量化交易的魅力在哪裏？
所謂量化交易，是指用先進的數學模型代替人工的主觀判斷，利用計算機技術，從龐大的歷史數據中選擇各種能夠帶來超額收益的“大概率”事件來制定策略，減少投資者情緒波動的影響，避免在市場極度熱情或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。
量化模型=計算機技術+量化分析師的策略
在股市中，量化交易在很長壹段時間內都不是新聞。量化從業者張巍?對人民創投(ID: RENMINCT)表示，國外70%的交易都是通過計算機完成的，而這個數字在國內接近50%。
以前股市都是交易員手動敲鍵盤操作，壹次失誤成為終生遺憾在所難免。這種行為被戲稱為“胖手指”。相比之下，量化交易就像是點石成金的“仙女手指”。量化最美的童話是“旱澇保收”。不管是牛市還是熊市，都可以大賺壹筆。
傳統股市量化中最耀眼的明星是詹姆斯·西蒙斯。從1988年成立到2009年西蒙斯退役的21年間，年均回報率達到了驚人的46%。即使在2007年次貸危機席卷美國，量化基金遭遇滑鐵盧的時候，獎章基金依然取得了令人印象深刻的73%回報率。
量化投資中常用的策略有alpha策略、CTA策略和套利策略。阿爾法策略通過選股組合挖掘市場整體表現之外的投資機會；CTA策略跟風，追漲殺跌；套利策略利用市場差價，空手套白狼。每壹個量化投資策略都是壹個黑箱，這是壹個量化公司量化投資的核心競爭力，其他外人無法知道的秘密。
這種“黑科技”讓幣圈投資人特別眼紅。壹家量化交易公司的創始人這樣描述自己轉行做數字貨幣量化交易的經歷:“兩年前，我炒幣的朋友經常24小時看行情，讓我疲憊不堪，問我如何實現數字貨幣量化程序化交易。他們提供了壹個相對簡單的初級模型，希望我對其進行擴展和改造，並添加壹個風險管理模塊。”
目前數字貨幣中，大大小小的量化交易團隊采用的量化策略，與傳統外匯市場、期貨市場中用於套利的策略類似，但也玩出了新花樣，搬磚就是壹個典型的例子。搬磚的學名是“撮合交易”，是指根據價值分析和股價的相對比例，將同種類型的股票或異地的同種股票相互置換的壹種套利方式。由於政策原因，同壹只股票異地搬磚並不常見，但在數字貨幣市場，大大小小的交易所數不勝數，不同交易所之間的價格往往不壹樣。利用差價低買高賣是最簡單粗暴的獲利方式。
量化交易的優勢
1.嚴格的紀律
量化交易有嚴格的紀律，可以克服人性的弱點，比如貪婪、恐懼、僥幸、認知偏差。好的投資方式應該是“透明盒子”。我們做的每壹個決定都是有理有據的，尤其是有數據支持的。如果有人問我妳為什麽買了壹只股票，我會打開量化交易系統，系統會顯示當時選中的股票相對於其他股票在成長性、估值、資金、交易機會等方面的綜合評價，而且這個評價非常全面，比普通投資者拍腦袋或者單純看某個指數的交易更有說服力。
2.完全系統性
完整的體系體現在“三多”上。首先，我們有多個層面的模型，包括資產配置、行業選擇和精選股票。其次，是多角度。量化交易的核心投資思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長性、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等。然後就是多數據，也就是海量數據的處理。人腦處理信息的能力是有限的。當壹個資本市場只有65，438+000只股票時，對於定性投資基金經理來說是有利的，他們可以深入分析這65，438+000家公司。而在大型資本市場中，比如有幾千只股票的時候，量化交易強大的信息處理能力更能體現其優勢，捕捉更多的投資機會，拓展更大的投資機會。
3.恰當地運用套利的思想
量化交易就是尋找估值窪地，通過全面系統的掃描，捕捉錯誤定價和錯誤估值帶來的機會。定性投資大部分時間都在琢磨哪個企業很棒，哪個股票能翻倍；與定性投資不同，量化交易的大部分精力都花在分析哪裏估值低，哪個品種被低估，買入被低估，賣出被高估。
4.靠概率取勝
這表現在兩個方面。第壹，量化投資不斷挖掘預計未來會重演的歷史規律，並加以利用。第二，在股票的實際操作中，利用概率分析來提高交易成功的概率和倉位控制。
量化交易的風險。
首先是壹二級市場的“級差”風險，其次是交易員操作風險，最後是系統軟件風險。
壹二級市場的“級差”是整個套利交易的核心。在現有規則下，ETF套利模式有兩種:壹種是買入壹攬子票，按照交換比例在壹級市場交換相應的ETF份額，然後在二級市場賣出ETF；另壹種則相反，是在二級市場買入ETF份額，通過換股比例換成相應數量的份額，然後在二級市場賣出。交易順序取決於股價、換手率和ETF份額交易價格的變化。
因為股價的變化，ETF套利價差轉瞬即逝，所以復雜的計算過程目前業內都是由計算機完成。交易者可以設置計算程序，根據結果決定策略，也可以在套利空間出現時自動讓系統自動交易。後者被稱為程序化交易。
因為套利空間很小，通常只有萬分之幾，參與套利交易的資金量比較大，才能獲得適度的收益。如果交易者按錯誤的順序做，投資就會虧損，這就是差別風險。為了控制這樣的人為風險，券商壹般提倡自動交易，方向由電腦把握，交易員可以輸入交易筆數。
第二個風險是操作人員的失誤，比如光大的烏龍指事件，可能是交易員在輸入數量時出現了失誤。這還涉及到第三個風險，系統軟件風險，每個交易者在系統中都有相應的交易權限，包括數量和金額。光大的涉案金額壹度被傳言為70億元，如此巨額的金額是如何繞過系統權限完成交易的？這壹問題的曝光，也讓業界質疑光大風控做得不夠。
這個平臺就像是幣圈的壹個縮影。所有人都害怕跪在官員的膝蓋上，聽著骰子撞擊的聲音，卻不知道官員就是他們中間的頭號玩家。“專業投資者都知道有莊家，”張巍?直言不諱地說。大多數量化平臺可能會推出更復雜的止損策略和更好的套利機制，但除非平臺有足夠的資本成為遊戲制作者，否則只會有收獲。
量化作為壹種工具或許無可厚非，但很多數字貨幣基金卻打著“量化”的名義遊走在法律的邊緣。中國人民大學教授趙錫軍認為，金融業不同於其他行業，它使用別人的錢來參與金融活動。當風險發生時，別人會損失，所以政府需要更嚴格地監管。
量化交易心換天堂，夢換地獄。邊肖在此希望投資者不要遊走在法律的邊緣，盡力而為，否則等待妳的將是法律的制裁。