量化交易是一种利用现代统计学和数学方法，以计算机技术为工具，执行证券投资的方式。它通过分析大量历史数据，策划和验证各种概率事件，然后以固化策略的方式执行交易，旨在获得持续、稳定、高于平均收益的超额回报。

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量化交易的起源


量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场，并迅速扩展和流行，特别是在期货交易市场。据数据显示，国外成熟市场期货的程序化交易已占总交易量的70%-80%，而国内刚刚起步。这种趋势的崛起主要是因为手工交易中的投资者情感波动和认知偏差等因素逐渐成为盈利的障碍，而程序化交易的精确性和100%执行率为其带来了竞争优势。


量化交易的优势


严格的纪律性：量化交易具有高度纪律性，可以避免人性的弱点，如贪婪、恐惧和侥幸心理。每个决策都有理论支持和数据支持，使投资决策更有说服力。


完备的系统性：量化交易采用多层次、多角度和多数据的方法来分析市场，包括大类资产配置、行业选择和个股选择等。这使得投资者能够更全面地了解市场，并捕捉更多投资机会。


妥善运用套利的思想：量化交易主要寻找估值洼地，利用错误定价和错误估值带来的机会。相对于定性投资，它更注重找到低估股票并买入，然后卖出高估股票。


靠概率取胜：量化交易利用历史数据和概率分析来提高买卖成功的概率，同时进行仓位控制。这有助于管理风险并实现稳定的回报。


量化交易的危机性


一二级市场的“级差”危机：量化交易中的套利空间非常小，通常只有很小的百分比。如果交易员的操作顺序错误，可能导致亏损。为了避免这种人为危机，券商倡导自动化交易，由计算机控制交易方向。


交易员操作危机：交易员可能出现操作失误，如输入错误数量，导致亏损。


系统软件危机：每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包括数量和金额。如果交易员绕过系统权限进行交易，可能会引发危机。光大银行的乌龙指事件就是一个例子，这引发了业内对风险控制的质疑。


总的来说，量化交易是一种科学的金融策略，具有严格的纪律性和系统性。然而，它也面临一些潜在的危机，需要在风险管理和技术方面不断改进和提高。