量化交易通过数学模型和计算机程序,从海量历史数据中寻找规律并自动执行交易。其常见的赚钱方式有以下几种:
1. 捕捉价格偏差:例如统计套利策略,寻找两只历史走势高度相关的股票,当它们之间的价格差暂时扩大到异常水平时,程序自动买入相对便宜的、卖出相对昂贵的,等待价差回归正常时获利。还有市场套利,利用同一资产在不同市场间的微小价格差异进行瞬时买卖。
2. 跟随市场趋势:趋势跟踪策略利用算法识别市场正在形成的上升或下降趋势,并自动进行买入或卖出操作,抓住主要的行情波段。
3. 挖掘资产内在价值:多因子模型会将市盈率、市净率、成长性等众多指标量化,综合评估股票的价值,买入被模型判定为“低估”的资产,分享企业成长带来的收益。
4. 提供市场流动性:部分量化策略扮演类似“做市商”的角色,通过不断提供买卖报价来赚取微小的价差。这类策略交易量巨大,但单次收益很薄,属于“薄利多销”,同时也为市场提供了流动性。
不过,量化交易所有策略都依赖于历史数据,而市场环境是动态变化的,存在模型失效的风险。因此,严格的风险控制和持续的模型优化是量化交易不可或缺的一环。
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发布于2025-11-19 19:28



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