什么是定量交易(quantitative trading)？

定量交易包括基于定量分析的交易策略，这些策略依赖于数学计算和数字运算来识别交易机会。价格和成交量是定量分析中常用的两种数据输入，是数学模型的主要输入。

由于金融机构和对冲基金通常使用定量交易，因此交易通常规模较大，可能涉及买卖数十万份股票和其他证券。然而，个人投资者越来越普遍地使用定量交易。

关键要点

• 定量交易利用数学函数和自动交易模型来做出交易决策。
• 在这种类型的交易中，后验数据应用于各种场景，以帮助确定获利机会。
• 定量交易的优势在于，它允许对可用数据进行最佳利用，并消除了交易过程中可能出现的情绪决策。
• 定量交易的一个缺点是它的用途有限：一旦其他市场参与者知道了定量交易策略，或者随着市场环境的变化，定量交易策略就失去了效力。
• 高频交易（HFT）是规模化定量交易的一个例子。

了解定量交易

定量交易者利用现代技术、数学和综合数据库的可用性做出合理的交易决策。

定量交易者采用一种交易技术，用数学方法建立模型，然后开发一个计算机程序，将模型应用于历史市场数据。然后对模型进行回溯测试和优化。如果取得了良好的效果，那么该系统将在有实际资本的实时市场中实施。

量化交易模型的运作方式最好用类比来描述。以一份气象报告为例，其中气象学家预测，在阳光明媚的情况下，降雨的可能性为90%。气象学家通过收集和分析整个地区传感器的气候数据得出了这一违反直觉的结论。

计算机定量分析揭示了数据中的特定模式。当将这些模式与历史气候数据（回溯测试）中显示的相同模式进行比较时，100倍的结果中有90倍是降雨，那么气象学家就可以有信心地得出结论，从而得出90%的预测。定量交易者将同样的过程应用于金融市场来做出交易决策。

历史价格、成交量以及与其他资产的相关性是定量分析中作为数学模型主要输入的一些较为常见的数据输入。

量化交易实例

根据交易者的研究和偏好，可以定制定量交易算法来评估与股票相关的不同参数。以一个相信动量投资的交易员为例。他们可以选择编写一个简单的程序，在市场上升势头中挑选赢家。在下一轮市场好转期间，该计划将买入这些股票。

这是一个相当简单的定量交易的例子。通常，从技术分析到价值股再到基本面分析，各种各样的参数被用来挑选出一个复杂的股票组合，以实现利润最大化。这些参数被编程到一个交易系统中，以利用市场波动。

某些对冲基金广泛使用定量交易技术，

量化交易的利弊

交易的目的是计算执行盈利交易的最佳概率。一个典型的交易者可以有效地监控、分析和做出有限数量的证券的交易决策，而不会让大量的数据淹没决策过程。定量交易技术的使用通过使用计算机来自动化监控、分析和交易决策来阐明这一限制。

克服情绪是交易中最普遍的问题之一。无论是恐惧还是贪婪，在交易时，情绪只会扼杀理性思维，而理性思维通常会导致损失。计算机和数学不具备情感，因此定量交易消除了这个问题。

定量交易确实有它的问题。金融市场是现存最具活力的实体之一。因此，定量交易模型必须是动态的，才能持续成功。许多定量交易者开发的模型对于他们开发的市场条件来说是暂时有利可图的，但是当市场条件发生变化时，它们最终会失败。

常见问题

定量交易者赚很多钱吗？

由于他们必须具备一定水平的数学技能、培训和知识，华尔街经常需要定量交易员。事实上，许多定量交易员拥有应用统计学、计算机科学或数学建模等领域的高级学位。因此，成功的量化投资者可以赚很多钱，特别是如果他们受雇于一家成功的对冲基金或交易公司。

什么是定量交易者(a quantitative trader)？

定量交易者，简称定量交易者，使用数学模型和大数据集来识别交易机会和买卖证券。

我怎样才能成为一个定量的人？

一个有抱负的量化交易者需要特别熟练，并对所有的数学事物感兴趣。数学学士学位、金融工程或定量金融建模硕士学位或工商管理硕士学位都有助于获得一份工作；许多分析师还将拥有博士学位。在这些或类似领域。除了一个高级学位，一个定量还应该有经验和熟悉的数据挖掘，研究方法，统计分析和自动化交易系统。

算法(algorithmic)和定量交易(quantitative trading)的区别

主要的区别在于算法交易能够自动化交易决策和执行。虽然人可以是一个定量的人，但计算机比最灵巧的交易者更快更准确。

我在哪里可以免费学习算法或定量交易？

因为定量交易需要精通数学、统计学和编程，所以一个人不太可能简单地读几本书就变得熟练。相反，成功的量化投资在正规教育、行业认证和自学上投入了大量的时间和金钱。此外，交易系统和基础设施作为一个数量开始交易的成本很高，而且是资本密集型的。