量化通俗解釋（量化入門先來了解這些）

2023-09-11 08:24:38 1

量化通俗解釋?量化交易採用先進的數學模型替代人為的主觀判斷，從海量的金融數據中，利用計算機技術找出能實現超額收益的大概率事件，並以此為依據制定策略，從而減少投資者因情緒波動而做出的非理性決策，接下來我們就來聊聊關於量化通俗解釋?以下內容大家不妨參考一二希望能幫到您!

量化通俗解釋

量化交易採用先進的數學模型替代人為的主觀判斷，從海量的金融數據中，利用計算機技術找出能實現超額收益的大概率事件，並以此為依據制定策略，從而減少投資者因情緒波動而做出的非理性決策。

一名量化初學者最為關心的，是要如何做才能進入量化的大門，本篇內容要做的就是揭開量化的神秘面紗，讓小白們對量化有一個清楚的認知。

量化入門基礎知識

對於從未接觸過量化的人來說，想了解量化到底是做什麼的，關鍵要掌握四部分的內容：Python基礎知識、金融知識、技術指標、量化交易框架。

Python基礎知識：掌握一門程式語言最快速的方法就是多寫代碼，在了解Python基礎語法、數據類型、運算方法、流程控制以及函數設計的基礎上多做練習。現在有不少平臺都提供在線練習的功能，這些平臺可以幫助初學者快速提升編程能力。

金融知識：在入門階段所要掌握的金融知識並不算太難，我們要了解所投資標的市場的操作規則，以國內商品期貨為例，各個品種在交易時間（主要是有無夜盤）、交易單位、最小變動價位、漲跌幅限制等方面均有所不同，投資者只有掌握了投資標的市場等操作規則才能將其量化，並實現程序化交易。

量化策略開發

如果打好了前面的基礎，在量化的實戰中，量化策略是非常重要的一部分。量化策略的開發主要包括策略研發、風險控制模型、交易成本模型、投資組合構建模型、執行模型。

策略研發：交易策略內容一般包括進出場規則、風險控制規則、資金管理規則。研發一般依照制定交易策略、編寫交易模型、歷史數據回測、模擬交易、修正模型、實戰應用步驟進行。

風險控制模型：風險控制模型主要使用幾個常用指標（通常是交易次數、勝率、盈虧比、夏普率、回撤等）來進行判斷，但不可能同時滿足收益高、風險低、頻率高的要求。

交易成本模型：交易成本主要包括前期投入的人力成本、手續費、滑點、故障等。

投資組合管理：對投資組合進行管理，需要對策略、行情進行監控，觀察策略運行與市場特徵匹配情況，策略調度、資金配比變化，風險測試、頭寸規模控制，策略進化、升級與淘汰。這幾個步驟都是在交易過程中循環反覆的，以保證策略能有效地運行。

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