您好，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证券投资的方式，它存在一定的风险，主要包括以下几个方面：
政策性风险：监管政策变化、税收政策变化等可能会对量化交易的合规和盈利能力产生影响。

市场性风险：市场波动性、市场流动性、不可预测事件等可能引发市场的剧烈波动，对量化交易策略造成损失。

操作性风险：技术故障、人为错误、数据延迟或错误等可能对交易策略的执行和盈利能力产生不利影响。

模型风险：量化交易依赖于历史数据和模型，如果模型存在缺陷或不准确，可能导致交易决策失误。

策略风险：相同的量化策略可能被大量投资者使用，导致市场竞争加剧，策略效果降低。

为了控制这些风险，可以采取以下措施：
风险度量：了解所投资品种的风险特征，对风险因素进行度量，评估投资策略的风险敞口。

风险预算：根据自身的风险承受能力和投资目标，设定风险预算，控制风险。风险分散：通过投资不同的资产类别、行业、地域等，降低单一投资品种的风险。

止损机制：设定止损点，当投资组合的亏损达到一定程度时，自动平仓或调整头寸，限制损失。

风险监测和预警系统：实时监控市场动态、投资组合的表现以及风险因素的变化，及时发现和应对潜在风险。

历史回测和压力测试：对策略在历史数据上的表现进行分析，评估策略在不同市场环境下的稳健性和在极端市场情况下的表现。

人工智能和大数据技术：利用人工智能和大数据技术，提高模型的准确性和适应性，降低风险。

此外，投资者还应该具备一定的投资知识和经验，理性看待量化交易，不要盲目跟风或过度依赖量化模型。同时，选择正规的交易平台和可靠的量化交易策略也非常重要。

那么再来介绍一下量化交易系统是什么。外界经常把程序化交易、量化交易、高频交易以及算法交易混淆，但这并不影响人们对它的好奇。实际上，无论是哪一种交易，他们都是对某一工具的应用来替代人的一些交易想法和操作。但也正因为这一“工具”，才有现在形形色色的量化私募和各种交易策略的迭代升级。所以，没有工具只能一直扮演韭菜的模样，你甘心吗？花三分钟看下它的底层逻辑架构…

先来分清什么是程序化交易、量化交易、高频交易以及算法交易：

STS｜程序化交易

也称为自动化交易，是指通过计算机程序辅助完成交易的一种交易方式。它可以使用简单的程序化交易专用语言，也可以使用复杂的数据处理工具，还可以使用专业编程语言。主要强调在交易实现的手段上使用的是计算机程序自动检测和执行，是一种下单交易工具，与策略本身的开发和优劣无关。程序化交易在美国市场的交易占比中高达七八成，而美国股市的波动性在持续下降，也意味着此类交易的超额获取会更加内卷、困难。程序化交易可以平滑不同市场和关联产品的价格（就是充当类似套利者的工作，将此间不理性、不合理等等的利差吃了），可以提供市场流动性，提高价格发现效率，也有利于克服交易中人为因素的影响。

STS｜量化交易

指通过严谨而复杂的数学或统计学模型，借助计算机辅助，通过对大量历史数据进行分析，选择大概率上具有超额收益的投资方法，将其由计算机直接执行的交易方式。在交易执行层面具有很强的客观性，但本质上，其策略思想、投资逻辑、市场选择，甚至何时启动以及停止计算机的运行等都是由投资者事先选定的，这使得量化交易依然是具有很强主观性的交易方法。量化交易具有可测量、可复现、可预期的特征。

STS｜高频交易

指在交易过程中采用了先进的低延迟技术，可对市场上每一瞬间的变化进行分析和处理，并择机进行交易的一种方法。

高频交易的特征有：

1.采用低延迟信息技术，在软件和硬件方面都将现代计算机科技发挥到了极致。

2.使用低延迟数据，择机进行交易。高频交易重点强调交易依赖的信息为高频度信息，而真实进行的交易可能很多，也可能很少，这取决于交易策略的设置，而非原始数据信息的多少。为实现高频处理，除使用计算机底层语言外，硬件交易也逐步进入人们的视野。

STS｜算法交易

主要强调的是为了实现特定目的的交易执行模式，一般是为了减小对市场的冲击，降低交易成本，降低自身对市场的影响。算法交易在大多数情况下也是通过程序化交易手段实现的。

总之，量化交易主要强调策略开发和执行方法是定量化的方法，程序化交易主要强调策略的实现手段是编写计算机程序，高频交易主要强调使用低延迟技术和高频度信息数据，算法交易主要强调交易执行的目的。这些概念各有侧重，又相互依存。

STS｜个人投资者是适合使用吗？

毋庸置疑，个人认为，是可以的。再不济，也有前人已通关，大可尝试。

首先，券商有了交易席位、柜台、系统等这些，才能开展基础的开户和在交易所报单等业务！而对于机构牛散游资等等而言，为达目的亦需要借助券商提供的这类服务才能实施交易策略，在整个流程中，各环节的配合失之毫厘差之千里，有时仅仅一个报单的快慢就能决定了一场战役的胜率，高频交易更是要求精确到毫秒微秒甚至纳秒，而每一个因为交易时延或吞吐量不济而造成的滑点都会造成较大损失！那他们为什么不像普通散户那样受限于报单慢报单迟的烦恼呢…？

答案是金融科技赋能。券业量化交易军备竞赛其实已经打响好几年了！这一点也可以从券商量化交易的“军备竞赛”中看出端倪。券业的量化交易军备竞赛其实已经打响好几年了！极速智能交易服务也逐渐成为券商基础设施的重要组成。一方面，整个资本市场机构化趋势愈发明显；另一方面，量化私募几乎都有进行技术迭代升级的需求。

未来中国证券业必定向机构化头部化方向发展，此时军备竞赛中为数不多的券商金融科技成效亮眼。华泰、中金、国泰君安等券商在机构交易额及机构交易占比方面均领先同业。此外，华宝、华鑫、中泰等券商进行差异化竞争，异军突起。

不过战略蓝图既开，黑马是否能一骑绝尘尚不可知，只是券商尚有危机意识，何论机构之下游兵散勇单打独斗的散户？！！！

STS智能交易系统 / 初为谁而生？

……

STS（Smart Trading System）,即智能交易系统，是基于“策略端+柜台端+极速行情”，通过算法及策略迭代，设置严选门槛，强调以“快”为核心，以“智”取胜的智能交易模式。

量化交易如同高手过招，寻常招式已难分胜负，要想获得超额收益，唯有两条大道：其一，苦炼内功，研发市场有效策略，赚别人赚不了的钱；其二，“天下武功，唯快不破”，做到比别人先行一步，先发现行情机会，先委托成交，赚别人还没赚的钱。

这个市场注定风起云涌，而他魅力所在之处，是让人们警醒：敬畏市场，敬畏欲望。

【完整的机构交易服务体系由“策略端+柜台端+极速行情”共同构成，目前市场上统称的极速系统分两部分：柜台端和交易（策略）端。极速交易柜台端厂商包含恒生电子、金证股份、顶点软件等传统厂商，以及华锐金融技术等新锐厂商。极速交易交易（策略）端则百花齐放，包括四种类型，一是具有国外背景的系统，如TS系统、Apama系统；二是国内自研系统，如中信CATS系统、华泰MATIC终端、国泰君安的STS智能交易系列；三是创新型小公司开发的新型特色系统，如功夫量化交易系统、开源社区的VN.PY量化交易平台；四是由传统转型而来的系统，如迅投QMT系统。——财联社】

今天是以国泰君安STS智能交易服务体系为素材作一介绍，主要是因为近期国泰君安为全体客户进行了新—代核心交易系统（低延时柜台）切换，这魄力的确有料。量化交易以“快”为核心，至少需要微、纳秒级高频行情系统、极速交易柜台和量化策略平台，而国君的STS智能交易系统依靠强大的IT团队及基础设施，同时辅以快速响应的策略定制、专属融券、尊享投研服务为一体，在链路搭建、策略托管、券源预约锁定、投研风控等每个环节都精益求精，也尽力协助投资者把握那最后一毫秒的加速，获取超额边际增量应有尽有的增幅。

对于量化策略交易而言，高换仓率下的高换手率的特点让交易执行成本变得尤为重要。据不完全统计，现阶段多数基金管理人换仓交易的隐性成本年化高达5%-10%。此外，机构投资者特别是中小规模基金管理人在优化降低隐性交易成本时也面临多难的选择。自建团队需要高昂的人力成本和技术投入且效果不可预测，同时隐性成本是否降低不仅难以事先分析而且其绩效客观性亦难把握。更为重要的是，没有管理规模的支撑，自建交易隐性成本的解决方案并不能有效解决问题，相反使用券商提供的交易算法服务则成为优先选择。

当前市场上提供交易算法的厂商鱼龙混杂，几乎所有算法商均声称自身算法能战胜基准2~5Bps。但实际来看，在衡量隐性交易成本或算法绩效时，行业目前并没有统一标准，通常是算法商自行提供的计算逻辑及公式而定。事实上，只有对母单、子单、策略启动时间、不同买卖方向的量价计算方式、执行完成度等诸多细节上制定统一、公平的标准，才能生成真实及客观的绩效基准。相比普通中小机构投资者而言，大型专业投资机构在建立自身实时绩效评价体系方面更具优势。