1.1 什么是量化交易

量化交易作为交易与计算机结合的产物，正在改变着现代金融市场的格局。如今已经有很多交易者将目光转向了这一领域。如何最大限度地降低风险并尽可能多地取得收益，是许多交易者孜孜以求的目标。

1.1.1 量化交易概述

很多人一听到“量化交易”就会觉得高端大气。在人工智能时代，伴随着深度学习、大数据、云计算等先进技术的兴起，赋予了量化交易神秘的色彩。似乎只要运用量化交易，就能构建出“完美无缺”的交易策略。在一定程度上，量化交易已经被神话了。

量化交易的原理是借助计算机，利用统计学、数学等方法，通过科学的投资体系，找到一套正期望的交易信号系统。这个信号系统会告诉交易者应该在什么时间以什么价格进行交易。

1.1.2 量化交易的发展

追本溯源，早在19世纪，法国股票经纪人助理朱尔斯·雷格纳特就采用量化交易方法分析价格数据变化，从中发现了市场价格涨跌规律，并且提出了股票价格变化的现代理论，然后出版了《概率计算和股票交易哲学》一书，在这本书中详细阐述了自己发现的市场涨跌规律（正态分布），即“价格的偏差与时间的算术平方根成正比”，最后以理性量化的投资方法获取了交易上的成功。

如今，在互联网+大数据+云计算+人工智能的时代背景下，量化交易也得到了快速发展。曾经的全球金融腹地伦敦金丝雀码头，早已变成了IT公司集散地。世界顶尖投行，也都在培养自己的量化交易团队，试图跻身于“得策略者得天下”的金融大战中，这些开发交易模型的IT团队被称为Quant Team。

反观国内，无论是硬件设备，还是投研实力，都处于发展初期阶段。但已经有越来越多的机构和专业投资者意识到量化交易的优势，并且参与到这一领域。如今商品期货市场逐步规范、市场有序开放，量化交易具有广阔的成长空间。

1.1.3 量化交易的特点

量化交易脱胎自主观交易。主观交易在每次下单前都需要人为判断行情，然后结合自己的交易逻辑进行交易，这在实际交易中很难与自己的交易逻辑保持一致，尤其在行情波动剧烈的情况下，账户盈亏时时刻刻左右着交易者的心智，使交易者很难做出正确判断。而量化交易可以弥补主观交易的缺点。量化交易的特点如图1.1所示。

● 科学验证：在编写完交易策略后，如果用模拟盘测试它的有效性，则可能需要付出很高的时间成本；如果用实盘测试，则更可能损失真金白银。量化交易中的回测功能，可以通过大量的历史数据，以科学的方式检验交易系统。

● 客观准确：在交易过程中，交易者真正的敌人是自己，心态管理说起来容易，做起来难。贪婪、恐惧、侥幸等人性的弱点，在交易市场中会被数倍放大，量化交易可以屏蔽这些弱点，在交易中做出更理性的决策。

● 及时高效：在主观交易中，人的反应速度是无法快过计算机的，并且人的体力和精力有限，不像计算机可以24小时运行，在机会稍纵即逝的交易市场，量化交易完全可以代替主观交易，寻找更多的交易机会，及时、快速地跟踪市场变化。

● 风险控制：量化交易可以从历史数据中挖掘价格未来可能重复的规律，这些规律可以转化为较大概率取胜的策略；还可以构建多种不同的投资组合，降低系统性风险，平滑资金曲线。

注意：主观交易并非一无是处，在量化交易中，计算机很难识别千变万化的K线形态，如双重顶底、头肩顶底、V型反转等，但主观交易可以很容易地将其分辨出来。此外，相对来说，主观交易更加细腻。例如，对于一些似是而非的交易信号，主观交易会选择性回避。

1.1.4 量化交易有哪些入门策略

量化交易策略是一系列规则的集合，通常包含买入规则、卖出规则、资金管理、风险控制等。根据不同的策略逻辑，量化交易策略大致可以分为趋势跟踪策略和均值回归策略，如图1.2所示。对初学者来说，均线策略、突破策略、网格策略较容易入门。

开盘突破策略：在一般情况下，开盘半小时往往能决定一天的走势，该策略将开盘后半小时内价格是阳线还是阴线作为判断日内趋势走向的标准。如果是阳线，就开仓买入；如果是阴线，就开仓卖出；在收盘前平掉仓位。这是一个非常简单的交易策略。

唐奇安通道策略：该策略可以说是量化交易的雏形，其规则如下：如果当前价格高于前N根K线的最高价，就开仓买入；如果当前价格低于前N根K线的最低价，就开仓卖出。著名的海龟交易法用的就是修正版的唐奇安通道策略。唐奇安通道策略如图1.3所示。

跨期套利策略：该策略是套利交易中最普遍的策略之一，比较同一个交易品种在不同交割月份合约的价格，如果二者出现了较大的价差幅度，就同时买卖不同时期的期货合约，进行跨期套利。

假设主力合约与次主力合约价差的取值范围长期维持在-50～50元，如果某一天价差达到70元，预计价差的取值范围会重新回归到-50～50元，就卖出主力合约，同时买入次主力合约，从而做空这个价差，反之亦然。