在投资领域，经常会听到量化交易这个词，今天来简要说下什么是量化交易。

量化交易(量化投资)是指借助现代统计学和数学(机器学习)等方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。

量化交易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，用数据模型验证并固化这些策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

量化交易全球的发展历史

量化投资的产生(60年代)

1969年，爱德华·索普利用他发明的“科学股票市场系统”（实际上是一种股票权证定价模型），成立了第一个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖。

量化投资的兴起(70~80年代)

1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯也因此被称为"量化对冲之王"。

量化交易的繁荣(90年代)

1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略等，开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合

领域

量化交易是多个领域的交叉，一般包括金融领域、数据挖掘领域以及编程领域。

常见的量化交易手段

趋势性交易

适合一些主观交易的高手，用各种技术指标或其他指标作为参考进行量化交易。

市场中性

在任何市场环境下风险更低，收益稳定性更高，资金容量更大。适合一些机构量化交易者，发现市场中的alpha因子赚取额外收益，例如股票与股指期货的对冲策略等。

高频交易

在极短的时间内频繁买进卖出，完成多次大量的交易，此类交易方式适合算法高手，对硬件系统以及市场环境的要求极高，所以只有在成熟市场中的专业机构才会得到应用。

以上几种方式，一般都会做一些量化分析，辅助交易，工具大多会选择python或matlab。

量化交易的优势

严格的纪律性

完备的系统性

靠数学模型取胜

量化交易的目的

量化分析只是一种工具、分析手段，他并非是去预测股票涨跌来进行投资，最终是通过严格的纪律性、完备的系统性和数学模型取胜的。

发布者：许宏玮，著名股票私募基金经理

文章来着公众号：许宏玮股票分析

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