什么是量化交易？

　　度娘官方版—理论这么说

　　量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，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。

　　简介版—职场上的量化交易

　　量化交易主要是根据纯粹的数据，做一些统计类型的工作，从中找到一套正期望值的交易信号系统。这个信号系统会告诉我们在什么时候买，什么时候卖。跟其它交易来比，它和其它的交易系统的区别来比，这是一个非常客观的交易系统，不参杂任何主观因素，是全自动的一套系统。

　　什么是正期望值的交易系统呢？

　　正期望值的系统就是它平均每笔的盈利是正向的。这样的话随着次数的增多，它的最终交易结果最终结果也是趋于正向的，因为最终的值取向于平均结果乘以次数。

　　单比的交易是会亏损，这是因为它总有一个输赢的概率。所以，这个不是问题。但如果我的系统是正期望值的，它最终的结果和趋势是盈利的，它会回归盈利的。

　　举个反向的例子，比如去赌场玩儿百家乐。作为一个赌客，跟赌场相比，我们的正期望值系统是负的。也就是堵的次数越多，我们输的概率越大，最后取向于百分之百。所以大家要从统计的角度来看问题，而不是从单次去看，不是盈亏的角度。

　　这是量化交易和其它交易方式的最本质的区别。比如主观交易，它可能根据的是一些基本面或信息面去判断某个点是该做多还是做空，什么时候买什么时候卖。这是主观交易的一套方式。而量化交易是从完全不同的角度去看这件事情。

　　进阶版--量化交易岗到底都是什么？

　　策略开发岗位：首先你会从事数据整理清洗工作，然后上升到策略开发，再到量化研究员，最后到基金经理。基金经理实际上管理的就是投资组合了，而非单个的策略。

　　量化IT支持岗：一开始是做一些账户实时监控系统的UI开发，之后做账户的适配开发，也就是CPP的开发，再往后会做一些整体基金的IT架构的开发，比如基金整体可能会要求有一些组合下单的东西，这样的话就需要从IT价格上来考虑。

　　专业版—量化交易都有哪些经典的策略？

　　1.R-breaker:它很清晰的构建出了一个完整计算框架，包括买点是怎么计算出来的，卖点是如何计算出来的以及反转点是如何计算出来的，它都是很全面的。这个可以供大家仔细研究的，但是倒不一定照抄它，因为照抄是没有意义的。但是你可以通过策略本身，看到它一个盈利的模型。

　　2.海龟交易法：可以看一下它里面是如何计算止损，少数，进场点，出场点的。这是一个很完善的一个策略框架，我们完全可以在这些策略上面开发自己的策略。

　　有一点值得注意的是，如果你开发的策略是很多其它人没有考虑到的点，与众不同的话，相对来说你会注意到市场上一些效率不高的一些点，这样你的竞争者就会少，而你的优势就会更大一些。

　　3.统计操定类型的策略：这个策略是对价差建模，价差在恒定区间内波动，这样大家可以构建一些均值回归类型的套利策略。

　　大家在去写交易策略的时候，一定要注意的是这个策略的优点在哪里，缺点在哪里，相对于缺点，优势是什么。任何一个交易策略都不可能完美无缺，都有缺点和优点，搞清楚它的弱点是比较重要的。

　　你的策略之所以能盈利，那一定在市场上占有某种优势，如果策略产生回撤的话，就代表你的策略面对市场的时候产生某种劣势所以会回撤。所以，清楚自己策略的劣势是是非常重要的。

　　其实做一个交易策略就是在问一个问题，也就是“我怎么样可以能使我的系统得到一个长期向的正盈利？”这个相对来讲，更重要一点。