初识量化交易—如何构建一个量化策略？必备技能？

量化交易也被称为算法交易，可以被定义为人们通过严谨的研究，系统化地执行交易策略。而能给出量化交易策略的人通常被称为宽客（quants)或者量化交易者(quant traders)。宽客通常会基于高深的理论构造追求超额利润，并系统地加以实施，他们会刻苦钻研交易策略的产生和实施过程。

由于量化交易在全球金融市场的交易量中占据很大比重，而量化交易所用的方法看上去都比较高深，且多为机构交易者所使用，很多机构的量化交易员也确实都获得了物理、数学、工程，或者计算机科学方面的硕士、甚至博士学位，这些无形中为量化交易蒙上了一层神秘的面纱，好似“黑箱”的秘密只有专业人士才能探寻。

然而，随着技术的不断成熟及策略的日益多元化，普通的个人投资者朋友，通过学习一些基础的知识、工具和建模方法，也可以建立自己的量化交易系统。但毕竟量化交易不是“无门槛”的博彩领域，要想成为量化交易者我们还是需要做点准备的，下面就让我们来看看量化交易的工作程序和需要具备的基本技能。

1.建模    

找到哪些“因子”和最终结果是相关的。在实战过程中，有些因子是已知的也是常用的（例如市盈率PE、均线MA等），而要想在市场上赢得超额收益，我们需要发现更多的未知因子、或者是众多已知因子的重组、又或者是已知因子的不同参数的调试，总之就是要充分发挥想象力，去寻求一些新突破。

2.回测    

无论我们选取的是基本面因子还是技术面因子，无论我们基于什么高深的理论体系进行模型的搭建，模型有没有用都是需要实践的检验。但是如果一上来就是实盘检验，一来代价高、二来时间长，所以我们通常采用历史数据回测的方式。简单说，回测（Backtesting）就是在我们设定了某些交易策略的执行条件之后，基于历史已经发生过的真实行情数据，从历史上某一时间点开始，严格按照设定的交易策略条件执行交易，模拟真实金融交易的规则进行买入、卖出，得出该交易策略在这一时间段内的盈利率、最大回撤率等数据。

3. 实战

即便回测反馈再好，没有经过真正的实战，我们也很难说模型是有效的。所以通常回测之后会经历实盘，但为了避免损失过大，为验证而做的实战操作往往是小仓位尝试。而影响实盘效果的原因有以下这些：

A.资金量越大越容易在买卖时偏离回测数据。

B.实际情况和历史规律发生偏离。

C.发生黑天鹅事件。

D.心理因素。

4.改进

经过实战发现问题，或者在新的回测中发现问题，那就需要进行改进。在量化交易过程中整个“建模——回测——实战——改进”的过程往往不是一蹴而就的，而是一个不断改进、不断轮动的过程。随着实际环境的不断变化，不断增加或减少量化因子和相应的权重，不断进行回测，不断实战，最终得到不断改进。而为了提高工作效率，我们往往需要有以下软硬件方面的准备，才能帮助我们成为真正的宽客。

量化交易要具备的基础技能？

需要拥有一些统计学基础知识。

例如：如何计算均值、标准差，或者如何进行线性回归分析等。

需要会一些软件的使用。

例如：Matlab、Python、Excel等。

需要了解一些平台。

例如：优矿、迅投QMT、恒生PTrade、聚宽、米筐、果仁等。

需要具有一定的判断力。

就像上面提及的黑天鹅事件和心理因素，当出现了影响市场行为的消息，而已有策略无法自动进行调整，宽客就不得不放弃系统性方法，而采用主观判断型交易策略。所以宽客需要懂股票懂投资，不是所有的程序员都能成为优秀的宽客的。

此外，如果会一些编程、工作时间又自由、具有一定的资金量，那就可以尝试探索一些交易频率比较高的策略。

了解了以上内容，如果您评估了自己的情况，觉得亲自成为宽客有难度，但又很看好量化交易，那就寻求一些别的方式或途径参与到量化交易中来，例如直接选用一些现成量化工具、量化策略，或者直接配置使用量化交易策略的基金产品也是一种很好的选择。

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