第一章 量化引言

一、量化模型：

选股、择时、风险控制模块

二、 优势：

1. 计算机广度分析

2. 历史规律总结，发现概率优势

3. 避免短线频繁交易

4. 避免逆势操作：

如：只在股票下跌时买入，捡便宜

• 通过量化交易编写顺势交易策略来克服人性弱点

• 而逆势策略需要有配套的止损策略与合理的资金管理策略

5. 避免重仓交易：

计算最佳买入开仓量，通过卖出止损因子，保证资金的波动在合理范围内。

编写不同的止损策略实现复杂合理的交易策略

6. 避免对胜率的盲目追求：

让利润尽情地奔跑，让亏损尽快止损

7. 确保交易策略的执行：

我们可以坚信量化交易策略执行的一大原因是我们所有的交易策略都会完成交易回测及回测结果度量，即通过回测及回测结果验证了我们的交易策略是可行的， 是具有概率上的优势的交易策略，它具有正期望的投资回报 。

8. 独立交易对结果负责的信念：

量化交易通过严格的交易流程，将整个交易流程自动化，并且通过回测寻找最优等方式，验证拥有概率优势，交易者更容易对结果负责以及培养独立交易的信念。

9. 从历史验证交易策略是否可行：

通过量化交易将需要验证的策略实现后进行历史回测，通过对回测结果进行度 即可大致清楚该策略是否有效以及有效范围等。

10. 寻找交易策略的最优参数：

11. 减少无意义的工作及干扰：

通过量化交易事先编写好买入策略，在配合仓位控制、止盈止损策略的前提下，交易者实际上并不需要过多关注盘间的价格波动，这样才能客观地对交易进行控制，不会被过多无意义的干扰打乱节奏，节省时间去做更多有意义的事情。

三、正确认识

1. 很多量化策略是基于 “浅层基本面数据分析+技术分析” 实现的。

例如，选股模块使用浅层基本面数据分析进行初步筛选，择时模块通过技术分析加上更多的统计技术实现。

2. 分析变化，调整策略，通过数据反向指导人的思维调整定性分析方法，再次抽象到定量分析。

3. 不论使用的技术有多复杂高深，可以战胜市场的唯一方式是获取概率优势。

4. 不要使用杠杆