量化交易
是一种通过数据分析和计算机程序来进行策略化交易的方法。其核心在于通过量化模型和程序验证市场规律，并自动执行交易，从而将人为情绪因素对决策的影响降到最低。近年来，越来越多散户开始参与这一领域。
简单来说，量化交易就是利用数学和统计模型分析历史数据，以制定和运行交易策略，以获得稳定的交易绩效。例如，假如有一个交易者A，他总是反向操作——买入的股票价格下跌，卖出的股票价格上涨。另一个投资者可以设计一个题为“反向操作”的单一因子策略，每天早上选取过去一个月内A交易过的股票，并按照逆向操作策略进行买卖，制定止盈止损规则，并不断循环执行。
量化交易的盈利来源于市场波动中的套利机会。其核心是算法，或称因子。交易者通过分析历史数据，评估股票的价格动向、成交量、基本面信息等，寻找股价上涨的概率较高的规律。虽然精准度不能保证每次都正确，但只要成功概率超过50%，伴随大量交易就能实现正收益。系统在这个过程会持续验证和调整策略，以确保结果的稳定性。因此，量化基金通常需要覆盖大量股票并频繁交易才能维持收益。
量化交易也存在风险，主要包括市场系统风险，比如当整体市场大幅下跌时，即使策略跑赢大盘，投资者可能仍然面临损失。此外，策略失效可能导致没有实现超额收益，甚至出现反向操作。团队的策略调整能力与应对风险的能力是关键。
在中国，量化投资始于2010年，伴随沪深300股指期货的产生，逐渐发展出股票中性、指数增强和商品交易顾问（CTA）等策略。这些年来，指数增强型量化基金表现杰出，因其收益率由指数自带的基础收益和超额收益构成。基于其稳定的高回报，指数增强基金近年来成为市场关注焦点。在2015到2020年间，私募量化投资每年的超额收益稳定在20%以上，而公募量化投资由于政策限制，规模较小。
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温馨提示：投资有风险，选择需谨慎。