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    第27章 量化交易 (第1/2页)

    量化交易是一种借助现代统计学和数学方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。它通过对历史数据的分析,寻找能带来超额收益的“大概率”事件,制定策略,并通过数量模型进行验证和固化。然后,量化交易会严格执行这些策略,以追求持续、稳定且高于平均收益的超额回报。

    量化交易有广义和狭义之分。狭义上,它是指将交易条件转化为程序,实现自动下单。而广义上,量化交易是一个整合的交易系统,它结合了丰富的从业经验与交易条件,通过智能辅助决策体系,对交易过程进行全面管理并控制好风险。

    量化交易策略的制定涉及多个步骤,这些步骤主要基于对历史数据的分析、统计建模以及交易目标的明确。以下是一个基本的量化交易策略制定流程:

    明确交易目标:首先,你需要明确你的投资目标。这包括确定你是追求短期交易还是长期投资,以及你期望的回报水平。这些目标将指导你后续的策略设计和选择。

    选择交易市场:根据你的交易目标和专业知识,选择适合的交易市场。这可能包括股票、期货、外汇等不同市场。

    数据收集与分析:收集相关市场的历史数据,并使用统计分析和数据挖掘技术来发现有用的模式和趋势。这些数据可以包括价格、成交量、基本面数据等。

    策略设计:基于数据分析的结果,设计具体的交易策略。这可能包括确定买入和卖出的规则、设置止损点、制定资金管理计划等。这些规则应该基于你的交易目标和风险承受能力。

    回测与验证:使用历史数据对策略进行回测,以评估其盈利能力和风险水平。回测可以帮助你了解策略在不同市场条件下的表现,并发现可能存在的问题。

    优化与调整:根据回测结果,对策略进行优化和调整。这可能包括调整参数、改进交易逻辑或引入新的分析方法。

    实盘交易:在经过充分的回


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