量化交易是什么？
量化交易，簡單來說就是用先進的數(shù)學統(tǒng)計模型、人工智能等方法替代人為的主觀判斷，由計算機程序來完成市場研究、基本面分析、事件分析、選股、入場出場等。
區(qū)別于普通投資按照過往經(jīng)驗以及個人分析進行投資判斷，量化交易最重要的過程是將龐大的歷史數(shù)據(jù)，包含歷史行情數(shù)據(jù)、基本面信息、新聞事件，輸入搭建好的量化策略模型進行分析，并完成策略自動化執(zhí)行。
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量化交易與基本面分析和技術分析并不互斥，基本面分析和技術分析的結果通常是構造和優(yōu)化量化模型中應考慮到的重要因素。
量化交易與人為主觀交易主要有以下幾方面的不同：
1. 理性與非理性：人不能做到完全的理性，在做決策時通常會受到情緒、環(huán)境多方面的影響，有可能一件突發(fā)新聞，身邊的人隨口一提，就會影響判斷。而量化交易中，計算機會純客觀地執(zhí)行既定的策略。
2. 交易效率：程序執(zhí)行的一瞬間和人為操作的幾十秒，突發(fā)事件來臨的時候，手速到底是拼不過計算機。
3. 信息廣度與深度：量化交易策略通?；诤Ａ康摹⒍嗑S度數(shù)據(jù)，而人為主觀的信息是碎片化的，可能是今天聽朋友說起這只股票不錯，可能是觀察了一段時間K線圖，甚至可能只是看了一篇新聞。當然這也帶來了兩者在風險控制上的差別，傳統(tǒng)交易失控的可能性更高。
4. 盯盤vs自由：人為手動的傳統(tǒng)交易需要長時間專注盯盤，也總有些不得不離開電腦的時刻，而量化交易，則是只要有電，就能不知疲倦地自動運行。
量化交易學習路徑
認識了量化交易是什么，那么零基礎接觸量化交易，該如何學習？大致需要從三方面來建立知識背景。
金融基礎
基礎的金融知識是理解投資原理以及量化交易如何盈利的核心。CFA/FRM/AQF都是金融行業(yè)中比較知名的資格證書。例如跟隨CFA一級的學習大綱就能夠梳理一套較為全面基本的金融知識概覽。其中財報、經(jīng)濟學、數(shù)量、公司金融、投資組合、權益、衍生品這幾部分知識與量化交易的相關性較強。
而針對量化交易的不同品類，可以針對性地學習AQF相關知識，上手實操一些模擬股票、期貨交易，學習交易中的K線圖等技術指標。
數(shù)學統(tǒng)計
基礎的統(tǒng)計學、數(shù)量、概率論。對于入門新手來說，均值、風險、回歸、概率分布這些概念和理論的學習必不可少。如果你不知道方差是什么，不知道正態(tài)分布是什么，那么就需要在數(shù)學統(tǒng)計這一方面進行入門學習。
編程
至少掌握一門成熟的編程語言，也是入門量化的基礎。例如Java、Python、C 、Matlab等。在量化交易中，Python語言在中低頻交易中更為常見，而高頻毫秒級交易則更需要C 等語言來實現(xiàn)。
以 Python 為例，為了實現(xiàn)量化交易三大模塊的操作，除去 Python 的基礎語法學習，在數(shù)據(jù)方面，還需要學習Pandas、Numpy、tushare以及一些爬蟲庫等；在策略分析和執(zhí)行方面，也需要掌握Backtrader、VNPY、TA-lib、Pandas、matplotlib等基礎工具。
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以上就是【量化交易是什么？初學者如何學習？】的全部解答，為了學習量化相關技能，不少人會去選擇報考AQF證書，備考過程中，除去個人能力的成長，你或許能夠在業(yè)余時間開發(fā)出自己的交易系統(tǒng)，也能夠進一步拓寬擇業(yè)范圍，有機會進入專業(yè)高薪的量化投資行業(yè)，想要詳細了解的同學可以來咨詢金程網(wǎng)校。
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