量化交易是指以数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略或自动执行策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

对于量化交易，多数投资者虽不陌生，但又深感迷惑。

量化交易的策略分为哪些？是如何去赚钱的？

常见的量化交易策略可以分为趋势跟踪和市场中性策略，趋势跟踪常见的有双均线策略、海归交易法等。常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等。其中，趋势跟踪策略中最为典型的便是双均线策略。

而量化交易由于借助计算机进行交易，能有效克服交易过程中面临的市场情绪、人性等诸多因素的影响，让投资交易及决策变得更为理性，并运用大量的历史数据做统计和回测，在此基础上做出适当的修改、调整，以形成可适应市场的交易策略。策略在形成后，往往各个决策条件也已经确定，实盘中也会按照此前既定的程序精准地执行。

量化交易常见的误区

误区1：量化投资就是高频交易

从本质上讲，大部分高频交易都属于量化交易，而量化交易不仅仅只涵盖高频交易这一种。当然，它们都是基于资本市场和计算机领域的快速发展演变而来。比如近些年大数据和人工智能的迅猛发展，让投资过程中的各个环节变得愈发智能化。同时，大量数学统计学、计算机以及金融工程相关专业的人才大量涌现，也推动了行业内策略的逐渐完善和迭代。此外，机构投资者的培育和增长也无疑为这两类投资方式提供了创业基地。

误区2：量化需要过度优化参数

当我们把交易策略写出来之后，在单个参数对上测试过之后，接下来就要进入策略开发的参数优化过程。

在进行参数优化时，遍历很多参数之后。会发现，有的参数对表现比较好，有的参数对表现比较差。而如果只是简单挑选一个看似“表现特别好”的参数对，就会在未来实盘交易时发现策略的表现其实并没有模拟盘上那么好。但参数优化的目的并不是要挑选出盈利最高，或夏普比率最高的参数对，而是我们要去发现这个策略是否是参数敏感的。这就代表着在一定范围内，不同参数的表现是否稳定，策略是否具有稳定性。

量化交易的优点

1、投资业绩稳定。因为量化交易业绩所依靠的通常是由很多次的大概率事件产生的利润积累起来的，达到它的要求才能够进人，这好比高考那样。只要达到录取分数线才能录取，经过多个步骤，层层把关。从而极大地提高成功率。尽管它并不能保证你一次都能够赚钱，然而它能够确定在一定长的时间里能够赚钱。也就是说，它靠概率取胜。

2、能够克服人性的弱点，实现理性投资。在容易失去理性的情况之下帮助你保持理性;因而在市场反应过度、丧失理性的时候能够及时把握住时机。

3、信息的处理能力强。个人交易行进入证券市场，而对市场各种信息必然会感到十分茫然，量化交易对信息的处理能力更强。

量化投资的缺点

1、量化投资的专业性过强，普通的投资者难以轻易地理解。因为量化投资的策略种类繁多，并且需要使用到大量的统计和最优化知识，普通投资者无法参与。

2、量化投资其本身无法弯曲发现市场价值为市场提供公允定价。量化投资擅长平抑市场的非理性波动，使市场回归理性，所以只有与基本面投资等模式一起，才能够更好地为二级市场提供公允定价。

3、量化投资容易陷入历史数据陷阱。因为量化投资会通过历史数据来寻找统计的规律。但投资者需要注意历史不会简单重复，我们需要对量化投资和市场本身进行深刻理解，去发现隐藏在历史数据背后的规律。

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