作者：Bandle-图奇

随着时代的发展，越来越多人参与到金融市场中。作为金融领域的常青树，量化交易以其长期稳定盈利和低回测风险的特性，得到全球各金融巨头的青睐和应用。美国高频交易公司Virtu Financial曾依靠其优秀的量化技术在总共1238个交易日里只出现一天出现亏损，让人惊叹不已。

量化交易经过30多年的发展，其投资业绩稳定与市场份额和规模在不断扩大，越来越多的投资者开始接触量化交易。然而，由于量化策略开发和应用难度巨大，大众投资者被挡在门外，所以量化交易在整个金融领域中的份额比例依旧不高。贝莱德、高盛等行业巨头每年都花费大量资金开发交易策略。即便如此，在全球优秀的量化策略开发者也是凤毛麟角。量化交易在许多人心中依然保持着神秘的面纱。

什么是量化交易？QEC量化交易平台答疑解惑

量化交易其实并不神秘，它是一种基于数学和统计模型，利用计算机技术来实现程序化交易的一种投资方式。

例如：

某交易者通过对比历史数据发现：交易品种A在市场中有这样的表现，当其价格低于1时，有75%的概率上涨，价格高于3时，有80%的概率下跌。那么这位交易者会有这样的交易操作：在A的市场价格低于1的情况下执行买入操作，在A的市场价格高于3的情况下执行卖出操作。

但在实际生活中，往往会面临着时间成本，由于各种各样的原因交易者不可能无时无刻关注市场并执行操作。那么这样就是失去很多次交易品种A的交易机会。如果将上述交易品种A的交易策略写成一份程序，并由机器人时时刻刻执行，就避免了失去交易的机会。

由程序执行的交易，我们称之为“量化交易”。

QEC智能量化平台解析量化交易特点

量化交易特点主要体现在：纪律性、系统性和概率性。纪律性，是指精密的量化模型和海量大数据验证决定的投资理性与科学性，它是一个客观的决策系统和执行系统。

系统性是指由量化交易的数据、策略、系统、执行组成的完整的、系统的整体。

而概率性是指策略“可能盈利”的概率。理论上，当概率大于50%便具有盈利的条件。但实际操作中考虑到资金和时间成本以及市场的深度、滑点等情况，有时候还要考虑到同策略性竞争，仅仅是大于50%的概率还不够，一般要增设一个或几个限定条件，在模型反复足够稳定并能够达到预期假定的收益后，该策略才具备一定的交易空间。

相对直接由交易者进行操作，量化交易盈利的确定性更高，风险控制更严格，不存在交易者过程中普遍操作的情绪问题，能严格止盈止损。

智能量化交易模型

在技术方面，策略构建者需要在基于假定或基于数据的条件下构建一套数学模型。但无论哪一种，都必须符合客观事实。

量化交易模型由收益模型、风险模型和交易模型的构建组成，在构建过程中必须不断的进行调整迭代，使量化模型达到最佳结构。在量化模型构建完成后，还需对其进行历史数据的回测、模拟交易的测试。当策略在前俩者没有任何问题后，才可以进入最后的阶段：实盘交易。

实盘交易是考验和优化量化交易策略的最后阶段。假如一开始就投入全部的资金，在策略运行的过程中若稍有失误结果将不堪设想。因此，在这个阶段，一般是分期逐步投入，在投入的过程中查看收益效果，并随时优化。

实际上，量化策略的构建过程中，远远比这复杂的多，还需要考虑账户资金的风控、资金仓位与模型匹配、交易过程中的偷价、滑点、手续费等。

基于量化交易的庞大市场空间以及广大金融投资者对交易策略、技术的需求，QEC智能量化平台应运而生，为投资者与量化技术搭建桥梁。

QEC基金会已在金融量化领域耕耘多年，经验老练、履历丰富，在金融投资领域有着敏锐的嗅觉、精准的触觉，拥有10年传统金融量化经验，3年数字货币领域市值管理经验的黑猫基金也将为QEC智能量化平台保驾护航。

QEC致力建构面向全球用户的量化策略数据库平台，让每位大众投资者都能加入到量化的浪潮中。

QEC的量化策略数据库平台还在不断的挖掘和培养优秀策略极客，促进量化交易在金融市场中更广泛的应用，为金融投资领域书写新篇章。

QEC智能量化 让交易更简单