什么是量化投资？如何做到程序化交易？

     所谓量化投资是将投资环节标准化的交易方式，主要包括选股、买入、卖出三个环节，而真正的量化投资是完全自动化交易，不需要人为参与，投资者只要监管程序是否正常运行，参数设置是否合理，指标选择是否在既定目标范围内。

      量化投资的形成过程十分简单，就是一个想法，通过程序化语言变成现实，比如低市盈率投资，当市盈率低于5倍时买入，高于10倍时卖出，具体步骤如下：

      首先确定自己的投资理念，是价值投资或是趋势投资，如果是价值投资，你要通过什么指标来确定这个价值是高还是低，同样趋势投资也要找到判断趋势的指标，不管是技术的还是财务的，都要是明确的指标，可以量化的。

      其次还要有配套的交易策略，交易策略是根据投资理念的再细化的过程，包括买卖的时机，买卖的数量，仓位的安排等。市场上主要的量化策略有：多因子选股策略、相对价值对冲策略、网格交易策略、事件驱动策略、指数增强策略、日内回转交易策略、行业轮动策略、趋势投资策略以及多策略等。

      在确定了指标和数量之后，再进行量化建模，将以上过程变成机器语言，也就是程序化，比如趋势投资确定KDJ日线金叉买入，死叉卖出，数量为总资产的10%，就可以通过这些条件写进程序。

      最后，对编好的程序进行验证修改，量化交易软件有文华财经、蜗牛股票量化分析软件、方正证券量化交易平台等。

      因此量化交易的门槛也是很高的，因为具备编程的能力投资者就寥寥无几，何况其核心并不在编程，而是对投资的理解，如何取舍相关指标，将其组合成新，打磨成无锋的重剑。

      量化交易的优势是不言而喻的：自动程序化，不受情绪干扰；劣势也是明显的：无法做到灵活变通，因此现实投资中可以综合运用，在选股环节可以一半借助系统，在交易环节可以完全交给机器，投资人可以真正从盘面中解脱出来，专注于投资的本职工作：选择、研究、思考。

      对于普通投资者来说，可以不懂编程，确定标准通过系统选股，然后只需要确定买入卖出的明确指标即可，最后盘后跟踪行情，盘前委托交易，到达则下单，不到不动。

他们是一个概念的两种说法，量化交易多用于国外，或者说量化交易是一个由国外引进的词。 程序化交易是国内的量化交易，在国内，多叫程序化交易。

量化交易和程序化交易最大的区别是：交易的过程中，如果是人工交易那就是量化交易，如果是计算机自动完成的交易，那就是程序化交易。

程序化交易

意思很简单，就是对应于人工交易，利用计算机程序(program)辅助、决策和执行交易。

程序化交易是指通过既定程序或特定软件，自动生成或执行交易指令的交易行为。

程序化交易中具体的交易时机，仓位，止损止盈，获利标准有可能编写进交易程序中，也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。

一般利用程序交易有一些众所周知的优势，比如较快的交易速度，避免人为情绪的影响有较好的执行力保证等。

同时也应注意交易程序和交易系统的区别。交易系统是一个完整的系统，具体执行的程序可能只是其中的一部分。一个良好的交易系统应该还有风险控制，资金利用，仓位管理等方面的内容，而不仅仅是买卖信号的产生。

量化交易

更多是基于数据和历史统计基础，通过数学工具研究市场中资产、价格的因素，成因从而制定一些交易决策。量化交易不一定需要用到计算机执行交易。但基于交易因素的数量变化引发的交易，都可以叫做量化交易。一般的量化投资都涉及到比较复杂的数学模型，对投资者的数学能力要求很高，但并不是说量化投资就一定会赚钱，这还要看模型是否有效。

这里不得不提到这两年很火的“人工智能”、“机器学习”。它们太容易和量化交易同时提起。但具体说来，他们互相包含，却又有不同。量化交易寻找的是有一定逻辑基础的相对规律。这些规律不是一成不变的，而机器学习中“学习”的概念是：如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，就是“学习”。所以对于机器来说，只能“执行过程”。这个过程一定是有确定性的。但这不能充分概括量化和人工智能的关系。因为机器学习只是人工智能的途径之一。

拓展资料：

量化交易的分类

1、趋势性交易

适合一些主观交易的高手，用技术指标作为辅助工具，但如果只使用各种技术指标、指标组合作为核心算法构建模型，未见过长期盈利的。

2、市场中性交易

与市场相关性较高、风险较低、收益稳定性较高，所需资金容量较大。适用于一些量化交易者，发现市场中的alpha因子赚取超过市场平均收益率的额外收益。

3、高频交易

在极短时间内频繁买进卖出，完成多次大量的交易。此类交易方式对硬件系统及市场环境要求极高，只适用于成熟市场中的专业机构使用，需要算法高手，一般使用C/C++进行算法交易。

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