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Gate.io芝麻开门 比特百科:什么是量化交易

量化交易的概念
量化交易(Quantitative Trading)起源于上世纪70年代,目前以逐渐发展为成为一种主流的交易手段。具体来说,量化交易是一种使用计算机取代人为判断进行决策的投资方法。通过利用先进模型,对于海量数据进行分析,量化交易能够发掘出市场中的投资机会。同时,量化交易避免了人的情绪波动等非理性因素所带来的错误判断。目前,在成熟的传统金融市场(如美国),有70~80%以上的交易是由量化交易完成的。而在诸如中国、印度这样的新兴金融市场,这一比例约40%左右。

知名的量化投资企业有成立于1982年的文艺复兴科技(Renaissance),以及依赖大数据和人工智能,擅长分析新闻舆情的2 Sigma等等。

从原理上来说,量化交易与传统交易都基于市场的非有效或弱有效理论(Weak-Form Market Efficiency)。在无效或弱有效的市场中,由于信息不对称、交易成本、市场心理等因素,资产的价格会被高估或是低估,而准确捕捉到这种定价上的市场失灵(Pricing Inefficiency),则是获得超额收益的关键。

在传统人工交易模式中,投资经理常常进行成长等基本面上的分析,对个股加以估值,从而发现定价不当的资产,并在交易中获利。而在量化投资中,人脑中抽象的金融、经济学知识则被具现化为程序和算法。

举例来说,卫星数据显示,某段时间内全球沃尔玛商场外的停车数目有所增加,这表明沃尔玛的顾客增加,预期下一季度财报表现更佳,沃尔玛股价彼时也将上涨。因此,量化程序在发现停车数目显著增长时,便会在沃尔玛股价尚未上涨前,及时购入相关资产,以实现获利。

在纷繁庞杂的市场上,海量因素都影响着资产的价格。无论是历史价格起伏,还是供应链的变动,甚至是社交媒体上的讨论,都可能帮助我们预估市场价格的涨跌。而对海量数据进行分析汇总,全面、系统地发掘市场上的不当定价,正是计算机所擅长的。尤其对那些市场上反复发生的套利机会,计算机能够实现良好的识别和捕捉。

量化交易分类
按照交易频率划分,频率从低到高,可以将量化交易分为超低频交易(投资周期可达1天乃至一周),中低频交易(投资周期在1秒到1小时级别)以及高频交易(High-Fluency Trading,HFT,投资周期在1秒以内,甚至可以达到毫秒级别)。

量化交易要素
对于量化交易来说,硬件环境、相关数据、金融理论、程序开发,四点缺一不可。就高频交易而言,由于交易周期极短,需要最大限度提高决策速度,降低决策延迟,硬件、软件条件尤为重要,比如,高频交易团队会使用特制的电路硬件(FPGA)提高速度。因此,高频交易具有很高的技术和资金门槛。

量化交易的理论一般被称为交易策略。一个完整的交易策略至少需要包含输入、逻辑处理方法、输出三个部分。常见的交易策略有很多种,新兴方法有如机器学习、大数据分析等,目前正在量化领域不断发展,传统策略则有统计套利类策略、趋势跟踪类策略等等。

量化交易与虚拟货币
虚拟货币市场的某些特点,使得开展量化交易具有天然优势。首先,虚拟货币交易所往往提供相关API接口,方便用户获取详细的历史价格数据。此外,与股票市场不同,虚拟货币市场7×24小时开展交易,程序能够24小时运转,迎接全天候的交易挑战,虚拟货币交易数据也更为连贯性,更利于开展研究。

个人可以开展量化交易吗
虽然很难达到高频级别的量化交易,个人所有的硬件、程序也能够捕获分钟、秒级的交易信号,可以实现中低频的量化交易。
目前,开发量化交易软件的主流平台语言是Python和R语言。至于交易策略,普通玩家可以选择自行开发算法,实现某种交易技巧,也可以根据某些交易指标如蜡烛图、布林带等,编写量化程序。在完成相关的软件、硬件准备后,还必须利用历史数据,对所编写的程序进行回归测试和模拟交易,经过测试后,便可以开展实盘交易了。

除了自行配置开发环境、开发量化程序外,投资者也可以访问Gate.io的量化中心,一键实现智能量化策略和数字资产的量化交易。

Gate.io芝麻开门 比特百科:什么是量化交易

Gate.io 芝麻开门量化中心

作者:Gate.io 研究员:Edward Huang

*本文仅代表研究员观点,不构成任何投资建议。

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