关于量化交易，这些入门知识你需要了解

导读：量化交易是一种利用计算机程序分析市场数据并根据预设的规则和模型进行交易的方式。本文将介绍量化交易的定义、优点、基础模型、策略开发和回测验证等入门知识。

1. 什么是量化交易

量化交易是利用计算机程序对市场数据进行统计分析和建模，通过算法自动指导交易决策以获取超额收益的一种交易模式。它具备的先进技术包括机器学习、人工智能、大数据处理、时间序列分析等。

量化交易的目的是去除交易者的情绪因素，避免主观判断出错，优化交易准确率和效率。

2. 量化交易的优点

2.1 避免人为错误

量化交易由计算机程序实现，可以避免交易人员因为情绪，个人意愿等因素做出错误的决策，从而保证交易安全和效率。

2.2 有效降低交易风险

量化交易可以根据数据和模型进行决策，从而减少交易风险，提高收益率。交易量越大的机构，风险管理就越重要，因此采用量化交易可以更好的规避风险。

2.3 执行交易迅速准确

利用计算机执行交易，能够快速准确地进行询价、交易等操作，避免了手动操作的延迟和错误，提高了执行效率和质量。

2.4 可标准化交易策略

量化交易可以将交易策略转化为可执行的程序代码，便于标准化实现，方便投资者根据自己的期望和风险承受能力来选择合适的交易策略。

3. 量化交易的基础模型

3.1 ALPHA beta模型

ALPHA beta模型是一种基于统计分析的模型，它运用多因素分析法，根据投资人的个人风险偏好和投资目标建立投资组合，以获取超额收益。

3.2 均值回归模型

均值回归模型是一种基于价格波动规律的统计模型，认为市场价格具备一定的趋势性和周期性，如果价格波动超过正常水平，就会发生“回归现象”，投资者可以根据这种规律来构建交易策略。

3.3 动量模型

动量模型认为市场具有一定的动态性，以市场行情的发展趋势为基础，根据价格的动态波动来构建交易策略。

4. 策略开发和回测验证

4.1 策略开发

策略开发是量化交易的关键步骤，需要依据交易行为的特征，选择投资的资产和市场，在建立交易模型之前，需要进行大量的数据分析和处理。

投资者需要自行编写交易策略代码，按照一定标准进行开发，使其可以应用于行情预测、情景分析等具体的交易场景。

4.2 回测验证

回测验证就是利用历史的市场数据验证量化交易策略的有效性和稳定性。它是量化交易中的关键环节，可以帮助投资者及时发现交易策略的不足之处，改进交易模型和参数设置，提高交易效果。

5. 总结

量化交易是一种基于计算机程序和模型分析的自动交易方式，对投资者的技术能力和行情分析能力要求更高，但它具有避免人为错误、降低交易风险、快速迅捷执行交易等一系列优点。量化交易模型有ALPHA beta模型、均值回归模型以及动量模型等，开发策略时需要进行大量的数据分析和处理，回测验证可以保证交易策略的有效性和稳定性。

总的来说，量化交易是金融交易的重要发展方向之一。在这个大数据时代，越来越多的投资者逐步在改变他们的交易模式，选择更高效、更科学的交易方式。