什么是量化交易，有哪些优缺点？区块链领域的量化交易有哪些？

量化交易，有时候又称为自动化交易，是以先进的数学模型替代人为主观判断的资产管理方式。

传统的投资方法主要包括基本面分析和技术分析，而量化交易则依靠数据和模型来寻找投资标的，做出投资决策。

量化交易不依赖个人感觉来管理资产，而是基于适当的投资理念和经验使用量化模型，它使用计算机处理海量信息，总结市场动态，并建立可重复使用和优化的投资策略，以指导投资决策过程。

在应用方面，量化交易几乎涵盖了整个投资过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易、资产配置、风险管理。

量化交易的优势

这些根据模型的运行结果进行决策的交易方式，具有纪律性、系统性、及时性、多元化的优势。

纪律性

传统投资在很大程度上受到贪婪和恐惧等人类情绪的影响。确保交易纪律有时是一件具有挑战性的事情。

量化交易是以纪律为基础的。严格执行量化交易模型给出的投资指令，不会随着投资者情绪的变化而随意变化。

系统性

量化交易的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察和海量的数据处理。

多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业精选模型和选股模型。

多角度观察主要包括宏观周期分析、市场结构分析、企业估值分析、成长性与盈利质量分析、市场情绪分析等多个角度。

海量数据处理意味着，量化交易可以通过计算机获得远远超出人脑的数据和信息处理能力，从而捕捉到更多潜在的投资机会。

及时性

量化交易可以及时跟踪市场变化，不断发现导致超额收益的新统计模型，寻找新的交易机会。量化交易不断寻找估值洼地，通过全面系统的扫描，寻找错误定价和错误估值带来的机会。

多元化

量化交易多元化的本质是以概率求收益。这表现在两个方面：

一方面，量化交易从历史数据中发现规律，主要是过去盈利概率较高的策略；另一方面，量化交易通过选择股票组合来获利，而不是选择一只或几只股票。

请注意，多元化并不能保证盈利，也不能在下跌的市场中防止亏损。

量化交易的弱点

在介绍了量化交易的优势之后，下面列出了量化交易的几个弱点。

样本误差和样本偏差

许多量化交易策略严重依赖历史数据。然而，历史数据可能缺乏足够的多样性和长期积累，因此采样可能由于样本数量较少而容易出错，或者由于非随机采样而偏离。

在此基础上得到的相关律一旦离开样本范围就可能失效，从而失去其参考价值。

战略共鸣

许多量化策略类似于技术分析策略。一旦某一特定策略被证明是有效的，其有效性就会随着用户数量的增加而减弱，这就是所谓的战略共振。

错误归因

从数据结果中推断出广泛使用的多因素量化策略的原因。只要构建了足够多的因素，就有可能达到特定的已知结果。

然而，当基于这种多因素组合的量化策略在实际交易中使用时，可能会因为错误归因而失败。因为因果是颠倒的，所以不可能准确地区分偶然和决定性的因果因素。

黑匣子

各种量化策略，包括高频交易、对冲或套利，往往没有内在的因果关系，这些策略的有效性主要是基于历史数据的强相关性。

这些策略的逻辑在于，如果基于历史数据的有效概率为55%或更高，那么只要有足够的数据重复，获胜的几率就会累积。

但由于只有相关性，没有对内在因果关系的理解，投资者无法预测历史何时不能指引未来。这就像一只土耳其，它的主人每天来喂它，但主人在最后一天来杀它。

区块链领域的量化交易

而在数字货币领域内，量化交易有很多种，比如跨平台搬砖、趋势交易、对冲……

• 跨平台搬砖是指将数字货币从价格低的交易所转移至价格高的交易所，并从中赚取价差的行为；
• 趋势交易则较为复杂，它不管引起价格波动的原因，只根据趋势的指标来发出卖出及买入信号；
• 对冲则是指同时进行两笔与行情相关、买卖方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易。

举个例子，A 交易所比特币价格为 10 万，B 交易所价格为 11 万；

那么在 A 交易所买入一个比特币的同时在 B 交易所卖出一个比特币，对冲操作下 1 个比特币的持有量不变，但产生了 1 万元的利润。

在某种意义上，量化交易的方式减少了投资者受情绪波动影响，在市场极度狂热或悲观情况下做出非理性投资决策等情况的出现。

不过量化交易同样也有不少潜在风险，比如容易受到历史数据不完整、没有安全风险评估及预防措施、网络中断等等因素的影响。