BTC:币圈小蝶：量化交易一定能赚钱吗？它就没有风险吗？_GRIMACE币

一、量化交易是什么？

简单地说，量化交易就是依靠计算机程序实施投资策略的方法。比如说金融学上有一个很著名的交易策略叫动量交易，就是说股票价格向上突破的时候买入，向下跌破的时候卖出。但是这个策略说起来简单，做起来其实很难。就说A股市场，有3000多支股票，在短短的时间里要靠人力把所有的股票过一遍，其实是完全不可能的。但是现在有了计算机，就没问题了。交易员可以写代码，然后向计算机输入一个交易策略的指令：“当股票价格上涨超过20日平均线时买入，当股票价格跌破20日移动平均线时卖出”，然后把这个交易策略的指令输出去，让机器来下单操作。

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二、量化交易的原理和应用

通过这个例子可能你已经明白了量化交易的概念。那么下面我再讲讲量化交易到底有什么用，和投行之间到底是个什么关系。简单地概括，量化交易的作用就是利用计算机技术和金融理论的进步，帮助克服我们人性上的弱点，然后在投资中做出更好的决策。什么叫做人性的弱点？作为生物个体，投资者没有办法回避的一个弱点就是，我们的时间、体力、精力、注意力、判断力都是很有限的。比如说你要用传统的方法，每个证券都去仔细分析它的基本面或者看它的技术图形，那即便像巴菲特这样的股神，也只能分析很少的证券。

声音 | 陈伟星：我愿一挑五与人辩论“币圈是不是局”:陈伟星刚刚在微博表示：如果有谁组织，我愿一挑五与人辩论“币圈是不是局”，或者“区块链是不是局”，请有公平声望的做裁判，输了我就给100万，赢了给我10个比特币就行。[2019/6/5]

所以当大规模资产管理的行业出现以后，基金经理们就开始犯愁，然后就在想，我们有没有一些可行的方法，可以让一个人研究更多的证券，然后管理更多的钱呢？这个想法一直没有能够得到实现。

三、量化交易的风险

量化交易的风险其实特别大，为什么呢？因为量化交易是在历史数据里面去挖掘规律，所以它依赖的是历史数据，也就是过去的趋势，那如果这个趋势存在的条件发生变化，过去的策略就都没有用处了。

声音 | 律师肖飒：狭义“币圈”与“链圈”以“发币上交易所”为界限:中国银行法学研究会理事肖飒今日发文谈“币圈”与“链圈”的区别。文中表示，“狭义的‘币圈’，单指交易所及上交易所的项目方成员及其联盟等。狭义的‘链圈’，单指只从事区块链技术研发、落地应用的团队及联盟等。这两个定义里的币圈和链圈，几乎是不重合的，因为两者的价值观和行为方式以‘发币上交易所’为界限。”[2018/8/30]

这样的惨痛教训在量化交易发展的历史中有过好几次。比如刚才提到的著名的长期资本管理公司破产，这家公司是非常牛的，它曾经被誉为量化交易界的一面旗帜。它旗下包括两个诺贝尔奖得主，还有一个美联储的副主席。当时这个公司用的模型，市场上的反映是不仅看不懂，而且见都没有见过。所以很多人都在说，这群人不是在做金融投资，而是在造原子弹。

华为云BU总裁郑叶来:华为不会去碰币圈:华为云BU总裁郑叶来表示，区块链主要分为币圈和链圈，华为不会去碰币圈。这是华为首次对外明确了区块链的策略。他指出，华为是搞技术的，主要注重区块链技术的应用。此前，外媒称华为正在谋划区块链手机，后来华为官方给予否认。但华为在区块链技术应用上已有不少投入。[2018/4/17]

在1998年之前，这家公司的业绩确实很好，当时年化收益率是32%，远远超过同行。但是到了1998年发生了一件事情，当年俄罗斯的卢布大幅贬值，然后大家在市场上就开始疯狂地抛售俄罗斯债券。

但是在长期资本管理公司的模型里边有一个假设，就是像俄罗斯这样的大国是不可能赖账，不可能赖账的。“天才”们就觉得是市场错了，所以他们不但不抛售，反而更加激进地买入俄罗斯债券，就想等着这个市场反弹大赚一笔。结果“黑天鹅”事件发生了。

量化交易把金融市场当作一个稳态结构，然后从历史数据中挖掘规律，利用高杠杆赚利润。但是金融市场不是天体世界，它归根到底是人的市场。金融市场的规律会被人性所影响，而人性中间的贪婪、恐惧、欲望都会随着市场情况的变化而变化。所以说金融市场的规律和人性是一个相互作用的动态过程，市场上很少有一成不变的规律，再厉害的模型也很难应对这种突如其来的规律变化。

当今的量化交易已经回归到了一个正常状态：一方面，认识到量化交易在数据挖掘和科学决策方面的优势，但是另外一方面，人们也认识到量化交易是有局限的，尤其是应对这种突如其来的规律变化的时候，这种纯量化交易可能会面临更大的风险。

四、中国的量化交易路漫漫其修远兮

中国的量化交易市场到底是什么样子的。中国是有量化交易的，但是其实现在处于一个特别萌芽的状态。中国的金融市场像一条水流湍急的大河，波浪很大，这意味着什么呢？它忽上忽下使得很多的趋势和现象很容易就被浪头盖掉或消失掉。这句话是什么意思呢？中国的市场规律变动是非常非常频繁的，就使得中国的这种量化交易策略非常不稳定。

1.量化交易，就挖掘海量数据，寻找规律，然后使用这个规律进行自动的计算和决策，获得高收益的投资模式；

2.投资银行曾投入大量资源，促进了量化技术的发展和应用。很多投行内部就设有巨型的量化交易基金和部门；

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