一提到量化交易，大多數(shù)人先想到的是“高頻”。高頻交易確實(shí)是量化中不可忽視的一種形式，但是門(mén)檻非常高。高頻交易對(duì)延遲，性能和穩(wěn)定性要求極高，需要大量的硬件的成本和人工成本。然而，量化交易不等同于高頻交易。
交易根據(jù)頻率可以劃分為：
高頻（秒級(jí)）、中低頻（日線級(jí)別至周線級(jí)別）和超低頻（月線級(jí)別）。雖然高頻不適合普通人，但其他兩種想干就能干！
如果想要搭建一套自己的策略環(huán)境，一般需要這些步驟：
開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、交易策略開(kāi)發(fā)、回歸測(cè)試、模擬交易、實(shí)盤(pán)交易。
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開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建
目前主流的兩種平臺(tái)是，python和R語(yǔ)言。這兩個(gè)語(yǔ)言有提供回測(cè)框架，時(shí)間序列分析，統(tǒng)計(jì)分析的庫(kù)。
比較推薦的是開(kāi)源回測(cè)框架BackTrader，該平臺(tái)在AQF量化金融分析師課程中也有詳細(xì)教學(xué)。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
收集與交易策略相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括歷史價(jià)格、成交量、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等。可以從金融數(shù)據(jù)供應(yīng)商、證券交易所、財(cái)務(wù)報(bào)表等來(lái)源獲取。有一些金融數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供了成熟的接口可以獲取數(shù)據(jù)，這里比較推薦tushare。
交易策略開(kāi)發(fā)
每個(gè)股民都有自己的選股理論，比如有人會(huì)看市盈率，換手率，市盈率或者成交量。這些篩選因素很簡(jiǎn)單，但要是從幾千股票里去篩選，往往需要大量精力。程序就能特別好解決這些問(wèn)題。這個(gè)步驟是最難最關(guān)鍵，感興趣的同學(xué)也可以看看之前發(fā)的文章。
回歸測(cè)試
回歸測(cè)試是量化交易中重要的環(huán)節(jié)，它可以幫助交易者了解策略在過(guò)去的表現(xiàn)，并為未來(lái)的實(shí)盤(pán)交易提供參考。如果回測(cè)效果不錯(cuò)，收益率、最大回撤率、Sharp值等指標(biāo)都在可接受的范圍內(nèi)容，那就可以進(jìn)入下一步。
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模擬交易
在實(shí)盤(pán)交易之前進(jìn)行一兩個(gè)月的模擬交易（paper trading）是很常見(jiàn)的做法。很多在回測(cè)中表現(xiàn)良好的策略并不一定在模擬交易中表現(xiàn)出色。
回測(cè)使用的是歷史數(shù)據(jù)，可以通過(guò)不斷調(diào)整參數(shù)來(lái)優(yōu)化各項(xiàng)指標(biāo)，但有時(shí)候會(huì)導(dǎo)致過(guò)度擬合，因?yàn)槭袌?chǎng)總是變化無(wú)常。過(guò)于僵化的算法無(wú)法適應(yīng)市場(chǎng)變化。
模擬交易的最終效果通常取決于程序的靈活性以及良好的風(fēng)險(xiǎn)和資金管理算法。
總結(jié)起來(lái)，個(gè)人從事量化交易是可行的，至于能否賺錢(qián)，則取決于個(gè)人的修養(yǎng)和能力。
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