1、什么是量化交易

量化交易簡單的理解即為電腦依照模型自動化進行交易股票或期貨產(chǎn)品。

對于量化交易來說，重要的是模型的建立，其中一般來說是借助現(xiàn)代統(tǒng)計學和數(shù)學的方法，利用計算機技術從海量的歷史數(shù)據(jù)中尋找能帶來超額收益的規(guī)律以制定策略，并利用數(shù)學模型驗證及固化這些規(guī)律和策略，然后通過程序化交易嚴格執(zhí)行。

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2、量化交易的常見策略模型

目前市場上大部分策略都是量化對沖模型，即市場上的活躍股和期指對沖，也有部分不帶對沖的純多頭策略，但比較少。

3、量化交易的特點

1）理性，由于是機器執(zhí)行策略，所以量化交易可以大程度減少投資者情緒波動下的非理性決策影響，一些舍不得買，舍不得賣的情況不會發(fā)生在量化交易上。

2）快速，機器下單比人敲打鍵盤快是顯而易見的，另外則是部分量化交易有專門的通道，也可以縮短指令發(fā)出再到交易所的時間。

3）助漲殺跌趨同化交易嚴重，有些票漲六七個點，突然就摸漲停了，有些票跌六七個點，突然就奔跌停去了，可以說大程度上都是量化交易的影響。

4、量化交易的意義

其實量化投資的意義在于為市場提供了流動性，平抑了市場的波動；提升市場的有效性，讓公司定價合理；與全球頂級對沖基金競爭。

5、量化交易一定賺錢嗎？

答案是否定的，2020年美股以量化權益市場中性為策略的基金今年平均虧損達到16.46%，而整個量化基金行業(yè)平均虧損高達到8.48%，為所有基金投資方式中表現(xiàn)最差的一種。

而量化交易虧錢的主要原因不光有其不透明性和復雜性導致管理者其實并不真正明白策略失效的原因，重要的是，受訓于歷史數(shù)據(jù)培育出的算法模型無法準確預判超越歷史和極端市場下的風格轉變，遇到極端行情時更容易發(fā)生大額虧損。

以上就是【關于量化交易的基礎問題，你了解多少？】的全部解答，最后提醒大家雖然金融量化交易是近幾年的熱門領域，有不少年輕人想要入行，但就像上文說的，量化領域有利益也有巨大的挑戰(zhàn)，要不斷提升自我能力才能站的遠，大家如果想要學習量化，建議考取AQF證書，提升量化金融的相關知識，具體可以來金程網(wǎng)校咨詢。

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