• 主观投资更多依靠的是个人能力，每一个人都有不同的投资组合。所以不少个人投资者可以做的比一些基金经理还好。而量化投资依托的是量化模型和数据，从这点来看，量化私募的投资盈利率应该要比个人量化投资的要好的多的多。是这样的吗？而在这个信息时代，数据会越来越多且完善，量化投资是否将取代价值投资、毕竟价值投资是基于个人的调研和判断，而这又取决于人所接受的信息量，接受信息量的有限就限制了人的判断能力。所以以后个人投资者终将会被量化投资者打败？现在的趋势倒逼我们去学习量化交易。

• 1.在搞清楚为何选择量化交易这个问题前，我们需要明白何为量化交易

• 从狭义的角度，量化交易就是运用非常复杂统计学方法和数学模型，从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后用计算机来严格，高效地执行已固化的策略。这看起来非常的高大上，似乎只适合于那些精通统计学，金融和计算机的学霸们。
• 而广义角度上的量化交易就显得平民得多，在这里，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。这些数量化的方法可以仅仅用于分析海量历史数据，也可以用于具体信号生成，或者控制持仓大小，风控模块等等。从这种角度来考虑的话，可以惊喜地发现量化交易与传统的主观交易不在是二元对立，量化交易里面也包含主观交易，如比较常见的期货的跨市套利策略，期权波动率套利等有属于半自动交易，需要交易员综合历史均值回归和对宏观政策的主观解读，开盘前调整好参数让计算机严格执行策略。量化交易吸收主观交易的精华，必然会成为历史发展的趋势。

• 2 主观交易VS量化交易
• 为了更好地分析主观交易与量化交易的辩证关系，需要对它们分别解读一下
• 1）主观交易
• 主观交易投资者需要关注国际环境财经新闻、券商的研究报告、公司的财务报告、K线趋势、个股新闻、价量经验、大人物的演讲、朋友圈情绪、甚至一下小道消息，进行定性分析或者定量分析，既可以体验公司产品或者直接实地考察，又可以根据自己的选股原则，对公司的各个方面打分，然后买入分数高的股票，卖出分数低的股票。有了交易信号后，就可以手动下单，下单时候不要记错代码并且要避免‘fat finger error’，若单子太大还需要拆分成一份份来降低冲击成本。开仓之后要有风控意识并且严格遵循自己的止盈止损原则。
• 主观交易具有较强的主观能动性，即在同样的选股原则和止盈止损策略下，100个人操盘会有100种不同的结果，肯定会有一小撮人能把资金曲线撸等非常平滑和漂亮，但是绝大部分人都会低于均线水平，这里的均线指的是计算机严格执行交易策略所得到的资金曲线。原因无他，理性被情绪打败。
• 从生理角度出发，上世纪六十年代Paul MacLean提出了有趣的”三位一体的大脑”此理论根据在进化史上出现的先后顺序，将人类大脑分成“爬行动物脑”、“古哺乳动物脑”和“新哺乳动物脑”三大部分。每个“脑”通过神经纤维与其他两者相连，但各自作为相对独立的系统分别运行，各司其职。“新哺乳动物脑”又称为边缘系统，它参与调解本能和情感行为，其主要的作用是维持自身生存和物种延续。其中，杏仁核负责创造情绪并产生与之相关的记忆，海马结构能将我们的短期记忆转化为长期记忆。杏仁核作为大脑的‘恐惧中心’，它触发的保命技能可是顶尖的：远远看到狮子，恐惧会瞬间攫取你对身体的自主权然后快速逃跑。杏仁核在漫长的人类演进过程中很好的提高了其生存概率，但是现在它却阻碍了止盈止损策略的执行，让盈利变得困难。交易中，K线每一次跳动都会刺激着杏仁核，K线越是要打到止损线我们的恐惧越深，同时消极情绪的慢慢积累也会改变我们的心态，为了解脱就选择提前离场，自我安慰着少亏就是赢，至少是落袋为安。但是最后没想到行情随后一路上涨，直接打到原先设好的止盈线上。原来交易策略是对的，就是自己没执行好而已。
• 那些在盯盘过程中，能够慢慢地读懂市场，看懂盘面，然后基于自己交易原则的基础上随机应变，可以让交易策略锦上添花的人太少了，天赋与运气缺一不可。这也就为什么在日内A股T 0市场，期货市场和外汇市场这些偏短线投资的领域，手动交易员如同大浪淘沙一样，换了一批又一批，能够稳定盈利的少之又少。巴菲特大爷最厉害之处，未必是他的选股眼光，而是他老人家搞定自己情绪脑之功力。
• 2）量化交易
• 在信息获取方面，量化交易不仅仅关注历史行情数据，基本面指标数据，也会把一些非传统的数据，如市场情绪，财经新闻的一些关键字眼转化成机器可以理解的指标。数据方面要求精度越高越好，例如行情数据可以直接购买交易所最原始的，未经清洗的数据。第三方数据提供商尽管物美价廉，但是在数据清洗过程中看似无用，实质是隐含盈利机会的数据洗掉。
• 有了数据之后，就需要运用数学和统计学的方法，如单位根检验，线性回归，机器学习等等来从大数据当中找到超额收益的多种“大概率”事件。在选股中，量化的思想是进行收益拆解，从很多的维度来进行数量化的判断。传统上把多个（200个左右）巨型因子分类成6类：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量和技术面，然后通过现代统计学地方法进行冗余因子的剔除、因子的降维、因子权重的确定和对精英因子进行打分。基于选股模型的判断形成交易信号，通过程序化交易的API接口进行自动化交易。并且在交易系统上引入风险控制模块来管理持仓头寸。
• 量化交易的一大优点就是计算机的高效执行让人从简单重复的任务中解脱下来，把精力更好地放在开发更好地策略。另外，量化交易可以人从更高的维度去思考问题，受限于人体的生理机构，人从看到数据，大脑判断到手指敲在键盘的反应时间是几百毫秒，而计算机执行是可以达到纳秒级别的，因此在超高速领域量化交易可以赚取主观交易无法赚到的钱。
• 但是也正因为机器能够完美执行策略，公司核心策略的保密性就显得非常重要了。比如公司有一个很赚钱的策略，但是泄露后被其他99个公司知道，结果就是这100个公司只能赚小钱或者不赚钱。
• 主观交易者对策略思路的保密性要求并不高，就算是很好的策略让100个人执行，可能就2-3个人赚钱，其他是亏钱的，这方面更看重人为的因素，如对宏观政策独特的见解，多年交易经验积累下来的盘感等等。对策略的随机应变上主观交易也有挺出彩的地方，如面对在期货市场上面对不断变动的报价版，资深主观投资者可以闻到对面的交易对手方是‘唯快不破’的高频交易公司，在琢磨透高频公司的交易思路后，通过超大订单去打击，然后猛追猛打，高频公司就不得不砍仓。

• 总的来说，不管是主观型还是量化型，排到最后都能获得交易圣杯。不同在于主观交易的路，看似平坦，其实走到后面陡峭无比，进化过程是玄之又玄的，需要天赋，运气和一点点的顿悟。而量化交易更像现代意义上的搏击运动，它有非常系统的训练体验，只要打好基本功，一步一个脚印，总是能够预见进步的。

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