第1章 量化交易速览
本章将带领读者迅速了解量化交易。首先，从“量化交易”概念入手，通过行业先驱故事来阐述量化交易的重要性，然后分别讲述量化交易在美国与中国的历史发展进程，最后简单地介绍国内常用的量化交易策略，以及“宽客”这个职业。
1.1 为何选择量化交易
1.1.1 量化交易的概念
在回答“为何选择量化交易”这个问题前，先理解量化交易的概念。
严格地说，量化交易是运用复杂的统计学方法和数学模型，从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以找出规律、制定策略，并且能用数据模型验证、固化这些规律和策略，然后用计算机来严格、高效地执行之。
这一定义涉及统计学、金融学和计算机科学等多门学科，看起来高不可攀，但是，通俗点说，量化交易是指利用统计学、数学、计算机技术和现代的金融理论来辅助投资者更好地赢利。这些量化的方法可用于分析海量历史数据，也可用于具体信号生成，或者控制持仓大小、进行风险控制等。
因此，我们可以惊喜地发现量化交易与传统的主观交易不再是二元对立，量化交易也包含主观交易，如比较常见的期货跨市套利策略、期权波动率套利等就属于半自动交易。它们需要交易员综合历史均值回归，以及对宏观政策的主观解读，开盘前调整好参数让计算机严格执行策略。
综上所述，量化交易是对主观交易的升华，剔除部分人为不稳定的因素，让用户专注于寻求超额收益（即Alpha）。所以量化交易必然会成为历史发展的趋势。
1.1.2 主观交易与量化交易
量化交易总是被人们拿来与主观交易讨论，孰高孰低、众说纷纭。为了更好地分析它们之间的辩证关系，下面分别解读之。
1．主观交易
运用主观交易的投资者需要关注国际环境及财经新闻、券商的研究报告、公司的财务报告、K线趋势、个股新闻、价量经验、大人物的演讲、朋友圈情绪、甚至一些小道消息，并对其进行定性或者定量分析。定性分析可以是体验公司产品或者直接实地考察，定量分析则可根据自己的选股原则，用各种指标进行打分，加权汇总后，买入分数高的股票，卖出分数低的股票，以形成交易信号。在手动下单方面，注意不要记错代码并且要避免“胖手指失误”
（fat-finger error），若单子太大还需要拆分成小单来降低成本。开仓之后要有风控意识并且严格遵循自己的止赢止损原则。
主观交易具有较强的主观能动性，即在同样的选股原则和止赢止损策略下，100个人操盘会有100种不同的结果，基于大数定律和类正态分布，可以发现有一小撮人的资金曲线非常平滑和漂亮，但是绝大部分人都会低于均线水平，这里的“均线”指的是计算机严格执行交易策略所得到的资金曲线。原因往往是，理性总是被情绪打败的。
20世纪60年代，保罗·D·麦克莱恩（Paul D. MacLean）从生理角度提出了“三位一体的大脑”理论。此理论根据在进化史上出现的先后顺序，将人类大脑分成“爬行动物脑”“古哺乳动物脑”和“新哺乳动物脑”三大部分。每部分“脑”通过神经纤维与其他两者相连，但各自作为相对独立的系统分别运行，各司其职。“新哺乳动物脑”又称为边缘系统，它参与调解本能和情感行为，其主要作用是维持自身生存和物种延续。其中，杏仁核负责创造情绪并产生与之相关的记忆，海马结构能将短期记忆转化为长期记忆。杏仁核作为大脑的“恐惧中心”，它触发的保命技能可是顶尖的：远远看到狮子，恐惧会瞬间攫取你对身体的自主权并快速逃跑。杏仁核在漫长的人类演进过程中很好地提高了人类的生存概率，但是现在却阻碍了止赢止损策略的执行，让赢利变得困难。交易中，K线的每一次跳动都会刺激着杏仁核，K线越接近止损线，我们的恐惧越深，同时消极情绪的慢慢积累也会改变交易心态，为了解脱就选择提前离场，自我安慰着少亏就是赢，至少落袋为安。但是最后没想到行情随后一路上涨，一直接近原先设好的止赢线。蓦然回首，发现交易策略其实是对的，因情绪影响而没执行好策略。
在盯盘过程中，能够慢慢地读懂市场、看懂盘面，基于自己交易原则的基础上随机应变的人少之又少。天赋与运气缺一不可。这也就为什么在A股市场、期货市场和外汇市场这些偏短线投资的领域中，手动交易员如同大浪淘沙一样，换了一批又一批，能够稳定赢利的少之又少。“股神”巴菲特最厉害之处，未必是他的选股眼光，而是他控制“新哺乳动物脑”的功力。
2．量化交易
量化交易不仅关注历史行情数据、基本面指标数据，而且会把一些非传统的数据，如市场情绪、财经新闻的关键字转化成机器可以理解的指标。数据越原始越好，例如可以直接购买交易所最原始的、未经清洗的行情数据。第三方数据提供商尽管物美价廉，但是在数据清洗过程中可能会把看似无用、实则隐含赢利机会的数据去掉。
有了数据之后，就需要运用数学和统计学的方法，如单位根检验、线性回归、机器学习等方法从大数据当中找到超额收益的多种“大概率”事件，比如选股的量化思想就是进行收益拆解，从很多维度进行数量化的判断。传统上把所有因子分成7大类：赢利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量和技术面，通过现代统计学的方法进行冗余因子的剔除和降维、因子权重的确定，以及对精英因子进行打分。基于选股模型的判断形成交易信号，通过程序化交易的API进行自动化交易，并且在交易系统上引入风险控制模块来管理持仓头寸。
量化交易的一大优点就是计算机的高效执行将人从简单重复的任务中解脱出来，可以把更多精力放在更好策略的开发上。另外，量化交易可以从更快速和更微观的维度去思考问题，人受限于人体的生理机构，从看到数据、大脑判断到手指敲在键盘的反应时间是几百毫秒，而计算机执行是可以达到纳秒级别的（1秒=1000毫秒=1000000微秒=1000000000纳秒）。因此在超高速领域，量化交易可以赚取主观交易无法赚到的钱。
任何事物都有两面性，正因为机器能够完美执行策略，公司需要严格保密各自的核心赢利策略。举个例子说明，若一个很赚钱的策略被泄露，致使很多公司都“跑”这个策略，结果就是只有少数速度快的公司能够赚钱，绝大多数是不赚钱甚至亏钱的。但如果大家都去提高速度，就会衍化成设备竞赛。对于每年上千万元级别硬件的维护和升级，不是每家公司都承担得起的。
主观交易者对策略思路的保密性要求并不高，就算是很好的策略让100个人执行，可能就两三个人赚钱，其他是亏钱的，这方面更看重人为的因素，如对宏观政策独特的见解、多年交易经验积累下来的盘感等。在对策略应用的随机应变上，主观交易也有出彩的地方，例如在期货市场上面对不断变动的报价版，资深主观交易者或许能够得知对手是“唯快不破”的高频交易公司，在琢磨透高频公司的交易思路后，通过超大订单去打击并猛追猛打，对手估计就不得不砍仓。
总之，不管是主观交易还是量化交易，到最后都能获得交易圣杯。不同在于主观交易的道路，看似平坦，其实走到越后面越陡峭无比，进化过程是玄之又玄的，需要天赋、运气和顿悟。而量化交易更像现代意义上的搏击运动，它有非常系统的训练方案，只要打好基本功，一步一个脚印，总是能预见进步的。