量化交易（ ）是一种利用数学模型、统计分析和计算机程序进行投资决策的交易方式。它通过数据驱动的策略，自动执行买卖操作，以追求稳定收益或市场套利机会。

核心概念

数据驱动

• 依赖历史数据、实时行情、基本面信息等，通过算法挖掘市场规律。程序化执行

• 交易策略由代码实现，自动下单、止损止盈，减少人为情绪干扰。科学方法

• 结合数学、统计学、机器学习等技术，系统化分析市场行为。

量化交易 vs 传统交易

量化交易

传统交易

依赖数学模型和算法

依赖经验、直觉

自动化执行，毫秒级响应

手动操作，速度较慢

可回测验证策略有效性

难以系统化验证

适合处理海量数据

适合主观判断市场情绪

常见策略类型

趋势跟踪（Trend ）

• 通过技术指标（如均线、动量）捕捉市场趋势。统计套利（ ）

• 利用历史相关性进行对冲交易（如配对交易）。高频交易（HFT）

• 毫秒级交易，依赖超低延迟技术（如做市、闪电崩盘套利）。机器学习策略

• 使用AI模型预测价格或识别交易信号（如LSTM预测股价）。

关键流程

策略开发

• 提出假设 → 编写代码 → 回测（）优化。风险管理

• 控制仓位、设置止损、分散投资组合。实盘交易

• 连接交易所API，自动化执行策略。

优势与挑战

优势

• 纪律性：严格按规则执行，避免情绪化操作。

• 高效性：可同时监控多个市场，快速捕捉机会。

• 可复制性：策略可应用于不同资产（股票、期货、加密货币等）。

挑战

• 数据质量：噪声或异常值可能导致策略失效。

• 过拟合风险：回测表现好，实盘可能亏损。

• 技术门槛高：需掌握编程（/R）、数学（概率统计）、金融知识。