“AITD小课堂第二十四课：量化交易导论”

量化交易可以分为自动化交易、量化投资、程序化交易、算法交易以及高频交易。这五种方式各有侧重点，是不同阶段和用户群的量化交易方式。

对于普通投资者来说，程序化交易是适用的方式。程序化交易通过API和交易所连接，使用程序自动进行交易买卖。程序化交易不完全等同于量化交易，它还可以实现一些辅助功能，如价格报警、数据统计、自动满仓、定时买入等。利用程序化交易来赚钱是一项更具挑战性的任务。

数字货币市场的特性非常适合量化策略的应用。数字货币本身的波动性较传统金融市场大，适合多种卖出波动率的量化投资策略。数字货币市场还比较早期，产品相对初级，如期货和期权产品，流动性低，定价有效性差，存在错误定价的机会，量化投资可以很好地捕捉这些定价偏离的机会。此外，数字货币市场的交易时间长，24小时交易，不适合人工盯盘和交易，更适合发挥量化系统的优势，在盯盘、预警和捕捉交易机会方面。

数字货币交易对数量繁多且流动性难以匹配。大部分交易所都需要流动性，因此做市商成为交易所生态中不可或缺的角色，也是大部分量化团队生存的一种方式。

正因为以上原因，许多传统金融领域的量化团队进入数字货币市场，带来了成熟的交易理念和系统，挖掘交易机会。可以说，量化交易策略的存在加速了数字货币市场的成熟化进程。

量化交易如何实现策略优化？从管理策略优化的角度来看，量化交易可以通过选择能够获得超额盈利的概率事件，并制定相应的投资策略。然后使用大量模型来验证和固化这些规律和策略，并严格遵守这些固化的管理策略来指导项目投资操作，从而实现持续、稳定并超过平均盈利的超额收益。

量化交易的重要步骤包括制定数学模型或交易触发条件，以及严格按照这些模型或条件进行自动买卖操作。

量化交易有许多优势。其中之一是严格的纪律性。许多人在投资中失败是因为人类天性中的贪婪、恐惧和追涨杀跌等弱点。只有保持组织的纪律性、摆脱贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，严格按照机器般的组织纪律性来进行市场交易，才能获得优越性并成为成功者。量化投资就是严格按照程序流程传出的交易信号进行操作。

另一个优势是以具体数据量化，而不是基于经验性判断。人类存在认知能力误差，时常会注意到好的方面而有意规避不好的方面，并且经常只记住赚钱的时刻而忘记亏钱的经历。每次交易只依赖这种偏差性判断买入点，最终将会遭受亏空。而量化投资则使用实际数据来测量，例如当前室内温度、水温等，使用实际量化分析指标值来判断当前时点是否需要买进，消除了人为因素的经验判断。

量化交易的另一个优势是以概率获胜。每笔交易的盈亏可以用概率来衡量。没有依据的任意交易就相当于抛硬币的几率，即对半开。量化投资基于历史走势，从中找出可重复的基本规律，并加以运用，以较高的胜率优势获得未来项目投资的领先优势。投资获胜的概率越大于50%，获胜的把握就越高。

量化交易的另一个优势是一致的规则性。大多数股民买卖股票仅凭直觉，觉得会涨就买进，觉得会跌就卖出，根本没有固定的标准进行交易。量化投资根据必要的交易标准严格遵守，并避免盲目跟风的主观性，使用一致的规则性进行交易。

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