量化交易是什么？
先说下作背景，本人是计算机专业博士，学过一些哲学和逻辑学，业务炒炒股票看看盘，做了几年数据科学家，转到量化领域的，目前在一家私募工作。算有点情怀，想要有一颗有趣的灵魂。
受到邀请，要我从业内人角度谈谈量化交易，说这个话题很多人关心，大家观点很不统一，值得聊一聊。
个人是理工科出身，文字功底可以说相当不好，平时专心做模型，也不怎么关心一般大家对量化投资的行业的讨论，既然答应了要写，本着负责的角度，顺路了解学习下市场各位大佬的解读，在回答问题之前先去看了知乎上关于量化的讨论，很多人说量化是个伪命题，量化交易不赚钱，量化在中国市场行不通，等等，一看理由，大部分都在说，我在量化交易里亏了钱，很多量化水平不高连续亏钱，私募策略趋同，各种亏钱。又去看了看几个量化策略平台和论坛，翻翻帖子，动辄300%，500%收益率，很多人做所谓的的量化模型的业绩回测好得像ATM取款机，想膜拜下大佬的交易理念、策略思路，发现根本没有任何说明。
看完之后有这么几个感受：
第一，国内量化的确挺多人关心的，参与讨论的人也不少，的确是值得聊一聊的话题；
第二，大家最终关心和评价标准很实在，赚钱还是硬道理，赚不赚钱基本上也是唯一的评价标准（真是现实的社会啊）；
第三，大部分人谈量化交易都挺割裂的，有的人纯粹就量化谈量化，有些人就交易在谈交易，最后驴头不对马嘴，彼此不知道在说啥。
很多人跟我说，看过很多知乎大道理，听了很多大V讲座，还是搞不清量化交易是啥，好不好，行不行，有没有前途，你能来给我一个答案吗？
我自己看完，总结了一下，本质上，都是“归纳法”思维惹的祸。
什么叫归纳法，归纳法就是看到现象推导结论。因为前提A、B、C都指向结论D，A是对的，B是对的，C是对的，所以D肯定是对的，A是错的、B是错的、C是错的，所以D也是错的。A是对的、B是错的、C是模棱两可的，小编就蒙了。
古希腊哲学家就告诉我们，归纳法不靠谱，正面例子A、B、C、D列举可以个，1个反例就可以推翻一切，结论就不正确了。即使穷尽了当下所有的例子，一样有人会提出，过去正确的现在不一定，现在正确的也不代表未来。
介于目前市面上各种讲量化的书籍、大V、论坛讨论都已经挺多了，大家都各自拿自己举例子，正面反面各有无数个，我再来举一个自己的例子，也就徒增大家的烦恼。
所以我决定发挥下哲学特长，逆向思维，用传说中的“演绎法”来跟大家说说问题。
首先我们来定义下问题。
啥叫量化交易？
量化交易，洋气点叫Quantitative Trading。顾名思义，分两个部分。量化，Quantitative。交易，Trading。
量化是啥？量，就是数量，就是数的意思。化，就是变化，就是变的意思。那，量化就啥，量化就是把人感知到东西“变”成“数”，换句话说，就是用数据来描述现象和现象的规律。
所以，量化从概念上没啥复杂的，就是数学。数学是什么，数学就是一套人定义世界发现规律的工具体系，人看到太阳，画了个圆，量了下长度就有了直径，看到了很多圆，发现了圆周率，有了几何学，发现算起来太麻烦，画了个象限图，每点给一个坐标，所谓解析几何，发现不规则图形也能这么算，于是搞了微积分，甚至搞出了基于球面的非欧几何，都是数学。
交易是啥？交就是对象，易就是换，所谓trade，就是买卖。
交易赚的，就是买卖之间的价差。能够靠价差赚钱，首先这个东西要有人买有人卖，玩家多了，而且各个玩家心理价格不一样，这样才能够一个价格从A那里买，另一个价格到B那里卖。玩家多到一定程度，就可以搞公开市场集合竞价，大家一起报单，市场负责给你找对手，于是变成一个价格从市场买，一个价格到市场卖。还是一样的，低买高卖就赚钱，高买低卖就亏钱。
量化交易，就是用数学方法来指导买卖。数学指导买卖的核心就是算价格，尽可能算出价格的规律，尽可能准确预测价格变化，然后尽可能实现低买高卖。
量化交易本身并不神秘，就像是看到太阳画了一个圆，看到了测量出直径一样，也是数学一样。运用量化手段本身门槛并不高，难的是，在什么样的市场上，运用什么样的方法，可以持续算出价格的规律，而且能够在理想的价格上成交。所以，要实现有效的量化交易，要符合这么三个条件：
一、存在公开交易市场，对于所有交易者一视同仁，提供公允的价格；
二、具有连续的价格，有稳定的可追溯的历史数据；
三、流动性好，可以实现有效交易。
因此，量化交易比较适合运用在股票、期货甚至数字货币这些有交易所的，流动性好的，历史数据时间长，参与者门槛低的公开市场标准化合约的交易，在国债、远期、REITS、ABS、收益凭证等参与者少，价格不透明的市场，用数学工具做做定价模型可以，做量化交易还是算了。
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量化交易的逻辑是什么？
是统计套利（Statistical Arbitrage）
该交易逻辑主要利用的市场定价效率低下的短期价格优势，并结合统计与数学模型来识别交易机会，交易者可以将其视为第一期文中“配对交易”的升级版。
和常规只关注一对交易标的配对交易策略不同，统计套利逻辑往往会在几十种，甚至上百个交易标的中寻找其中的具有价格相关性的产品对。
什么是量化?数字货币交易过程中的量化是什么意思？
量化交易本质上是利用数学、统计、计算机等模型和方法来研究金融市场、预测价格走势从而指导交易，包括自动化交易和半自动交易等。
数字货币的量化交易就是把量化的手段运用于数字货币领域，从计算机角度有如下特点：
1.接口是互联网的websocket和REST，这与编程语言独立，比传统期货、股票的CTP接口更先进，
2.交易时间是7*24，这样不会有传统期货、股票的跳空问题，统计上处理方便。
3.交易所在云服务器上，这样大的高频做市商不存在硬件上的优势，因为托管机房本质上也是云服务器地址。
量化交易具体方法？
量化交易有多种具体方法。1. 量化交易是一种基于数学和统计分析的交易方式，因此，具体方法可以根据不同的交易目的、市场条件、数据来源等因素来选择。2. 常见的量化交易方法包括基于价值的投资、技术分析、基本面分析、风险套利等，每种方法都有其特定的实现方式和策略。具体方法还可以由软件来实现，如自动交易程序或算法交易，这些程序可以根据所设定的参数和规则自动化地进行交易，提高了交易效率和准确性。同时，量化交易不仅能够用于股票、期货等金融市场，也可以应用于商品、外汇等其他的交易领域。
如何看量化交易？
看待量化交易需要有科学的态度，需要有严谨的逻辑和数据支持。量化交易不是凭空想象或靠感觉决定的，而是通过对历史数据和市场规律的分析，制定出一套可靠的交易策略。
关注交易策略的胜率、盈利能力、风险控制等指标。在量化交易中，交易策略的胜率和盈利能力是非常重要的指标，但是也要注意风险控制，避免大幅亏损。
了解交易策略的基本原理。不同的交易策略可能会使用不同的技术指标和算法，需要了解其基本原理和适用范围，才能更好地理解和运用。
注意市场变化和策略调整。市场是不断变化的，交易策略也需要不断调整和优化。需要密切关注市场变化，及时调整策略，才能保持交易的稳定性和盈利能力。
选择可靠的量化交易平台和数据源。量化交易需要大量的数据支持和计算能力，需要选择可靠的交易平台和数据源，确保交易的准确性和稳定性。
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