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本文目录

1. 什么是量化交易,未来前景如何知道的讲讲。
2. 程序化交易的其他
3. 期货可以用量化交易吗

一、什么是量化交易,未来前景如何知道的讲讲。

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。在国外的期货交易市场，程序化渐渐地成为主流，国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。

所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略

在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，量化从业人士张威告诉人民创投(ID：renminct)，在国外七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。

过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。

传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯，其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间，年平均收益率达到了惊人的46%，即使是2007年次贷危机席卷美国，量化基金遭遇滑铁卢的时代，大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。

量化投资中常用的策略，包括阿尔法策略，CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合，挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势，追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异，空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子，它们是量化公司的量化投资的核心竞争力，其他外部人无法知道其中的秘密。

旱涝保收，坐收渔利，这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历：“两年前，炒币的朋友经常24小时看行情，搞得精神疲惫，问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。他们提供了一个比较简单初级的模型，希望我在它的基础上扩展改造，增加风险管理模块。”

现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似，可也玩出了新的花样，搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”，是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利方法，由于政策原因，同股异地搬砖并不常见，但在数字货币市场，大大小小的交易所数不胜数，不同交易所之间的价格也常有差异，利用价格差低买高卖，就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。

量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。

完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。

量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。

这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。

首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。

一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是通过购买一揽子票，按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额，然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反，是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。

由于股价的变动，ETF套利级差转瞬即逝，因此纷繁复杂的计算过程，目前业内由计算机完成，交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易，后者便称之为程序化交易。

又因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此套利交易为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则投资将出现亏损，这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险，券商一般提倡自动化交易，方向由计算机把握，交易员输入交易数量即可。

第二种风险是交易员操作失误，比如光大这次的乌龙指事件，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险，系统软件风险，每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。

这个平台犹如币圈的一个缩影，每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下，聆听骰子撞击的声音，殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”，张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制，但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家，否则就只有被收割的命运。

量化作为工具，或许无可厚非，但许多数字货币基金以“量化”为名，公开募集资金，行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为，金融行业和其他行业不同，参与金融活动，动用的是别人的钱，发生风险，别人会有损失，因此政府需要更加严格地监管。

量化交易一念天堂，一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘，以身试法，否则等待你的将是法律的制裁

二、程序化交易的其他

在确定了总体的构建思路后，应该对一个完整的交易系统的每一部分进行量化，包括：

一.最大单笔和总体交易头寸的确立，我觉得以总资金的固定比例同时结合单个品种的的平均振荡幅度来确定比较合适。

二.开仓时机的选择。既然确定了追随趋势，那么价格就应该是我们最为关心的指标，可以以价格突破某个高点作为开仓的信号，但是这个开仓信号可以加以其它不同条件进行过滤，把明显的假信号或者风险很大的开仓信号过滤掉，比如可以结合价格与均线的距离来确定。

三.加仓次数和时机的选择。关于加仓，是比较难于掌握的一个操作步骤，我初步认为加仓应该是在趋势已经确立后再进行，而这个压力或者支撑是否可以直接采用在技术分析上的价位？这样做会不会与整个程序化交易系统产生比较大冲突？因为这个毕竟是主观的东西，而且还难以在操作之前量化，与程序化交易系统的构造初衷有所背离，究竟可不可行还值得商榷。

四.止损位的设定。止损是整个交易系统中比较重要的部分，与确定最大头寸相似，我们可以把止损设定为固定比例同时根据不同品种的不同特征区别对待，并在加仓之后调整止损点位。

五.盈利头寸的平仓。关于平仓，因为是追随趋势，那我们就不能让价格的小波动影响到总体的操作，但在数量上如何界定是小回调还是大调整，抑或是价格反转，还是比较困难的。当然运用统计方法我们可以算出历史数据的大小波动及其对应的价格表现，但这样的历史数据对以后的操作有多大的借鉴意义还值得进一步验证。

总体上来说，以追随趋势为思路来设计的交易系统，其成功率一定达不到50%，因为市场的运动特征必然会导致出现这样的结果，但是在趋势明确的时候，盈利率却很可能很高。如果不考虑交易成本，那么期货市场本身就是个零和市场，赚钱的人赚到的钱和亏钱的人亏损的钱是相同的，而长期以来针对这样的一个市场能不能做出一套保赚不亏的交易系统一直都是有争议的，因为历史经验证明无论是多么成功的交易者，都会在这个市场中出现反复，市场只要存在其交易就必然进行，而在交易者退出市场之前什么事情都有可能发生，现在能赚钱的交易系统在今后的一段时间里可能就不好用了，所以说这个市场上根本就没有也不可能有那么一套在任何时间任何情况下都能屡试不爽的交易系统，可见不断地验证和修正对于交易系统是非常重要的。

最后提一点，程序化交易可能的最大好处就是可以帮助系统使用者最大程度地克服人性贪婪和恐惧的弱点。目前支持股票期货、外汇等金融产品可编程交易的主要有：tradestation（交易大师）国际一流交易软件，不过收费比较贵，软件使用费298$/月，如果你要研究历史数据还要另买。

MT4（即将升级到MT5)功能强大，免费使用，因为免费所以它的用户数迅速增长大有超过tradestation的趋势。

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4.程序化交易系统的优化。国内证券市场只有20年的历史，相比欧美以及亚太其他发达地区市场成熟度还有很大差距，不仅如此，国内市场的一些特性也使程序化交易在国内发展受到限制。

首先，国内的交易场所比较单一，股票只在交易所进行交易。而国外的情况则是大量的流动性存在于交易所以外，比如大大小小的暗池、ECN等。即使同一只股票也会在多个交易所交易，目前NYSE股票只有25%左右的交易量是通过NYSE执行的。国外很多执行算法就是为这种条件量身定做的，比如各种智能路由算法，而在国内这些算法都没了用武之地。

其次，国内市场的T+1交割制度使得大量日内交易策略不能得以实施，高频交易策略更是无从谈起。除此以外，股票市场不允许卖空、缺乏做市商制度、可供交易的产品简单、交易指令不够完善等，都不利于程序化交易策略的开展。

尽管如此，我们还是看好程序化交易在国内的发展前景。自今年4月沪深300股指期货被正式推出以来，大量的程序化套利策略纷纷出炉并创造出惊人的交易量。图14是沪深300股指期货月交易额和标普指数期货(包括普通合约和迷你合约)的月交易额对比。从图中可以看出如果将两种货币的汇率折算进去，基本上国内的股指期货交易额已经和标普指数在同一水平。标普指数期货是面向整个市场的，而股指期货国内目前并没有对机构投资者开放，可以想象未来市场全面开放后国内的市场潜力有多大。结合目前国内的情况，我们认为程序化交易有望得到大力发展的几个原因：

1.股指期货和ETF的套利交易需要更多的算法支持，因为类似的交易策略都涉及到一篮子股票的交易执行，有效的算法可以很大程度上降低执行风险。

2.国内券商对执行算法的服务很少。目前国内的股票市场，机构投资者都是通过券商提供的市场直连通道(Direct Market Access)直接下单交易，而券商并没有提供规模化的算法附加服务，未来还有广阔的发展空间。

3.其他潜在市场。其他市场比如商品期货、权证等同样实行 T+0交割制度，也是程序化交易的潜在市场。事实上，目前已经有不少从事短线交易(趋势跟踪、反转)的投资者开发出各种程序化交易平台和策略，只是专业化和规模化有待提高。商品期货程序化交易与股指期货程序化交易同样作为现在程序化交易发展的重点。

4.人才优势。程序化交易通常需要有扎实数理基础和过硬编程能力的人才，而国内这方面有很好的人才储备，越来越多的国外量化基金来华开办分公司并在当地雇佣人才从事算法策略研究和开发也证明了这点。

三、期货可以用量化交易吗

期货可以使用量化交易，而且量化交易所占的比例越来越高，以基金等大资金账户为主。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。

量化交易具有以下几个方面的特点：

1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

2、系统性。具体表现为“三多”。

一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；

二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；

三是多数据，即对海量数据的处理。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。

量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：

1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。

2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。

4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

5、单一投资品种导致的不可预测风险。

为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。

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