量化交易基礎入門知識解讀

量化交易基礎入門知識解讀

量化交易是量化金融中一個極其復雜的領域。它需要大量的時間來獲得必要的知識。

不僅如此，它還需要大量的編程專長，至少是C++或Python這樣的語言，并且隨著交易頻率的增加，編程技術變得更為重要。雷爾量化平臺小編講解量化交易基礎入門知識。

量化交易由四個主要部分組成：

1.交易策略——鑒別尋找策略，決定交易頻率；

2.策略回測——獲取數據、分析策略性能并消除偏差；

3.執行策略——連接至交易終端，實現交易自動化，并將交易成本降至最低；

4.風險管理——資本最優化配置、“下注規模”與交易心理學。

策略識別

所有量化交易流程都肇始于一個初期研究。這個研究流程包括搜索一個策略、檢驗它是否適合你可能正在運作的策略組合、獲取任何測試策略時所需數據、努力優化策略使其收益更高且（或）風險更低。如果你是一個“散戶”交易員，一定要清楚自己的資金是否充足，以及交易成本對策略的影響。

通過各種公開數據搜索可盈利的策略實際上十分簡單，并沒有大家想的那么難。研究學者會定期發表理論交易結果（雖然大多為交易成本總額）。一些數量金融學主題博文也會詳細討論策略。交易期刊還會簡報一下基金管理公司使用的一些策略。

你可能會問，個人與公司怎么可能愿談他們的可盈利策略，特別是當他們知道，如果其他人“復制相同的策略”，長期而言它終將失效。原因就在于，他們通常不會透露具體的參數以及他們所使用的調參方法，而這些優化技能才是把一個表現平庸的策略調成一個回報豐厚的策略所需的關鍵技術。實際上，若要創建你自己的、獨一無二的策略，一個最好的法子就是尋找相似的方法，爾后執行你自己的優化程序。