什麼是定量交易(quantitative trading)？

定量交易包括基於定量分析的交易策略，這些策略依賴於數學計算和數字運算來識別交易機會。價格和成交量是定量分析中常用的兩種資料輸入，是數學模型的主要輸入。

由於金融機構和對沖基金通常使用定量交易，因此交易通常規模較大，可能涉及買賣數十萬份股票和其他證券。然而，個人投資者越來越普遍地使用定量交易。

關鍵要點

• 定量交易利用數學函式和自動交易模型來做出交易決策。
• 在這種型別的交易中，後驗資料應用於各種場景，以幫助確定獲利機會。
• 定量交易的優勢在於，它允許對可用資料進行最佳利用，並消除了交易過程中可能出現的情緒決策。
• 定量交易的一個缺點是它的用途有限：一旦其他市場參與者知道了定量交易策略，或者隨著市場環境的變化，定量交易策略就失去了效力。
• 高頻交易（HFT）是規模化定量交易的一個例子。

瞭解定量交易

定量交易者利用現代技術、數學和綜合資料庫的可用性做出合理的交易決策。

定量交易者採用一種交易技術，用數學方法建立模型，然後開發一個計算機程式，將模型應用於歷史市場資料。然後對模型進行回溯測試和最佳化。如果取得了良好的效果，那麼該系統將在有實際資本的實時市場中實施。

量化交易模型的運作方式最好用類比來描述。以一份氣象報告為例，其中氣象學家預測，在陽光明媚的情況下，降雨的可能性為90%。氣象學家透過收集和分析整個地區感測器的氣候資料得出了這一違反直覺的結論。

計算機定量分析揭示了資料中的特定模式。當將這些模式與歷史氣候資料（回溯測試）中顯示的相同模式進行比較時，100倍的結果中有90倍是降雨，那麼氣象學家就可以有信心地得出結論，從而得出90%的預測。定量交易者將同樣的過程應用於金融市場來做出交易決策。

歷史價格、成交量以及與其他資產的相關性是定量分析中作為數學模型主要輸入的一些較為常見的資料輸入。

量化交易例項

根據交易者的研究和偏好，可以定製定量交易演算法來評估與股票相關的不同引數。以一個相信動量投資的交易員為例。他們可以選擇編寫一個簡單的程式，在市場上升勢頭中挑選贏家。在下一輪市場好轉期間，該計劃將買入這些股票。

這是一個相當簡單的定量交易的例子。通常，從技術分析到價值股再到基本面分析，各種各樣的引數被用來挑選出一個複雜的股票組合，以實現利潤最大化。這些引數被程式設計到一個交易系統中，以利用市場波動。

某些對沖基金廣泛使用定量交易技術，

量化交易的利弊

交易的目的是計算執行盈利交易的最佳概率。一個典型的交易者可以有效地監控、分析和做出有限數量的證券的交易決策，而不會讓大量的資料淹沒決策過程。定量交易技術的使用透過使用計算機來自動化監控、分析和交易決策來闡明這一限制。

剋服情緒是交易中最普遍的問題之一。無論是恐懼還是貪婪，在交易時，情緒只會扼殺理性思維，而理性思維通常會導致損失。計算機和數學不具備情感，因此定量交易消除了這個問題。

定量交易確實有它的問題。金融市場是現存最具活力的實體之一。因此，定量交易模型必須是動態的，才能持續成功。許多定量交易者開發的模型對於他們開發的市場條件來說是暫時有利可圖的，但是當市場條件發生變化時，它們最終會失敗。

常見問題

定量交易者賺很多錢嗎？

由於他們必須具備一定水平的數學技能、培訓和知識，華爾街經常需要定量交易員。事實上，許多定量交易員擁有應用統計學、電腦科學或數學建模等領域的高階學位。因此，成功的量化投資者可以賺很多錢，特別是如果他們受僱於一家成功的對沖基金或交易公司。

什麼是定量交易者(a quantitative trader)？

定量交易者，簡稱定量交易者，使用數學模型和大資料集來識別交易機會和買賣證券。

我怎樣才能成為一個定量的人？

一個有抱負的量化交易者需要特別熟練，並對所有的數學事物感興趣。數學學士學位、金融工程或定量金融建模碩士學位或工商管理碩士學位都有助於獲得一份工作；許多分析師還將擁有博士學位。在這些或類似領域。除了一個高階學位，一個定量還應該有經驗和熟悉的資料探勘，研究方法，統計分析和自動化交易系統。

演算法(algorithmic)和定量交易(quantitative trading)的區別

主要的區別在於演算法交易能夠自動化交易決策和執行。雖然人可以是一個定量的人，但計算機比最靈巧的交易者更快更準確。

我在哪裡可以免費學習演算法或定量交易？

因為定量交易需要精通數學、統計學和程式設計，所以一個人不太可能簡單地讀幾本書就變得熟練。相反，成功的量化投資在正規教育、行業認證和自學上投入了大量的時間和金錢。此外，交易系統和基礎設施作為一個數量開始交易的成本很高，而且是資本密集型的。