量化交易什么意思？
量化交易是根据量化分析得出交易策略的一种交易技术，它通过数学计算和数值分析来识别交易机会。以往的完整数据是量化分析的基础，价格和数量是建立数学模型中的主要变量。
了解量化交易
量化交易者利用计算机程序、数学、统计学和处理数据库做出理性的交易决策。
使用数学对其进行建模，然后开发一个计算机程序，将该模型应用于历史市场数据。然后对模型进行测试和优化。当取得有利的结果时，实施于实际的实时资本市场。
量化交易模型的功能可以通过类比来进行理解。在阳光普照的此刻，天气预报说有90%的概率会下雨。是因为气象学家通过收集和分析来自全境的传感器气候数据从而得出了这个不合逻辑的结论。
计算机的分析程序会得出这些模型，当这些模型与历史气候数据（回溯测试）中的模型相同时，如100次中有90次是下雨，那么气象学家就可以自信地得出90%的概率会下雨的结论，这90%就是预测。量化交易者就是将相同的过程应用于金融市场中做出交易决策。
量化交易示例
根据交易者的研究和偏好，可以定制量化交易算法以评估与股票相关的各种参数。这里举例一个相信冲动投资的交易者的情况。她可以编写一个简单的程序，在市场上涨时挑选涨幅较大的股票，在下一次市场反弹期间，购买这些股票。这是量化交易的一个相当简单的例子。通常，从技术分析到股票估值和基本面分析的一组参数用于选择旨在实现利润最大化的复杂股票组合。这些参数被编程到交易系统中以利用市场走势。
量化交易的优缺点
量化交易技术可以通过使用计算机来计算盈利概率、自动化监控证券情况、分析证券并自主作出决策交易。
量化交易可以避免人性的情绪干扰。无论是恐惧还是贪婪，在交易时，情绪只会抑制理性思考，通常会导致损失。计算机和数学是没有感情的，所以量化交易消除了这个问题。
量化交易也有其问题。量化交易的基础是数据分析，而数据分析的底层逻辑是相信市场的规律是重复的。所以如果参考的数据是不完整，那么得出的结论就未必会正确；且量化交易不适于数据较少时间较短的股票。
量化交易的未来
鉴于国外量化交易的成熟与成绩，国内越来越多的金融机构以及个人开始使用量化交易。相较于我国市场人口的基数，我们的比例较欧美市场还小很多，未来我国市场的潜力是非常大的。
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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什么叫量化操作？
量化操作也叫量化投资，它是以数据为基础，以策略模型为核心，以程序化交易为手段，以追求绝对收益为目标的投资方法。
量化操作的本质：一种概率游戏，通过寻找市场上的某种共性/规律/大概率事件，并将它不断重复，利用大数定律来获取收益。使用数学模型和计算机等新技术，将投资思想定量化，形成客观的、冷静的、有严格纪律性的投资策略。
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。
量化交易什么标准？
交易要有量化的标准，高或低、涨或跌、大或小、繁荣或萧条，这些都是形容词，试图来描述市场的形容词，但你做交易用这些形容词是不可以的，要有标准，并且标准需要是量化的。
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