量化交易基础入门知识解读

量化交易基础入门知识解读

量化交易是量化金融中一个极其复杂的领域。它需要大量的时间来获得必要的知识。

不仅如此，它还需要大量的编程专长，至少是C++或Python这样的语言，并且随着交易频率的增加，编程技术变得更为重要。雷尔量化平台小编讲解量化交易基础入门知识。

量化交易由四个主要部分组成：

1.交易策略——鉴别寻找策略，决定交易频率；

2.策略回测——获取数据、分析策略性能并消除偏差；

3.执行策略——连接至交易终端，实现交易自动化，并将交易成本降至最低；

4.风险管理——资本最优化配置、“下注规模”与交易心理学。

策略识别

所有量化交易流程都肇始于一个初期研究。这个研究流程包括搜索一个策略、检验它是否适合你可能正在运作的策略组合、获取任何测试策略时所需数据、努力优化策略使其收益更高且（或）风险更低。如果你是一个“散户”交易员，一定要清楚自己的资金是否充足，以及交易成本对策略的影响。

通过各种公开数据搜索可盈利的策略实际上十分简单，并没有大家想的那么难。研究学者会定期发表理论交易结果（虽然大多为交易成本总额）。一些数量金融学主题博文也会详细讨论策略。交易期刊还会简报一下基金管理公司使用的一些策略。

你可能会问，个人与公司怎么可能愿谈他们的可盈利策略，特别是当他们知道，如果其他人“复制相同的策略”，长期而言它终将失效。原因就在于，他们通常不会透露具体的参数以及他们所使用的调参方法，而这些优化技能才是把一个表现平庸的策略调成一个回报丰厚的策略所需的关键技术。实际上，若要创建你自己的、独一无二的策略，一个最好的法子就是寻找相似的方法，尔后执行你自己的优化程序。