量化交易是一种市场策略，它依靠数学和统计模型来识别并执行机会。这些模型由定量分析驱动，这就是该策略的名称。它通常也被称为“定量交易”，有时也称为“定价”。
量化分析研究和测量将行为的复杂模式分解为数值。它忽略了定性分析，该定性分析基于诸如管理专业知识或品牌实力之类的主观因素来评估机会。
交易通常需要大量的计算能力，因此传统上仅由大型机构投资者和对冲基金使用。然而，近年来，新技术也使得越来越多的个体交易商参与其中。
量化交易如何运作？
量化交易使用基于数据的模型来确定特定结果发生的可能性。与其他形式的交易不同，它完全依赖统计方法和编程来完成此操作。
量化交易与算法交易
算法交易者使用自动系统来分析图表模式，然后代表他们开立和关闭头寸。量化交易者使用统计方法来识别但不一定执行机会。尽管它们彼此重叠，但是这是两种不应该混淆的独立技术。
两者之间有一些重要区别：
算法系统将始终代表您执行。一些量化交易者使用模型来识别机会，然后手动打开头寸
量化交易使用高级数学方法。算法倾向于依赖更传统的技术分析
算法交易仅使用图表分析和来自交易所的数据来寻找新头寸。量化交易者使用许多不同的数据集
了解有关算法交易的更多信息，或创建一个帐户以立即开始使用。
量化交易者可以查看哪些数据？
量化交易者检查的两个最常见的数据点是价格和数量。但是，任何可以提炼成数值的参数都可以纳入策略中。例如，某些交易员可能会构建工具来监控社交媒体上的投资者情绪。
量化交易者可以使用许多公开可用的数据库来告知和建立其统计模型。这些替代数据集用于识别传统财务来源（例如基本面）之外的模式。
量化交易者开发系统以识别新的机会，并经常执行这些机会。尽管每个系统都是唯一的，但它们通常包含相同的组件
下面是每一个的详细介绍：
1.策略（strategy）
在创建系统之前，Quants将研究他们希望其遵循的策略。通常，这采取假设的形式。例如，上面的示例使用了这样的假设：例如，FTSE倾向于在每天的特定时间进行某些操作。
采用适当的策略后，下一个任务是将其转换为数学模型，然后对其进行完善以增加回报并降低风险。
这也是量化指标将决定系统交易频率的关键点。高频系统每天都会打开和关闭许多仓位，而低频系统则旨在发现长期机会。
2.回测（Back test）
回测涉及将策略应用于历史数据，以了解其在实时市场上的表现。Quants经常会使用此组件来进一步优化其系统，以尝试消除任何问题。
回测是任何自动化交易系统的重要组成部分，但是成功运行并不能保证模型生效时的利润。完全经过重新测试的策略仍然会失败的原因有多种：包括不正确的历史数据或不可预测的市场动向。
回溯测试的一个常见问题是确定系统在产生回报时将看到多少波动。如果交易者仅查看策略的年化收益，就无法了解完整的情况。
3.执行（implement）
每个系统都将包含一个执行组件，范围从全自动到完全手动。自动化策略通常使用API来快速打开和关闭头寸，而无需人工输入。一本手册可能需要交易员召集经纪人进行交易。
HFT系统本质上是完全自动化的–人类交易员无法足够快地打开和关闭仓位以取得成功。
执行的关键部分是使交易成本最小化，其中可能包括佣金，税金，延误和利差。复杂的算法可用来降低每笔交易的成本–毕竟，如果每个仓位的开仓和平仓成本太高，那么即使是成功的计划也可能会失败。
4.风险管理（risk management）
任何形式的交易都需要风险管理，而数量也一样。风险是指可能干扰策略成功的任何因素。
资本分配是风险管理的重要领域，涵盖每笔交易的规模–如果量化工具使用多个系统，则每种模型需要投入多少资本。这是一个复杂的领域，尤其是在处理利用杠杆的策略时。
完全自动化的策略应不受人为偏见的影响，但前提是它的创建者不予理会。对于零售贸易商而言，让系统运行而不会进行过多修补可能是管理风险的主要部分。
许多量化策略都属于均值回归的一般范围。均值回归是一种金融理论，它假定价格和回报具有长期趋势。任何偏差最终都应恢复到该趋势。
量化策略的另一大类是趋势跟踪，通常称为动量交易。趋势跟踪是最直接的策略之一，它仅在开始时识别重大的市场运动并一直持续到结束。
