我的学习分享

最近，量化狮身边的很多朋友听说我在搞量化投资，都是一脸懵逼的表情，像是看到了一个外星人。◔ ‸◔ ◔‸ ◔

量化到底是什么？用电脑自动炒股吗？你以前不是搞IT的呀？你会自己编程序吗？

当然，他们问的最多的还是你到底能赚多少钱，能不能带他一起赚钱？

~(* ￣︿￣)~~

鉴于我经常都在回答同样的问题，而且有时候也不能解释得太清楚，

所以，量化狮决定写一篇文章，尽量用最简单直白的小白文方式，

揭开量化交易的神秘面纱，让还没有接触到这个领域的人搞明白，量化交易到底是个啥玩意。

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量化交易， 就是用标准化的方式进行交易

在日常生活中，我们所说的标准化是什么呢？

其实指的就是目标或任务具体明确，有一个清晰的度量衡，

根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，范围衡量，时间长度等等。

就好比麦当劳一样，任何一名员工都可以在通过培训后根据操作手册做出口味相同的汉堡。

比方说每个汉堡的制作时间是1分45秒，炸薯条必须是采用“芝加哥式”炸法，即先炸3分钟临时再炸2分钟，可乐的温度统一规定保持在4℃，这就保证了我们在每一家麦当劳吃到的都是同样口味的食物。

如果有一名员工说他要用自己的方法做出更加好吃的汉堡，你想想看，店长会不会把他打出去？

而量化交易是什么呢？

说白了，就和麦当劳的标准操作手册一样，

量化交易也是投资者基于自己对市场的理解、对历史数据的回溯，

通过计算机程序和数学模型，对每一个交易环节都进行计算和验证，

最终制定出的一套或者几套行之有效的标准化交易手册。

并且在这个标准化系统设定的条件被触发后，无条件地执行这个系统发出的交易信号。

如果不满足以上的条件，则不能被称之为量化交易，而是叫做主观交易。

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拥有一套牛X的量化策略，每个人都可以成为“股神”

“年满18岁、初中以上学历、服从管理”

——就像麦当劳对普通后厨员工的招聘要求一样，

量化投资对投资人的个人能力要求其实也不太高，

这和大多数人心目中对量化交易者高大上的认知是截然不同的。

说个小故事：

在1983年，当时华尔街最著名的交易员之一——理查德·丹尼斯与他的老友比尔·埃克哈特打了一个赌，理查德相信伟大的交易员是可以通过后天培养的，他可以教会人们成为伟大的交易员，比尔则认为遗传和天性才是决定因素。

为了解决这一问题，理查德建议招募并培训一些交易员，给他们提供真实的帐户进行交易，由于理查德本来就是华尔街的超级网红，所以他的招募广告打出去之后，马上就有1000多名申请者表示想要跟着他混，他从这些没怎么做过交易的人当中挑选了13个人，在经过两周的培训之后，丹尼斯给他们中的大多数人提供了50万至200万美元的资金帐户进行操作，有钱人心就是大……

而在随后的四年中，这些海龟们取得了年均复利80%的收益（此处数字没有实证），

当然，这其中也有几名交易者不大听话或者是心理承压能力不行，不能很好的执行这套交易系统，从而被淘汰出局。

也就是说，四年时间内，这些没有交易基础的海龟们只要忠实地执行了丹尼斯教给他们的海龟系统，就能平均赚到近10倍利润！

而理查德·丹尼斯也因此成为了交易史上最著名的实验，这个实验同时也证明了交易是可以被传授的，用一套简单的标准化交易系统就可以让根本没有交易经验的人成为优秀的交易员。

更令人惊讶的是，在20多年后的今天，海龟交易系统在很多版块的市场上依然是可以稳定盈利的，只是不像当年的80%年化那么夸张了，毕竟，一个策略被越多的人知道，那么这个策略就会慢慢地失效。

所以，从某种角度，成为一名成功的量化交易者的确非常难，但是从硬件的角度，成为一名量化交易者却相对简单。

并不需要你一定是985、211、常春藤名校毕业，上要懂财务下要知编程，只要你年满18周岁，有一定的学习能力，有一笔可以用来投资的钱，同时还能乖乖听交易系统的话，你也有可能成为一名成功的量化交易者。

小狮子个人认为，海龟交易法则是一套涵盖了“标的选择、头寸规模、买卖规则、资金管理” 等各个方面非常完善的量化策略， 值得每一个新手进行学习。在这里，我就不过多介绍海龟系统的细则了，感兴趣的朋友可以在后台回复“海龟”，下载海龟系统的电子书。

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相比传统的交易系统，量化策略就是装备了黑科技的“超级印钞机”

其实，在量化投资这个概念还没有火起来的时候，投资者也经常会谈到一个词，那就是交易系统。

交易系统是什么呢，简单的说，就是制定买卖的规则。

交易者首先要决定交易的标的，然后制定要在什么情况下买入，卖出、买卖多少的一整套完善的计划。

从某种意义上，交易系统基本上是等同与量化交易的，但是，量化狮认为量化交易其实还有一层涵义：

那就是经过了历史回溯、大数据统计、参数优化后，进化得更加牛逼盈利能力也更强的交易系统。

让我们把镜头拉回上古的交易时期：

那个时候，交易者只能靠纸笔自己绘图进行一些简单的计算和回溯，从而来验证自己的某个交易点子是否有效、收益有多少，最终形成自己的交易规则。

（比如发明了日本蜡烛图技术的本间宗久、以及影响了绝大多数投机者的股市大作手杰西·利弗莫尔都是如此）

这种原始的回溯方式本身就注定了是小样本、低效率的，

所以，在很长一段时间里，市场上的交易系统并没有得到长足的发展。

而上世纪70年代之后，随着计算机技术以及各种前沿交易理论的发展，

华尔街的一些交易者开始利用计算机强大的计算能力，通过数学模型和特定的程序对市场历史数据库进行快速的回溯、检验以及模拟交易，

甚至可以处理一些依靠人脑不大可能进行快速计算的高频数据，比如高频做市、统计套利、期权定价等，

他们通过对这些一系列模拟交易结果的分析和统计，不断地对自己的交易系统进行证伪和优化，最终将自己的交易系统进化成了一个超级赛亚人。

这就好比是拿着核武器和冷兵器军队干架，这些交易者一时间在华尔街中所向披靡，获得了比市场平均水准更高更稳定的超额收益。φ(￣ー￣ )

这其中最成功的，就是美国文艺复兴科技公司的创始人詹姆斯·西蒙斯（James Simons），他旗下的大奖章基金自1988年以来，实现了高达34%的年化收益率，而且这还是扣除了5%资产管理费和44%投资收益分成后的成绩。

**29年，4853倍！**也就是说，如果29年前你投资了大奖章基金1万美元，扣除管理费和分成之后，到今天将变成差不多5000万美元！这个数字较同期标准普尔500指数的年均回报率要高出20多个百分点，也比股神巴菲特近20年间的平均回报率高18个百分点。

而在量化交易发展的过程中，为了拉到更多的资金或者单纯就是为了炫耀心理，难免有一部分人开始对外瞎嘚瑟，这下好了，华尔街的大鳄们肯定会眼红啊，

纷纷投入巨资招聘了大量数学、物理、计算机、统计学甚至是社会语言学的学霸们，利用最先进的技术和科学模型，想方设法地在这个领域掘金。为了快人一步获取更多超额利润，他们现在更是丧心病狂地将量化策略研究深入到了自然语言处理、人工智能、机器深度学习等领域。

如果把Peterffy利用机械手下单的那个年代也计算在内*（有兴趣的可以去查阅一下盈透公司的创始人Thomas Peterffy），*

华尔街的量化交易至今已经有了30多年的历史，在整个市场中的交易量也已经超过了50%。

但由于大家都掌握了很多黑科技，基本上已经形成了神仙打架的局面，量化交易者所能获得的超额收益已经不像以前那么恐怖了。

而中国真正意义上开始量化交易的历史也就仅仅10年左右，还有着非常大的发展空间，

并且由于A股市场中85%的投资者都是专业交易能力很差的散户，这就意味着在未来相当长的一段时间内，

学习掌握了量化交易，也就好是拿着一把 M16自动步枪穿越到了春秋战国时期，轻轻松松就能KO大部分对手，

可以这样说，在当下的A股市场，量化投资就像是《疯狂的石头 》里的道哥一样，正是处于事业的上升期。

4▼

量化交易是绝对理性的，是不带任何感情色彩的

量化狮这几年接触到的大多数交易者，真正能够赚钱其实是非常非常少的，

不说网上的，就我身边的朋友同学亲戚同事而言，大概就有三四十个人在07年和15年入市，亏几十上百万的不在少数，而真正赚到钱大概就一两个吧，比所谓“七亏二平一赚” 的比例都要少。

通过他们的言论和行为，不难发现，这些亏钱的交易者，

基本上都是靠自己直觉系统交易的人，他们往往都具备下面这几个特征：

**1、买卖股票凭感觉，**不看财报不用F10，觉得这只股票很好，感觉要上涨了就买，觉得这只股票很差，感觉要下跌了就卖，最终就是时赚时赔频繁交易，直到本金亏了一大截还没有一个清晰的操作思维。

**2、仓位管理看心情，**刚开始没赚到钱时大多比较保守，往往都是轻仓，赚了钱就开始卖房贷款追加资金加大仓位 ，市场情绪高涨指数疯涨的时候就开始重仓甚至是融资，个股有了一点点盈利就想要落袋为安，有了巨幅亏损又开始习惯性装死。

**3、左顾右盼听消息，**看财经频道、追新闻联播、画各种图形、信各路专家股神、进各种荐股群或者收费群， 或者就是听身边某某亲戚朋友和甚至洗发小弟的内幕消息，对自己有利就窃喜，对自己不利就装作没听见，最后多方空方各路信息一综合，反而迷失了方向，根本就不知道该走哪条路。

总而言之，这些亏钱的感性玩家们的交易往往都是随心所欲滴，瞎jb乱搞滴，

当然，他们的资金曲线往往也是稳定向下滴，其实把他们称为“随机交易者”也是可以滴。

而作为一名成功的量化交易者，则必须站在他们的反面，

反直觉、反感性、反随机，成为一名彻彻底底的理性交易者。

所谓理性交易，就是一切的交易行为都必须建立在一套标准化的交易系统之上，并且只接受这套交易系统发出的交易信号，

依靠这套系统和策略，你就有了明确的买卖、仓位控制等原则，不会受到外界政策、消息、传言的干扰，

心态也不会被短期盈亏所影响，最终达到“手中有股、心中无股”的境界，可以坦然地接受交易系统所产生的结果和资金曲线。

当然，要想真正的做到这一点是相当难的，只要是人类，就难免会被自己账户中个股的涨跌和资金的增减所影响，尤其是A股市场现在并不允许自动下单，无形中你受到盘面的诱惑又会多了一些。

但至少，每一个有志于量化交易的交易者，都必须认识到人性本身的这个缺点，并建立这样一个信念：

只有理性地构建交易系统，坚决地执行交易信号，

才可能做到稳定与持续盈利，然后才能站到“七亏二平一赚”里的那个“一”的队伍里面去。

5▼

做量化投资，编程和数学能力不是绝对门槛，只是相对优势

很多人对量化交易有一个误区，简单的认为量化交易就是用电脑编程进行程序化交易，

他们心目中的典型场景就是一帮IT男坐在写字楼里，人人面前都摆了七八台电脑，

通过写一段段代码，交给计算机来自动执行，然后大把大把的钞票就自动进入了账户里。

在量化策略研究的早期阶段，这确实是IT人的专利，传统的交易者只能与编程高手合作或者是组建团队才能进行量化策略的研究。

但是现在国内外都出现了很多云量化平台，国外知名的有quantopian和github等，国内就有聚宽、米筐、优矿等云平台，他们都提供了相对完善的数据库和编程框架，对策略研究者的编程能力要求并不算太高。

同时，也有像果仁这样十分牛逼和人性化的非编程量化平台，用户完全不需要任何编程能力，只需要通过一定的学习就能够上手做出自己的策略，像量化狮本人就不会编程，但这并不影响我通过果仁网开发出了自己的量化投资策略。（请果仁网看到后自动给我转账广告费^_^）

当然，有的交易者或者团队本身就具备强大的数学能力和编程能力，可以在本地搭建自己的量化平台，完全不受量化平台的框架限制，更灵活的构建自己的交易策略，同时用数学模型更好的评判量化策略的优劣，并且可以实现更好的策略保密性，从这一点而言，这部分量化策略研究者的优势确实是更大滴。

不过，在本地搭建量化研究系统的成本和投入也是相当地高，单单是原始市场数据的购买，就是很多中小资金投资者所不能承担的，

所以，对大多数不具备编程能力的投资者而言，利用好网上的各种量化平台和自己的智慧，同样有机会和这些专业的量化选手们在同一个竞技场里赛跑。

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重要的不是量化策略本身，而且策略背后的这个人

量化狮在网络上经常会碰到一些人，向我咨询甚至是索要我自己量化策略的细节。

先不说这些策略都是我个人汗水的结晶，除了我亲爹妈、老婆孩子之外我凭什么要免费拿给你的问题，另外还有一个重要的原因，我即使是把这些策略拿给他，他们依然不一定能依靠这套策略稳定地盈利。

背后的原因是什么呢？

说到底，一个量化策略始终是由创造出这个策略的人来搭建和执行的。

首先，一套量化策略的开发过程，本质上就是这个人多年来交易理念的结晶。

每一个量化策略的背后，都是由交易者的个人智慧作为支撑，

如果，一个投资者最开始对市场的理解就是错误的，那么他开发出来的策略，肯定也是错误的。

如果，一个投资者对市场的理解是超过市场平均水准的，那么他开发出来的策略，肯定也是优于这个市场的平均水准的。

所以，即便是一个优秀可执行的量化策略，因为交易理念的基础性分歧，也并不见得适合市场中的每一个人。

其次，如果你不能吃透这套策略背后的逻辑，就很难做到"知行合一"，

因为你从心理深处上根本不会相信通过这样的交易行为能够实现稳定盈利。

而只有当你可以做到“知行合一”的时候，你才可以杜绝一切负面情绪，严格执行这套量化策略，然后坦然接受这个系统带给你的资金曲线。

量化狮曾经在网上看到一句话，认为说得非常好：

所谓投资，就是将你前半生的人生观、价值观和财富观，轻轻的放在一组股票代码上。

所以，不加深自己对市场的理解、建立起自己的量化思维，

而是盲目的去寻找或者是购买一套不见得适合自己交易理念的量化策略，无疑是一种本末倒置的行为，本质上和那些花大价钱进荐股qq群追股神的行为没什么区别。

ㄟ( ▔, ▔ )ㄏ ㄟ( ▔, ▔ )ㄏ

好的，本次的量化知识普及就讲完了。

作为这个公众号的第一篇文章，希望大家可以喜欢

我是量化狮，用最良心的方式帮助投资小白和量化新手少走弯路！

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