- 从零开始学Python大数据与量化交易
- 周峰 王可群
- 639字
- 2021-03-30 19:09:18
1.1.1 量化交易的定义
量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据(大数据)中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件,以制定策略,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
传统的投资交易方法主要有两种,分别是基本面分析和技术面分析。而量化投资交易主要依靠数据和模型来寻找投资交易标的和投资交易策略。
量化投资交易中模型和人的关系,好比病人和医生的关系。在医生治病的方法中,有中医和西医。中医是望、闻、问、切,最后判断出结果,医治效果在很大程度上取决于医生的经验,定性程度大一些。西医则是先要病人去拍片子、化验等,这些都要依托医学仪器,最后得出结论,对症下药。
医生治疗的是病人的疾病,而投资者要治疗的是金融市场的疾病。金融市场的疾病就是错误的定价和估值,没病或病得比较轻,市场是有效的或弱有效的;病得越重市场越无效。
投资者用资金投资于低估的证券,直到把它的价格抬升到合理的价格水平。但是,传统的投资交易方法和量化投资交易的方法在具体做法上有些不同,这些不同如同中医和西医的差异。传统的投资交易方法更像中医,更多地依靠经验判断病因在哪里;量化投资交易方法更像西医,依靠模型判断,模型对于量化投资者的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资交易运作之前,投资者会先用模型对整个金融市场进行一次全面的检查和扫描,然后根据检查和扫描结果作出投资交易决策。