既然量化交易有這么多的好處那么我們應(yīng)該如何學(xué)習(xí)呢？或者作為曾經(jīng)采用主觀交易的投資者又該如何轉(zhuǎn)向為量化交易呢？說到學(xué)習(xí)，首先我們就要先來了解一下主要構(gòu)成量化交易系統(tǒng)的四個組成部分：

一、策略識別
我們在進行量化交易系統(tǒng)建立的時候，首先要搜索出一個勝率差策略并且反復(fù)的檢驗它，確保這個策略能否適用于我們目前正在使用的策略組合。如果將這個策略加入當前的策略組合那么是讓這個策略組合的收益變得更高還是更低了。是會幫助我們降低風險還是升高的風險。如果我們的身份是一個散戶，那么就一定還要考慮一下自己的資金是否充足。那么如何去搜索出一個可盈利的策略呢？

很多朋友都知道，量化交易員們往往對自己的策略都是諱莫如深的。原因就是如果一個策略被很多人應(yīng)用，那么這個策略就即將失效。所以量化交易員們往往不會說明具體的參數(shù)和調(diào)用參數(shù)的方法。但是如果我們想要創(chuàng)建出一個屬于自己并且獨一無二的策略。那么較好就是先找到一個相似的方法，然后自己在對這個策略進行優(yōu)化。

二、回測
對于量化交易系統(tǒng)建立來說回測當然是必不可少的一步。我們在建立好策略模型之后，就要把策略模型放回到歷史行情數(shù)據(jù)中進行檢驗。這可以在一定程度上幫助我們預(yù)測這個策略在今后行情中的表現(xiàn)。當然很多投資者也遇到過這樣的情況。明明策略在回測中表現(xiàn)優(yōu)秀，但是到實際操作時卻不是那么回事了。這就是由于回溯測試中包含了一定偏差，我們要做的就是盡量找出它們并剔除。

一般常見的偏差類型有：幸存者偏差、先窺偏差和優(yōu)化偏差者三種。當然在回測中歷史數(shù)據(jù)的清潔度和可用性以及交易成本方面都是需要我們?nèi)プ⒁獾?。?shù)據(jù)的可用性和清潔度往往與數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量是相關(guān)的。在歷史數(shù)據(jù)中有些錯誤是可以簡單的利用類似“窄帶濾波器”來找出錯誤并進行更正的。但是很多時候錯誤是不容易被辨別數(shù)來的。所以就需要利用多個數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供的數(shù)據(jù)來進行對比和檢查。

我們需要應(yīng)用一個軟件平臺來進行回溯測試。比如數(shù)值平臺MATLAB或者Excel。還可以用C++或者python來實現(xiàn)。一般來說在回測時，我們需要注意兩個重要的標準，夏普比率和最大資金回撤。夏普比率可以清晰的表示出超額收益均值與超額收益標準差的比值。最大資金回撤則可以幫助我們預(yù)測該策略在未來行情中的回撤幅度。如果最大資金回撤已經(jīng)非常小并且夏普比率很高的話，我們就可以進行下一個步驟交割系統(tǒng)。

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三、交割系統(tǒng)

我們常說的交割系統(tǒng)其實是一個方法的集合。交割系統(tǒng)可以控制經(jīng)紀商的交割行為和交易策略所生成的交易列表的發(fā)送。我們都知道量化交易可以采用全手動操作、全自動執(zhí)行或者半自動操作。其中對于HFT策略來說，必須要擁有一個全自動的交割機制。這是因為技術(shù)和策略是彼此依存的關(guān)系，并且要與交易指令生成器時常保持緊密的連接關(guān)系。而LFT策略則經(jīng)常使用半自動技術(shù)或者手動技術(shù)。

實時系統(tǒng)與回測時系統(tǒng)性能的差異、交易成本、連接經(jīng)紀商的接口和最小化等都是我們在進行交割系統(tǒng)搭建時必須考慮的幾個關(guān)鍵點。我們聯(lián)系經(jīng)濟人的方法有很多，當然最簡單直接的是打電話給他。當然我們也可以選擇通過一個應(yīng)用程序接口來實現(xiàn)它。如果選擇使用應(yīng)用程序接口，那么我們必然希望交易系統(tǒng)的自動化程度盡可能高，較好是全部自動化才好。這樣我們就可以更加集中精力去做其它的研究或者同時運行多個策略。

一些簡單的策略或者LFT策略可以應(yīng)用我們在上一篇文章提到的Excel或者MATLAB來進行回測。但是如果我們想要做一個HFT策略的話就要應(yīng)用一些更高性能語言來編寫，例如C++等。所以對于量化交易員來說，一定要具備一定的編程能力。
搭建交割系統(tǒng)時我們要考慮的另外一個點就是如何將交易成本最小化。我們都知道交易成本主要由三個部分組合而成：價差、損耗和傭金。價差很多朋友應(yīng)該都比較清楚，價格就是交易的買入價和賣出價的差值。傭金是投資者向交易所或者經(jīng)紀商支付的費用。交易成本可以在一定程度上決定一個策略是否是盈利豐厚且高夏普比率的。

四、風險管理
風險管理雖然我們經(jīng)常放在量化交易構(gòu)建的最后一步來講。但是風險管理的重要性相信看過我們之前發(fā)的很多文章的你，應(yīng)該非常的清楚。風險可能存在于多個方面，比如經(jīng)濟商的突然破產(chǎn)又或者是交易所服務(wù)器的突然故障。風險的來源不一樣，所以我們要針對不同來源的風險制定自己的一套應(yīng)對機制。

還有一種風險是來自于交易者本身的心理因素造成的。就像我們在程序化交易系統(tǒng)的部分幾次講過的，人為對正在進行的交易干預(yù)完全有可能會造成交易的失敗。但是一些投資者還是無法能夠完全的控制自己，或者在不經(jīng)意間加入了自己的認知偏差。這類風險就需要交易員們?nèi)ツゾ氉约杭右钥刂啤?/p>