量化交易核心概念
量化思想
量化交易
量化交易是指以先进的数学模型代替人为的主观判断，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–百度百科
量化交易知识树
量化交易发展历史-国外
量化交易发展历史-国内
量化交易VS主观交易
| 比较要素 | 量化交易 | 主观交易 |
|---|---|---|
| 纪律性 | 无主观情绪影响 | 主观情绪化 |
| 精力 | 不知疲倦 | 受交易员精力影响 |
| 效率 | 秒级 | 最快30秒 |
| 系统性 | 多层次、多角度、多数据 | 艺术性较强 |
| 可控性 | 风险明确可控 | 不可控 |
| 可复制性 | 可无限复制 | 可复制性差 |
量化交易流程
量化交易分类
量化交易：交易产品、盈利模式、策略信号
交易产品：股票策略、CTA策略、期权策略、FOF策略
盈利模式：单边多空策略、套利策略、对冲策略
策略信号：多因子策略、均值回归策略、动量效益策略、二八轮动策略、海龟策略、机器学习策略
量化交易开发流程
数据获取
内容：行情数据、宏观数据、财务数据、舆情数据
方式：网站下载、客户端、三方API、爬虫
数据清洗
场景：垃圾数据清除、空值填充、数据转换、数据对齐
类库：numpy、pandas
策略编写
策略回测
量化策略优化
- 重视交易费
- 注重风险，重视退出
- 优化无止境
模拟盘交易
- 过去表现并不表示未来结果
- 至少半年以上
- 模拟盘稳定收益100%以上再考虑实盘交易
实盘交易
- 做好第一年会输的准备
- 不急于扩大投资，增加杠杆
- 心态最重要
量化交易策略分类
股票策略关注股票
期权策略关注期权
CTA策略关注期货
FOF策略关注FOF
股票策略盈利模式
股票：股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券
股票策略通过股价波动盈利
期权：一种选择权，是一种能在未来某特定时间以特定价格买卖一定数量的某种特定商品的权利
期货：一种标准化合约，期货交易所统一制定的、约定在未来的某一个确定的日期和地点按照约定的条件买卖一定数量和质量的标的资产的标准化合约
期权策略盈利模式
期权合约差价（常用）
到期行权收益
买入一份低行权价认购期权同时卖出一份高行权价认购期权
CTA策略盈利模式
关注价格趋势获取利差
价格走势存在反身性，随着市场上涨或下跌的趋势得到加强，而认知上的偏移又会反映在市场上
FOF策略
基金中的基金，是一种专门投资于其他投资基金的基金
通过资产配置来分散风险、平滑波动、改善组合收益风险比，从而优化投资者的持有体验。尤其是在震荡的市场背景下，FOF产品的优势尤其明显
盈利模式分类
单边多空策略
低价买进，待股价出现单边下跌时卖出，赚取利差
通过单边买入或单边卖出实现盈利
套利策略
在金融市场利用某些金融产品价格与收益率暂时不一致的机会获得收益的策略
追求无风险套利，即价格变动所产生的无风险收益
对冲
指特意减低另一项投资风险的投资，同时进行两笔行情相关、返现相反、数量相当、盈亏相抵的交易
对冲策略
在期货股票市场和股票市场同时进行等量反向交易，以锁定既得利润（或成本），通过抵消两个市场的损益来规避股票市场的系统性风险
做多同时做空，市场向上，赚钱；市场向下，赚钱或少亏钱
策略信号分类
策略信号：交易信号，买入或卖出的一系列特征
多因子策略
找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数
跑赢指数，做多；跑输指数，做空
交易模型
基于现代多学科众多理论，以及多种金融技术分析理论，具有普遍性，可盈利可量化可执行交易系统
市场趋势符合交易模型即可盈利
机器学习
从大量数据中找到某种规律，包括但不限于文本数据，图像数据等，找到可盈利，可量化，可执行的策略信号
区别于传统金融量化策略，从更丰富的数据维度中识别策略信号
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