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在准备进入量化交易这扇大门之前，我们先需要了解，量化交易是什么。
量化交易与其说是一个行业，不如说是交易的一种方法，它对应的是主观交易。
主观交易是交易者（本书中：投资者=投机者=交易者。虽然很多着作中，对投资者，投机者，交易者有不同的定义，但是在本书中，投资者，投机者，交易者，是一种人，都是希望通过低买高卖或高卖低买在金融市场中实现盈利的人。）通过自己的经验来决策到底应该如何买卖；量化交易则是通过对交易的理解，制定机械化的买卖规则，在条件触发后无条件的执行交易信号的交易方法。
通常，成功的主观交易者，从某种意义上而言也是一个量化交易者，因为成功的主观交易必须建立在交易纪律和交易规则之上，而交易规则的执行部分，实际上就是主观交易中的量化部分。没有任何主观交易者可以无视规则运行交易，一个成功的主观交易者，必然有一套自己的规则和方法，我们称为交易系统。如果脱离了交易系统，随心所欲的买卖，是难以成功的。
而一个成功的量化交易者，也一定是一个优秀的主观交易者，因为量化交易的策略开发，就是一个人交易理念的结晶。如果一个人最开始对市场的理解就是错误的，那么以此开发出来的策略，也是难于获利的。
可见，最终决定一个交易者是否能成功关键因素是他们的交易理念，而不在于他们是主观交易者还是量化交易者。量化交易虽然从表面上看区别于主观交易，其实他们之间却没有本质的区别，一个主观交易者也是一个量化交易者，一个量化交易者更是一个主观交易者。量化交易和主观交易，其实就是一件事物的两面性，它们对立而统一。
很多人对量化交易有一个误区，简单的认为量化交易就是程序化交易，而程序化交易就是通过写一段代码，由计算机来执行这些代码。人们从心理上根本不相信通过这样的交易行为，就能够实现盈利。
这些人的理解从某种意义上并没有错。的确，通过代码就能够挣钱的这种想法是天方夜谭，但是如果把这个问题深入下去，这些计算机代码如果是一个成熟的投资理念下的总结一下，或者仅仅是一套成熟的投资理念由计算机代为执行的部分，你还是觉得无法盈利吗？这些代码的背后永远是人的智慧作为支撑，这也是人工智能永远无法超越人的原因，驾驭这些代码靠的是一个人的交易理念，没有交易理念的支撑，你根本无法驾驭这些代码，更加谈不上能够盈利，这是很多人理解得不够全面的地方。
本书是一本讲量化交易的书，同时也是一本讲主观交易的书，因为两者是不可能分开的，犹如一个人的肉体和灵魂一样不可分割。一个主观交易者，他的交易系统至少50%以上是可以量化的，比如如何买卖，买多少，卖多少，这些是可以量化的；但也有些东西是无法量化的，比如在哪个市场交易，商品市场和股票市场应该分配资金的权重，明年的政策预期等，这些是难以量化的。如果某个主观交易者50%以上的规则都是量化的规则，那他还是主观交易者吗？在这个问题上，我们不需要去得到一个明确的界限，我们只需要知道，一个成功的交易者，必然是主观交易和量化交易的结合，主观交易和量化交易并不排斥。
如果非要分清主观交易部分和量化交易部分在交易中起到的决定作用，那么我的理解是：量化部分决定了一个交易者能否获利，主观部分则决定他能够获利多少。笔者认为，“一致性”是决定一个交易者能否盈利的关键，解决“一致性”这个难题最好的办法就是程序化交易，而程序化交易是一种典型的量化交易行为。
遗憾的是，市面上很多着作讲主观交易的居多，少有的量化交易着作又多晦涩难懂，很多交易者往往感觉无从入手，而本书的目的，就是尽可能以最简单直白的方式，帮助各位投资者建立量化思维，并以此构建交易系统，最终实现稳定盈利。
因为，决定一个人最终能否在交易行业成功的，更多的是量化部分。一个交易者必须先解决生存问题，才能去解决发展问题，如果“能否获利”都无法确定，那么“获利多少”又从何谈起呢？如果忽略了止损持盈的规则去谈选股，或者忽略了买卖信号去谈资金管理，无疑是一种本末倒置的行为，这恰好也是很多交易者最容易忽略的部分。
主观交易的部分，我们知道的已经够多了，市面上关于主观交易的着作不胜枚举。恰好交易最开始应该用量化的思维来入门，很多主观思维中无法解决的矛盾，量化思维可以轻易解决。很多介绍交易方法的着作，所介绍的交易方法都是很好的方法，但是却少有着作能够给出某种方法的成功率、收益率等要素。这导致一个初学者拿到某种方法后，经常会感觉有时候有用，有时又没用，他们反复修改交易规则，资金在不断试错中损失殆尽，导致他们最终放弃。而他们只要稍微具备量化交易的知识，了解“概率”是什么，就可以避免少走很多弯路。不能坦然接受亏损，一心去寻找包赚不陪的方法，正是很多初学者难于上手的原因。
所以，本书是为了解决交易中量化部分的问题而写的，比较适合在交易中迷茫了很多年的投资者，如果你没有经过基础知识的学习，也没有任何实盘经验，想通过一本着作就能够战胜市场，这种期望是不现实的。因为交易如人生，没有一本书可以讲清楚人生的含义，自己的人生必须自己去经历和总结一下。本书能够帮助你实现稳定盈利前的临门一脚，但在这之前的努力，是你必须要经历的过程，也是我无法帮你完成的部分。
最后，预祝你交易顺利！
量化交易，也有自动化交易，程序化交易，EA， 高频交易，算法交易等等，大致意思差不多，不同的领域可以叫法不一样，譬如外汇市场大多叫EA。主要是把自己的交易系统通过计算机语言（Python ，matlab等等，很多）程序编写实现出来，把这个程序和数据信息（量价信息，基本面，金融政策信息等等）接口接上，通过在计算机或服务器（现在大部分都是租一个云服务器）上运行，实时执行各种分析，选股，择时，买，卖，加仓，减仓，止损止盈等等。这样可以省去一些人力成本（人力分析慢，3000只股票得需要很对人天天），省去不必要的盯盘时间，一定程度规避情绪心理因素影响。一个完整的量化交易包括很多东西：
1、资金管理或投资组合管理；
2，选股，基于数据面的技术分析（均线，macd等等，太多了），基于基本面的分析（市盈率，财务报表等），基于经济面的分析（财政及货币政策，经济周期，行业周期轮动等），基于情绪面的分析；
3，择时也即建仓的时机，止损止盈，加仓减仓平仓等；
4，交易记录总结改进。当然还有别的很多内容。也有办自动化的，譬如只采用分析做选股。这个东西老美搞了30多年了，国内搞了十几年。可以了解一下大神西蒙斯和文艺复兴基金。国内这几年也出现很多平台，还不是特别成熟，入聚宽，掘金量化等等，也有几十个，可以关注一下。
数量金融也与金融工程领域重叠。后者侧重于应用和建模，通常借助于随机资产模型，而前者除了分析外，还侧重于构建模型的实施工具。总的来说，有两个独立的金融分支需要先进的定量技术：一方面是衍生品定价，另一方面是风险和投资组合管理。
如果应用于股票市场的话，一般包括量化选股和量化择时两点。
选股模型主要包括：多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪模型和筹码选股模型。
择时包括：趋势择时、市场情绪择时、时变夏普率模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时等等。
量化投资的优点在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。
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