聊聊天 惊喜就在他口中

我该怎么搭建第一个量化投资平台

* 这正是我想慢慢说的,在本节，我只介绍搭建量化投资系统的一个总览（`后续会慢慢介绍`）

```
1, 回测系统
2，模拟系统
3，实盘交易系统
4，（核心）算法
 
```

什么是回测系统？

        通俗一点讲，就是一套仿真系统，对什么仿真呢，就是对你的策略在历史上的效果的一种仿真；所以回测系统需要保证的是对历史数据的尊重，对自己策略的尊重（再俗一点，就是确保你拿不到未来数据，确保一个策略无法作弊）

        一般而言，回测系统一定是基于事件驱动的，在每一天/tick/bar的时候，可以知道这个时刻之前所有的信息，这些信息可以是新闻，情感，财务报表数据，交易数据，内部交易数据等等，那么在这个时候，就可以完全用你的算法，策略，公式去做一个基于事件的信号，当信号达到你希望的时候，进行卖，买，挂单等等动作；

        在历史上，你做了所有这些动作之后，在回测结束时，你就会有收益曲线了。当然完整的回测不仅需要保证有收益曲线，还需要知道每一笔交易的订单详情，以及其他更加专业的指标数据，这些数据就是支持你继续/放弃的风向标；

        一个好的回测系统，是保证量化投资顺利与否的第一步；没有好的回测系统，就谈不上所谓的量化投资；

什么是模拟系统

        刚才介绍了回测系统，回测系统是使用目前的算法，策略，使用历史的数据，对你的策略、算法做校验的，那么用目前的算法，策略，使用实时的数据做推理，使用虚拟账户，由算法、策略做操作就是模拟系统了；

        一个好的模拟交易系统，需要的是实时性；以及对交易市场的规则的强模拟，比如股市开盘的集合竞价，等等；

什么是实盘交易系统

        简而言之，就是用真实的有资金的账号，在实时的数据中，用你的算法、策略做交易；这将对你造成真实的打击、真实的升华；

        这个系统，就要求相当强度的鲁棒性了，比如下单逻辑，挂单逻辑，联网速度，账户托管鲁棒等等的要求了；

成熟的量化交易体系的构成

```
 
 
1，回测表现需要稳定
2，模拟表现要稳定 
3，实盘需要足够好的交易系统
```

国内已经成熟的量化投资平台

* mindgo（并没有打广告）

历史上,出名的量化策略有哪些

* 这也是我想慢慢介绍的,`下个章节见吧`。

计划和展望

我将花业余时间介绍和量化投资算法交易有关的技术

• * 1， 如何完整的搭建回测系统

• * 2， 如何完整的搭建模拟交易系统

• * 3， 如何搭建实盘交易系统

• * 4， （一些不赚钱的算法/策略）