什么是定量交易
定量交易包括基于定量分析的交易策略，该策略依赖于数学计算和数字运算来识别交易机会。 价格和数量是定量分析中最常用的两种数据输入，它们是数学模型的主要输入。
由于金融机构和对冲基金通常使用定量交易，因此交易通常规模较大，可能涉及数十万股股票和其他证券的买卖。 但是，量化交易正变得越来越被个人投资者所使用。
定量交易基础
价格和数量是定量分析中最常用的两种数据输入，它们是数学模型的主要输入。
定量交易技术包括高频交易，算法交易和统计套利。 这些技术是快速射击，通常具有短期投资前景。 许多量化交易者更加熟悉量化工具，例如移动平均线和震荡指标。
了解定量交易
定量交易者利用现代技术，数学和综合数据库的可用性来做出合理的交易决策。
定量交易者采用一种交易技术并使用数学方法为其创建模型，然后他们开发了将该模型应用于历史市场数据的计算机程序。 然后对该模型进行回测和优化。 如果取得了令人满意的结果，则该系统将在具有实际资本的实时市场中实施。
可以使用类比最好地描述量化交易模型的功能方式。 考虑一份气象报告，气象学家在该报告中预测在阳光明媚时下雨的可能性为90％。 气象学家通过收集和分析整个区域的传感器的气候数据得出了与直觉相反的结论。
计算机化的定量分析揭示了数据中的特定模式。 将这些模式与历史气候数据（回测）中显示的相同模式进行比较，结果是降雨的100倍之90，则气象学家可以放心地得出结论，因此预测为90％。 定量交易者将相同的过程应用于金融市场以做出交易决策。
重要要点
- 定量交易是一种使用数学函数自动执行交易模型的策略。 在这种类型的交易中，将回测数据应用于各种交易场景以发现获利的机会。 定量交易的优势在于，它可以优化回测数据的使用，并消除了交易过程中的情感决策。 定量交易的缺点是使用范围有限。 一旦市场条件发生变化，量化交易策略就会失去其有效性。
定量交易的例子
根据交易者的研究和偏好，可以定制定量交易算法以评估与股票相关的不同参数。 考虑一个相信动量投资的交易者的情况。 她可以选择编写一个简单的程序，在市场上升势头期间挑选出获胜者。 在下一次市场回暖期间，该计划将购买这些股票。 这是定量交易的一个相当简单的例子。 通常，从技术分析到价值股票再到基本面分析的各种参数都可以用来挑选旨在实现利润最大化的复杂股票组合。 这些参数被编程到交易系统中以利用市场变动。
定量交易的利弊
交易的目的是计算执行获利交易的最佳概率。 一个典型的交易者可以有效地监视，分析并在有限数量的证券上做出交易决策，然后再输入的数据量将使决策过程不堪重负。 定量交易技术的使用通过使用计算机自动执行监视，分析和交易决策来阐明此限制。
克服情感是交易中最普遍的问题之一。 无论是恐惧还是贪婪，在交易时，情绪只会扼杀理性思维，而理性思维通常会导致损失。 计算机和数学没有情感，因此定量交易消除了这个问题。
定量交易确实有其问题。 金融市场是现有的一些最具活力的实体。 因此，定量交易模型必须具有动态性才能持续取得成功。 许多量化交易者开发的模型对于为其开发的市场条件暂时可获利，但是当市场条件改变时，它们最终会失败。
