第1章 量化交易速覽

本章將帶領讀者迅速了解量化交易。首先，從“量化交易”概念入手，通過行業先驅故事來闡述量化交易的重要性，然后分別講述量化交易在美國與中國的歷史發展進程，最后簡單地介紹國內常用的量化交易策略，以及“寬客”這個職業。

1.1 為何選擇量化交易

1.1.1 量化交易的概念

在回答“為何選擇量化交易”這個問題前，先理解量化交易的概念。

嚴格地說，量化交易是運用復雜的統計學方法和數學模型，從龐大的歷史數據中海選出能帶來超額收益的多種“大概率”事件以找出規律、制定策略，并且能用數據模型驗證、固化這些規律和策略，然后用計算機來嚴格、高效地執行之。

這一定義涉及統計學、金融學和計算機科學等多門學科，看起來高不可攀，但是，通俗點說，量化交易是指利用統計學、數學、計算機技術和現代的金融理論來輔助投資者更好地贏利。這些量化的方法可用于分析海量歷史數據，也可用于具體信號生成，或者控制持倉大小、進行風險控制等。

因此，我們可以驚喜地發現量化交易與傳統的主觀交易不再是二元對立，量化交易也包含主觀交易，如比較常見的期貨跨市套利策略、期權波動率套利等就屬于半自動交易。它們需要交易員綜合歷史均值回歸，以及對宏觀政策的主觀解讀，開盤前調整好參數讓計算機嚴格執行策略。

綜上所述，量化交易是對主觀交易的升華，剔除部分人為不穩定的因素，讓用戶專注于尋求超額收益（即Alpha）。所以量化交易必然會成為歷史發展的趨勢。

1.1.2 主觀交易與量化交易

量化交易總是被人們拿來與主觀交易討論，孰高孰低、眾說紛紜。為了更好地分析它們之間的辯證關系，下面分別解讀之。

1．主觀交易

運用主觀交易的投資者需要關注國際環境及財經新聞、券商的研究報告、公司的財務報告、K線趨勢、個股新聞、價量經驗、大人物的演講、朋友圈情緒、甚至一些小道消息，并對其進行定性或者定量分析。定性分析可以是體驗公司產品或者直接實地考察，定量分析則可根據自己的選股原則，用各種指標進行打分，加權匯總后，買入分數高的股票，賣出分數低的股票，以形成交易信號。在手動下單方面，注意不要記錯代碼并且要避免“胖手指失誤”（fat-finger error），若單子太大還需要拆分成小單來降低成本。開倉之后要有風控意識并且嚴格遵循自己的止贏止損原則。

主觀交易具有較強的主觀能動性，即在同樣的選股原則和止贏止損策略下，100個人操盤會有100種不同的結果，基于大數定律和類正態分布，可以發現有一小撮人的資金曲線非常平滑和漂亮，但是絕大部分人都會低于均線水平，這里的“均線”指的是計算機嚴格執行交易策略所得到的資金曲線。原因往往是，理性總是被情緒打敗的。

20世紀60年代，保羅·D·麥克萊恩（Paul D. MacLean）從生理角度提出了“三位一體的大腦”理論。此理論根據在進化史上出現的先后順序，將人類大腦分成“爬行動物腦”“古哺乳動物腦”和“新哺乳動物腦”三大部分。每部分“腦”通過神經纖維與其他兩者相連，但各自作為相對獨立的系統分別運行，各司其職?！靶虏溉閯游锬X”又稱為邊緣系統，它參與調解本能和情感行為，其主要作用是維持自身生存和物種延續。其中，杏仁核負責創造情緒并產生與之相關的記憶，海馬結構能將短期記憶轉化為長期記憶。杏仁核作為大腦的“恐懼中心”，它觸發的保命技能可是頂尖的：遠遠看到獅子，恐懼會瞬間攫取你對身體的自主權并快速逃跑。杏仁核在漫長的人類演進過程中很好地提高了人類的生存概率，但是現在卻阻礙了止贏止損策略的執行，讓贏利變得困難。交易中，K線的每一次跳動都會刺激著杏仁核，K線越接近止損線，我們的恐懼越深，同時消極情緒的慢慢積累也會改變交易心態，為了解脫就選擇提前離場，自我安慰著少虧就是贏，至少落袋為安。但是最后沒想到行情隨后一路上漲，一直接近原先設好的止贏線。驀然回首，發現交易策略其實是對的，因情緒影響而沒執行好策略。

在盯盤過程中，能夠慢慢地讀懂市場、看懂盤面，基于自己交易原則的基礎上隨機應變的人少之又少。天賦與運氣缺一不可。這也就為什么在A股市場、期貨市場和外匯市場這些偏短線投資的領域中，手動交易員如同大浪淘沙一樣，換了一批又一批，能夠穩定贏利的少之又少。“股神”巴菲特最厲害之處，未必是他的選股眼光，而是他控制“新哺乳動物腦”的功力。

2．量化交易

量化交易不僅關注歷史行情數據、基本面指標數據，而且會把一些非傳統的數據，如市場情緒、財經新聞的關鍵字轉化成機器可以理解的指標。數據越原始越好，例如可以直接購買交易所最原始的、未經清洗的行情數據。第三方數據提供商盡管物美價廉，但是在數據清洗過程中可能會把看似無用、實則隱含贏利機會的數據去掉。

有了數據之后，就需要運用數學和統計學的方法，如單位根檢驗、線性回歸、機器學習等方法從大數據當中找到超額收益的多種“大概率”事件，比如選股的量化思想就是進行收益拆解，從很多維度進行數量化的判斷。傳統上把所有因子分成7大類：贏利性、估值、現金流、成長性、資產配置、價格動量和技術面，通過現代統計學的方法進行冗余因子的剔除和降維、因子權重的確定，以及對精英因子進行打分。基于選股模型的判斷形成交易信號，通過程序化交易的API進行自動化交易，并且在交易系統上引入風險控制模塊來管理持倉頭寸。

量化交易的一大優點就是計算機的高效執行將人從簡單重復的任務中解脫出來，可以把更多精力放在更好策略的開發上。另外，量化交易可以從更快速和更微觀的維度去思考問題，人受限于人體的生理機構，從看到數據、大腦判斷到手指敲在鍵盤的反應時間是幾百毫秒，而計算機執行是可以達到納秒級別的（1秒=1000毫秒=1000000微秒=1000000000納秒）。因此在超高速領域，量化交易可以賺取主觀交易無法賺到的錢。

任何事物都有兩面性，正因為機器能夠完美執行策略，公司需要嚴格保密各自的核心贏利策略。舉個例子說明，若一個很賺錢的策略被泄露，致使很多公司都“跑”這個策略，結果就是只有少數速度快的公司能夠賺錢，絕大多數是不賺錢甚至虧錢的。但如果大家都去提高速度，就會衍化成設備競賽。對于每年上千萬元級別硬件的維護和升級，不是每家公司都承擔得起的。

主觀交易者對策略思路的保密性要求并不高，就算是很好的策略讓100個人執行，可能就兩三個人賺錢，其他是虧錢的，這方面更看重人為的因素，如對宏觀政策獨特的見解、多年交易經驗積累下來的盤感等。在對策略應用的隨機應變上，主觀交易也有出彩的地方，例如在期貨市場上面對不斷變動的報價版，資深主觀交易者或許能夠得知對手是“唯快不破”的高頻交易公司，在琢磨透高頻公司的交易思路后，通過超大訂單去打擊并猛追猛打，對手估計就不得不砍倉。

總之，不管是主觀交易還是量化交易，到最后都能獲得交易圣杯。不同在于主觀交易的道路，看似平坦，其實走到越后面越陡峭無比，進化過程是玄之又玄的，需要天賦、運氣和頓悟。而量化交易更像現代意義上的搏擊運動，它有非常系統的訓練方案，只要打好基本功，一步一個腳印，總是能預見進步的。