一文读懂神马是量化交易

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量化交易是根据一系列的数学模型计算出来的指令对所选标的进行的买卖活动。量化交易和其他交易方式的根本区别在于如何去产生一个交易策略而不在于这个交易策略本身是什么。如果我们是根据前人的经验总结出来的方法来进行交易，严格的说并不能将其称为量化交易。如果我们的交易策略能够在数学理论上被论证为一个有效方法，那根据这个策略进行的交易才是根正苗红的量化交易。在量化策略构建的所有环节中，数学模型都扮演着至关重要的作用。

一个量化策略的构建包含四个步骤：

第一步，将我们脑海中模糊的交易概念转变成一个具体的数学模型。比如大家都知道在股市里盈利需要低吸高抛，这里的低吸和高抛就是一个模糊的概念，只有当这些模糊的概念经过定量分析后转换成具体的数学模型，我们才可以说正在构建的是一个量化策略。

第二步，将数学模型翻译为计算机程序。这里计算机程序被运用在两个方面，第一方面，不是所有的数学模型都有解析解，很多模型在求解中需要使用模拟采样的方式来计算，比如模特卡罗模拟，粒子滤波器，遗传算法等等。而这些模拟方法依赖计算机程序来完成，如果人来手算的话会累成狗的。第二方面，计算机程序可以用来模拟交易策略的执行，利用历史数据自动执行交易策略，从实证(Backtest)上评估该策略的有效性。

第三步，评估策略的有效性。当我们拥有了数学模型和计算机程序，就可以来评估所构建的策略是否可以盈利。在利用历史数据进行实证中，我们需要计算历史收益率，夏普率，最大回撤和其他的性能评估指标。如果这些性能指标没有达到我们的预期效果，那就说明某个地方有缺陷，要么是我们的想法本身不对，要么数学模型有缺陷，要么程序有错误。我们得不断的修改模型和程序直到性能指标达到预期。如果一直达不到的话，默默抹眼泪吧，这就是矿工苦逼的生活。

第四步，也是最后一个步骤，把策略的程序部署到券商交易系统里，然后躺着收钱吧，当然不是实证效果好的策略实时交易也一定好，实际和理论的差距还是很大的，实战操作中会有各种细节问题需要完善，因此不能完全脱离人的监控，而且在极端情况下，量化策略也会马失前蹄，请百度长期资本管理公司。如果实际交易效果和回测差过大的话，那就悲了个剧了，我们需要检验当前数据是否满足模型的假设条件，还要检验是不是当前的行情变化不在我们模型计算的范围内。

再来解释下对量化交易两个认识上的偏差：

量化交易==高频交易

其实高频交易是从交易频率上来说的，然后有配套的方法以及硬件的支持，而量化则是个由数学模型来指导设计交易策略的思想方法，他可以运用在高频交易里的方法部分。有过以下经历的小盆友可以感同身受：童鞋，你是计算机专业的呀，帮我修下电脑吧。

量化模型==技术分析

我在刚开始学习的时候也不明白。先看两个表述，意思都是说历史数据对之后股价走势有指导作用：

技术分析：大盘20日均线对当前股价有明显的支撑作用。

量化模型：股价收益序列的12日自相关性在Q检验中具有显著性。

这两句话代表了技术分析和量化模型的特色，技术分析一般会描述一个在实战经验中被认可的交易策略，但从来不去证明他的有效性。量化模型则一定要在数学理论上被验证是有效的，一切不能被证明的量化策略都是耍流氓。 在2000年的一篇论文(Lo et. al.， 2000)中讨论了技术分析和量化模型的区别和联系，并从量化的角度去重新分析技术指标。里面有个观点很有意思，他说如果一个技术指标在统计上具有有效性的话，那他的条件概率和非条件概率必须是不一样的。翻译成人话意思是，如果加入历史数据后技术信号的概率没啥变化，那这个信号就是砖家叫兽在忽悠人。

在技术指标和量化模型中都有大量的参数，而这些参数的设置有着本质的不同。举个栗子，技术分析里都会提到均线系统，但为啥是看5日线和20日线，而不能是5日线和10日线呢？一般技术分析的回答是1）根据惯例，参数设成这样比较好。2）砖家这么设置我就这么设置。3）反正这么设置能赚钱。而同样是参数，在量化模型里则需要最大化或最小化某个目标函数来计算的。所以哪怕我们最后优化的结果也是5日均线和20日均线，我们得到了同样的均线策略，但我们是量化模型，而不是技术分析。因为我们并不关心得到的是什么样的一个策略，而是如何得到的这个策略的。如果我们是按一套严密的数学思想得到的这个策略，那就是量化策略。这篇文章(Guo et. al， 1998)就对我们熟悉的均线系统做了深入的分析，后面我们也会从量化的角度介绍相关的均线系统，其实就是这篇论文的方法和后面的各种花式改进。

Foundations of Technical Analysis： Computational Algorithms， Statistical Inference， and Empirical Implementation， A.W. Lo and H. Mamaysky， Journal of Finance 55， 1705-1770， 2000.

Some Exact Results for Moving-Average Trading Rules with Applications to UK Indices.G. W. Kuo， and E. Acar and S. Satchell. 1998.

文 | 韭菜Hulk
来源 | GoInvestSG微信公众号

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关键词：量化交易 Applications Foundations Statistical Computation 买卖 计算机程序 神马 滤波器 卡罗

归根到底，要看懂砖家叫兽是否在忽悠，还是要自己对统计有比较透彻的理解，不然只能被忽悠