一、量化交易/量化策略的潜力

前段时间有一位大佬"量化之王”：美国的 詹姆斯西蒙斯 去世了，他创立的文艺复兴科技大家也许不了解，但是大奖章基金可能就有很多人听过了，大奖章基金主要就是通过量化策略进行程序化自动交易。

从1988年到2023年的三十多年里，扣除费用后，整个基金的平均年回报率超过了30%，这个收益率很多年份比巴菲特的收益率还要高。量化交易被实践证明了，是可以长期取得超过市场平均收益率的。

二、量化T0交易的关键词和适用群体

（一）量化TO关键词

目前券商推广的TO可以用四个关键词来概括。第一个叫日内，第二个叫双向，第三个叫底仓，第四个叫择时。什么意思呢？

日内就是量化TO本身是一定程度上突破了国内市场T+1的交易规则，为什么能够突破呢？原因是量化TO是交易投资者的底仓，相当于投资者托管了底仓，量化TO在适合交易的交易日把投资者的持仓通过拆单、极速等方式去轮换一遍。因为投资者的底仓并不是当天买入的，所以不会被T+1的规则限制，当天是可以卖出的。

双向是指TO算法的开仓，是以投资者的日初持仓数量，来促使TO交易过程顺利完成。一整天的TO交易换手完成后，收盘后投资者的持仓数量是跟策略运行前维持不变的，这具体是什么意思呢？

量化TO交易，当天的交易里既有买也有卖，且买卖的数量一致。这里涉及到双向交易，可能会先买后卖，也可能会先卖后买。什么情况下会先买后卖呢？当TO算法预测或判断交易标的存在短线日内的向上机会时，它会先买后卖，来抓取日内上涨的波动收益。

先卖后买情况正好相反，当TO算法判断投资者的底仓标的，有日内向下波动的可能性，量化TO就会先卖出，然后等波动下去后，再买回来，来抓取日内向下波动的收益，这就是双向。

底仓是投资者使用TO策略前本身持有的仓位，跟一般意义上的底仓概念略有区别。

择时是量化TO实际上通过智能算法的方式，包括深度学习、AI建模、回测检验等方式，来实现交易信号的判断和决策。相当于量化TO算法本身有一个智能大脑，跟我们人类大脑决策判断原理是相似的。

（二）量化TO交易适合哪些情形以及它本身面向的是哪些交易群体呢？

主要分为三类群体，四大场景。第一类群体是高净值个人投资者，第二类是高量化机构，第三类是交易方式由手动转智能交易的群体，包括交易员等。

四大场景重点给大家介绍下。第一个场景就是耳熟能详的价值投资，尤其是长期价值投资者，比较适合用量化TO算法，为什么呢？因为长期价值投资者本身的交易习惯，这类投资者整体的换手率比较低。比如著名的巴菲特，经常几年都不换手交易一次。对这类投资者来说，长期持有标的，忽略日内涨跌波动，只是偶尔看看最新的收盘价。

对价投者来说，用量化TO是一种额外叠加。用量化TO，除了价投者本身长期持有标的的整体收益率（比如持有了一年，那收益就是最新价减去一年前买入这支股票当天的成本价，再除以这只股票的成本价，就是它的累计收益率，如果有分红，还要算上分红），实际上日内波动也是可以给他创造价值的，通过使用量化TO交易自动做日内波段操作，可以抓住日内的一些机会，从而每天创造一点额外价值，积小成多，进而增厚整个长期持仓的收益。

另外一种场景，投资者被动转了价投，什么意思呢？投资者不管是因为选股失误还是市场判断失误还是操作失误等原因，操作的股票亏损被套。从心理偏好来讲，亏损的标的很多投资者都是不愿意卖的，就被动转成了长期持有的状态，也就是常说的长期套牢持仓亏损。这种情况其实是完全可以理解的，毕竟大部分投资者资金积累都相当不容易，对于这种场景量化TO交易也是可以给投资者额外创造一些资金时间价值的。因为量化TO交易本身是通过抓日内波动这种高胜率小收益的方式创造价值，一定程度上是使用时间越长，累计可能带来的超额收益才会越高。虽然投资者持仓是亏损的，但是通过累积日内的超额收益，是能够逐渐去摊薄持仓标的的成本。这就有一个减亏的效果，也即是辅助持仓套牢的效果。

第三种场景是有一些机构，尤其是一些量化机构，包括手动交易的机构也会用量化TO来搭配投资策略体系。量化TO交易本身的发展最开始也是从这些机构开始的，通过使用量化TO交易，机构的产品净值，一般会比个人账户的平均收益高一点，这种智能化的净值增强，对于机构不管是外出路演还是宣讲，都比较容易形成正向反馈。对这些机构来说，指数增强策略，包括各种的选股策略，都可以实现在中低频建仓调仓的基础上，增强策略收益，这是第三类场景。

第四类是有一些手动转TO的群体，尤其是一些手动交易员，因为市场较差的行情持续蔓延。逐渐意识到市场只靠自己的手动交易判断能力，越来越难以在盘中攫取日内收益。他们本身有一定的日内交易需求，有些需求是交易员们想向前端投研方向进行转型，通过投研方面的努力，得到选股上的成长。另一方面更加认同量化交易的效果。比较有意愿去接触、学习，以及实际使用量化TO工具来帮他们取得收益效果。同时也可以跟自己手动交易收益做对比，从而释放时间和精力，以便更多的时间和精力投入到投研方向上的转型，这是第四类场景。

三、量化TO智能算法的特点

量化TO算法交易有六大核心特点。

第一，量化TO算法可以支持跨日TO操作，就是一次设置参数和母单以后，不用长期去盯着它，这个多日可以是一个月，也可以是三个月，可以一年，甚至多年都可以，没有限制。只要预留一定的可用资金，一般预留比例是TO托管市值的5%-10%，TO算法就可以实现双向开仓。如果没有预留资金的话，其实也可以开仓，只是对运行绩效可能会产生影响，只是如果账户的可用资金是0的话，那TO算法在操作时，判断可用资金是0，就只能进行先卖后买，先买后卖的交易方式没有资金，只能去抓做空的波段，相当于丧失一半的交易机会，最好投资者能预留比较足额的、大概5%-10%的可用资金，就可以实现TO双向开仓，这样最终运行的绩效整体会更加好一点。

第二，量化TO交易本身，不选股不建仓，完全基于投资者已有的持仓来运行，并不涉及投资者选股的操作，底仓亏损的风险也相对较低，整体量化TO交易的风险相对可控。

第三，量化TO采用分类计价的方式，什么叫分类计价呢？就是投资者开通了TO的话，账户的交易佣金并不会提高。只有通过TO算法帮助投资者操作的部分，会额外加收交易手续费。投资者自己手动交易，或者通过其他的终端，其他的方式，产生的手续费都是沿用原有的手续费。比如原有的费率无论是1‱或者是0.85‱，都不影响。并不是说开通了TO功能，投资者全账户都会提高交易成本，并不是这样的，这是分类计价。

第四，算是差异化特点，部分券商有：精选票池。什么叫精选票池？比如有一家券商目前实盘在跑的TO算法，整个可交易TO的票池，大概只有1600到1800只，只占到全市场整体标的3分之1左右，这里我比较认同他们的：少即是多 的概念。这3分之1标的是量化TO算法后台给全市场的标的进行打分，打分维度包括回测结果、波动率、风险程度等，高得分的标的才会选入精选票池，低得分的标的，不建议投资者去进行开仓，精选票池可以在对应券商服务经理处查询。

（高分标的并不代表就是好的投资标的，TO打分标准仅考虑和TO交易的适配度）

为什么只做高分标的？因为只有高分标的，TO交易的收益结果才更加可靠。这是通过多年历史回测，券商间调研，TO实盘交易等方式，运行得出的结果，用这种方式选择出来的精选票池，绩效更加可靠，这代表着投资者使用下来才可能有更高绩效，而亏损的风险也相应更低。

这种精选方式，也是券商间的区别之一。市场上有一些券商，具备TO业务，但TO实际运行的结果数据，投资者使用他们的TO交易后，产生额外收益的比例是64%，这意味着有接近40%的投资者用了TO交易并没有赚钱，反而可能亏损。如果10位投资者里只有6位投资者用TO赚钱，另外4位用TO赔钱，那这个交易方式并不稳妥。

为什么同样是量化TO交易，不同券商的用户实际体验会有很大的水平差异呢？原因之一就是因为不限票池，开放的票池范围很广，TO能开仓的标的也很多，这种方式对于证券公司以及证券公司的员工会友好一些。因为投资者换手率提高了，交易手续费上去了，但是如果有一些投资者因为这个交易方式产生了亏损，那其实是不利于这种交易方式良性发展的，这也是过去这么多年，量化TO交易一直有，但并没有受到投资者们的普遍重视。为了改善服务，也为了用户能获得更好的绩效体验，部分券商做了精选票池，他们整体TO交易日开仓胜率能比稍稍高一些，大概在74.44%，单独看这个胜率其实没什么，但TO是按日开仓，这个胜率叠加上时间，最终绩效是比较值得预期的。

第五，量化TO交易还有一个特点，就是如果投资者开展TO算法交易的话，和常规的交易理念不同，TO投资者的持仓标的（精选票池高分标的重叠）越多越好，持股的周期越长越好，这样整体的绩效会更加靠谱，尤其是高分标的+大量持仓+长时间使用TO，绩效结果相当靠谱，这是第五个特点。

第六，投资者只要开通了量化TO算法，会自动切到极速柜台，极速柜台在目前整个市场上，主要使用的群体基本上都是高精尖类的、金字塔塔尖的机构或个人投资者，比如百亿量化私募，基本上全都是在极速柜台上跑，极速柜台其实也是高端投资者的专属。量化TO交易的投资者，只要使用了量化TO，就会自动切换到极速柜台上交易。极速柜台的交易性能、交易速度都比普通柜台要快很多。也可以简单理解为超跑赛道更加流畅。

以上就是量化TO交易六个核心的特点。下图是一家券商TO实盘的情况。整体日胜率是74.44%，单笔开仓收益率是0.27%，0.27%是什么意思呢？就是平均这家券商的投资者，平均每一笔TO的买卖闭环，大概能抓住的日波动收益率是0.27%。单拎出来，这个收益很薄弱，但把这个日波动收益率扩展到全年的话，基于长期持仓不动，通过TO自动交易打出来的超额收益，还是相当可观的。

图中的黄线就是投资者扣费后的累计盈亏。这个累计盈亏是呈现指数趋势向上一级一级的走势。过程中并不是每一天都盈利，跟余额理财类似，偶尔中间也会有小幅回撤。

四、量化TO交易的门槛

第一，身份达标。投资者要进行量化TO交易的话，需要满足TO开通的门槛，使用量化TO交易的投资者需要是专业投资者，要符合专业投资者认证。个人投资者，需要进行金融资产认证或年均收入认证。机构投资者像私募、产品专户等，很多本身就是专业投资者，就不需要再认证了。

第二，持仓达标。量化TO交易是持有三只以上标的的投资者比较适合。

第三，市值达标。市值达标就是进行量化TO交易的标的单票市值最好是5万以上。

第四，换手率达标。量化TO交易本身是高换手交易，而投资者自身如果是一位比较高频的投资者，一直在进行交易。那投资者自身的策略和量化TO交易的交易策略有可能会存在冲突。量化TO交易进行日内交易时，它是一个机械大脑，持仓人如果有很强烈的托管标的参与欲望，就相当于两个大脑同时交易同一个标的，这时就可能会产生冲突。比如TO日内买进后投资者觉得不能买，TO日内卖出后投资者觉得不该卖，这样对于投资者体验也不会很好。所以换手率相对低一点要更适合TO一点，年换手率低于50倍是比较好的，也就是说一周全仓交易不超过一次，这样的投资者更加适合做量化TO交易。

第五，票池匹配，票池达标。投资者的持仓在精选票池里的持仓越多越适合量化TO交易。

下图是一个实盘案例，可以对比票池匹配程度对收益曲线的影响。

左边的投资者托管的TO母单大概是560万资产，在左图的统计表里，合计托管了三十五个交易日，量化TO交易帮他获取了10万的日内交易超额收益，这个收益是不包含底仓跨日持仓价格涨跌的收益的，仅是TO日内先买后卖或先买后卖的累计收益。

左边这位投资者的收益曲线相对来说比较平滑，刚开始收益很低，随着托管时间的增加，累计收益越来越高，中间偶尔也有几个交易日有当日收益回撤。另外还有几个交易日因为行情不符合TO交易标准，部分托管标的或全部托管标的当天没有进行开仓，整体收益曲线是比较平稳的向上的走势。这位投资者自身的持仓标的相对也比较多，跟券商的精选标票池进行匹配，托管期间持仓标的有5-8只标的跟精选票池重叠，从结果来看，这位投资者的收益和体验都比较不错。

右边的投资者匹配标的比较少，他本身持有标的就不多。而他的标的大部分不在TO精选票池里。他平日的TO托管交易标的，大概就是两只，有时候一只，有时候一只也没有，也是托管两个多月，图中有TO交易数据的是33个交易日。收益曲线就是像图中这样，突然某一天适合做TO收益就特别多，接下来又有比较长的时间不挣钱，甚至回撤的时间比例也是高于左侧的投资者。如果再刚好赶上行情不好，或者投资者的标的正好也不是特别理想的话，可能收益曲线走势会更差。右图的收益图如果没有刚开始第二根的高额收益的话，那这位投资者刚开始就会经历一个连续的小幅损失，可能持续3-5天。

这个案例能比较直观的对比出票池匹配度跟收益体验的差别。精选票池的数量并不会一直固定在1600-1800不变，而是会在尽可能高胜率的情况下，不断开放更多TO算法和量化因子，进而拓展精选票池。每一只高分标的的入选都不是一蹴而就的，要经过详细测试，这要不少时间。当下来讲 ，持仓标的跟精选票池的匹配数量还是比较重要的。

五、量化TO交易的风险

有的投资者比较担心使用量化TO交易，日内如果踢飞怎么办，什么叫踢飞呢？比如先卖后买，结果先卖了部分仓位以后这只股票涨停了，或者是先买了以后这只股票跌停了，当天无法买回来或无法卖出去。这种情况在不少券商的TO算法里，是出现过的。这跟每家证券公司TO产品敞口以及风控程度有关，大家可以尽量考虑风控比较严格的券商。

简要列举一些风控做得比较好的券商他们的风控措施。第一 ，TO的先卖后买和先买后卖之间，预留的产品敞口时间很短，大概几秒到几十秒的时间就完成日内单次的波动抓取和平仓，这里最好叠加极速柜台，使用极速柜台虽然资金划转会多一个步骤，稍微麻烦一点，但委托的买入、卖出实现速度会更快，对于量化TO交易来讲，使用极速柜台是利大于弊的。第二，量化TO交易的开仓，是拆单进行的，而且拆得比较细。比如投资者托管了1万股，并不是一次1万股一笔买入或者一笔卖出，而是拆成几百股、几百股去下单，而且这些拆单不是同时间下单，而是分布在交易日内的不同时间。还是以持仓1万股为例，实际情况是：1、开仓（先买或先卖几百股）；2、平仓（间隔几秒-几十秒将前一步开仓数量相同的数量进行相反的卖出或买入，维持原有持仓数量不变）；3、再次开仓（间隔几十秒-几分钟）；4再次平仓。。。在盘中循环这个过程

在这种风控措施下，如偶遇极端情况，受到影响或踢飞的就只是小部分仓位，对于整体仓位盈亏的影响相对更小。

从实盘结果来说，有的券商，TO算法到目前为止，出现了踢飞情况的情形一共只有两次，而且都只是投资者小部分仓位受到了影响，最终整个仓位因为踢飞出现的亏损都是在可控范围内的，经过后续TO的持续运行，收益也是弥补了极端情况的亏损。风控程度也是不同券商TO差异化的体现。

六、量化TO交易创收的底层逻辑

为什么TO能够相对稳定的给投资者创造超额的收益呢？创收的底层逻辑主要有三点。

第一，量化TO交易突破了T+1的交易规则。

第二，散户为主的市场，市场的情绪化交易反应可以带来超额收益。

第三，波动率越好的标的，对TO收益的正面作用越大。

A股市场，相较于国外的其他市场来说，目前仍然以散户投资者为主，散户投资者的交易特点是情绪化交易、情绪化决策更多，常常会有一些不合逻辑的交易动作，这样的主体环境下很多个股比较容易出现异常涨跌。这些异常涨跌就是量化TO交易超额收益的机会。

比如上半年，新出了退市制度新规，这个新规对退市管理更加严格，当时引发了市场恐慌，不管是小市值还是大市值集体下跌。小市值的下跌逻辑上容易理解，因为小市值公司更容易触发这些规则。很多市值很大的公司也出现下跌，这就是情绪方面的影响。这些异常的上涨或下跌，都是TO收益的来源之一。

另外具体到结构上，有一些板块和标的日常交易活跃，每天盘中波动率比较大，这些波动大的标的TO更加喜欢。举个反例，有一些大盘银行股，单价比较低，本身交易者是以机构交易为主，散户投资者比较少，有时间一天价格波动就两三个或三四个价格，这时候TO就很难T出收益来。因为股票交易本身还有手续费、还有印花税，TO要T出收益，首先要覆盖这些费用，覆盖掉这些费用后，如果全天价格波动太小太小，TO去交易它们也是很难赚钱的。

七、TO典型因子案例解构

量化TO交易本身是算法策略，算法策略由很多很多因子组成，尤其是AI TO算法交易，通过深度学习是可以学出来成千上万的因子。其中有一些可以归为几类，比如：成交爆单、板块联动、主力建仓等。

动量因子，也就是成交爆量，上图左侧，就是典型的日内急速拉升的情况。当出现日内急速拉升的时候，标的的波动性是突然大增的，TO因子监控到标的的这种情况，会在拉升的过程中，进行一个向上的先低吸后高抛的操作，来把握这个量价因子的日内收益。

板块联动因子，如果当天有一些消息，或者其他一些刺激，一些龙头股带动了整个行业拉升，TO也会把握同行业股价同趋势变化的机会，这是板块联动因子。

主力建仓因子，主力建仓的时候在成交量、量价上面的影响是比较明显的。哪怕主力做了一些拆单来隐藏交易意图，有时候在盘面上也是有迹可循的。通过TO监控level 2 逐笔委托，逐笔成交行情进行识别。进而捕捉主力建仓带来的高概率机会操作。

这些都是TO因子的案例。

八、关于量化TO交易使用的认知

1、高频率、高胜率、低回撤、赚小钱、累收益，需要关注长期整体绩效。

2、量化TO交易绩效的关键，最直接的就是标的和行情，投资者的持仓和高星级券池的匹配度越高，表现会越好，这是整体的规律。

3、长期主义。量化TO交易使用的时间越长，委托股票的市值越大，同时委托的股票数量越多，可交易的次数越多，盈利可能性越大。这涉及大数原理。

4、偶尔可能会有一定的敞口。什么叫敞口呢？敞口就是当天收盘后，偶尔可能会出现投资者当天盘前的持仓数量和收盘后的持仓数量会略微有一点点数量的差异，这是TO没有完全买回来或没有完全卖出去导致的差额，这个差额就是TO的敞口

这个敞口代表着一定的风险，什么情况下会出现这种风险敞口呢？

一种是常见的敞口，碎股的敞口。因为A股有100股的最小交易数量限制，而对手方是无法控制的，进行交易的对手方有可能通过高送转，分红派息之类的方式产生了一些碎骨。比如100股转了30股会多出来30股，这30股如果是TO接手了，在不清仓的情况下，是没有办法完全去掉的，就会产生一些小额的敞口。另一种是极端情况：在股价直线拉升涨停跌停时，在交易规则不允许单边买入或单边卖出时，可能会出现这个敞口。这些小额的敞口对投资者整体的持仓影响不大。

上面这个图片说明了为什么使用量化TO交易要坚持长期主义？如果短期使用的话，数据分布是非常不均匀的。尤其是投资者TO高分票池匹配数量很少的时候，这种情形意味着投资者的持仓可以进行TO开仓的标的非常单一。如果标的大涨或大跌，那当天TO的效果可能会特别好，但如果标的没什么波动，TO的效果可能就不好，且标的单一时，可能TO能进行开仓的机会也不太多，最终账户TO就感觉不是很理想。但如果投资者的标的匹配TO高分票池比较多的话，数据就会获得平均和均衡。

比如投资者有三只标的在TO高分票池里，同时去做，当天有两只T盈利了，有一只T亏损了，那当天整体的结果有小幅盈利，就是这个逻辑。时间越长的话，这个盈利曲线越平滑。量化TO交易是遵循一个大数原理。

九、实盘试用

了解了量化TO交易需要具备的认知以后，就可以进行TO实盘试用了，刚开始不一定要托管全部仓位，可以先进行部分仓位托管试用，如果体验好的话，后续再让TO托管更多的持仓。

采用极速通道，通道速度越快交易机会把握越好，绩效越有保障。量化TO交易一般就是配合极速通道使用。区别于散户下单，量化TO交易本身就是高通道高性能的模式，又是自动下单，对于市场机会的把握是非常快的。量化TO交易支持自动多日执行（也可以设置单日执行），投资者使用非常便捷，并不需要每天盯着，如果设定的托管时间比较久的话，托管了以后可以长时间不用关注的，量化TO系统会在有合适交易机会时每天自动做高抛低吸操作。

母单，母单分为两种，适用于不同投资者的需求。有一些专业投资者，本身就是量化机构，不需要做一次设置多日执行，往往会每天按照需求创建TO母单，随时可以停掉，这种母单是当日实时生效，当日失效。个人投资者如果没有那么多时间和精力每天设置的话，可以使用跨日母单，跨日母单9点前创建，当日生效，九点后创建，下一交易日生效，跨日母单启动策略后，中间都不需要额外操作。

母单设置好后，投资者可以在绩效界面看到TO的绩效统计，可以看到多日费前费后的绩效数据。如果当天临时另有交易计划，想停止TO策略运行，也是支持的。对应的功能叫：一键配平，如果盘中TO存在开仓敞口，比如进行了买入后，还没有触发卖出信号，仍然在抓取信号的过程中，这时要停止策略可以使用“一键配平”，接下来15分钟内，量化系统会尽可能快的拆单去恢复原有的持仓数量，并且当天不会再去进行新的TO开仓。这个功能一般在投资者有单只标的清仓计划的时候可能会用到。

附：算法交易核心逻辑、算法交易使用场景、私募一体化交易体系图

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