量化交易依靠多次大概率事件来积累利润，这吸引了无数投资者的目光，不过想要参与到量化交易当中并不是一件容易的事情。接下来我们要深入地去了解量化交易。

量化交易原理

量化交易主要借助数学公式来构建模型，依靠大量数据去判断未来价格的走势，其程序会选择合适的时机来选股。比如说在股票市场中，会利用历史交易数据以及公司财务数据等，让计算机依据设定好的模型挑选出可能上涨的股票，以此减少人为主观判断所带来的影响，从而更具客观性与科学性。

它本质上是基于市场非有效或者弱有效这一理论基础，它和传统定性投资的相同点是都为了获利，不过量化交易是用计算机以及模型来完成决策过程，它速度更快，它效率更高，它能够在海量信息里快速筛选出有价值的投资机会。

业绩积累方式

它的业绩依靠多次具有较大可能性发生的事件所产生的利润来积累，这如同垒积木一般，每一次交易成功都会积累一点收益，看上去数量不多，然而长期积累下去成果会很可观，比如说高频交易，一天之内会进行多次买卖，每次盈利的数量不多，但是次数多了就会有不错的收益。

要实现盈利积累，就得严格执行交易模型与策略。频繁且严格地进行交易，能让模型在大概率事件里充分发挥作用。只要市场符合模型设定的条件，交易便会自动开展，不会受情绪等因素的干扰，以此保障盈利积累的稳定性。

入场要求

进入量化交易市场需要达到一定要求，这对投资者有资金与专业知识方面的要求，投资者不仅要有足够资金来应对波动与风险，还得掌握数学、统计学、计算机等知识，目的是能够理解和运用量化模型，据统计，超过七成的量化交易投资者拥有金融或理工科专业背景。

一些机构或平台对入场设置了更高的门槛，这些门槛包括历史交易经验、风险承受能力评估等，只有通过严格评估才能获得入场资格，这么做也是为了保障投资者和市场的稳定与安全。

投资组合策略

量化交易投资组合意义重大，它能够对不同投资品种进行组合，还能对不同交易系统进行组合，也能对不同时间周期进行组合。比如说，可以同时投资股票、债券、期货等，不同的交易系统能够适应不同的市场情况，在市场发生变化的时候，能够分散风险，进而获取收益。

分散组合可使交易账户的波动变得更加稳定。这就如同一支足球队需要有处在不同位置的球员，投资组合同样需要多样化的资产，以此来应对不同的市场环境，进而让账户在各种情形下都能够保持相对稳定的收益，防止因单一资产的波动致使账户出现大幅亏损。

策略回溯测试

确定策略之后，要在历史数据上测试盈利能力，这也就是回溯测试。这是验证策略是否可行的关键步骤，它能够让投资者了解策略在过去的市场表现，找出其中的优点和缺点，以便提前进行改进。比如说，通过对多年历史数据进行测试，发现策略在某些市场环境下表现不好，那么就可以针对性地调整参数。

回溯测试存在几个重要方面，需要关注历史数据精度问题，需要关注历史数据清洁度问题，需要关注幸存者偏差等问题，还要考虑真实交易成本，还要考虑可靠回测平台。高质量数据能够保证测试结果准确性，不准确数据会致使错误判断；可靠平台能够提供更准确测试环境，能让投资者做出正确决策。

风险管理

量化交易存在多种风险，交割系统可能有程序错误，交易策略本身也可能有程序错误，回溯测试没发现这些问题，可实时交易时就会出现问题。比如说，某量化交易系统测试时正常，可实际交易中，因为程序错误，导致产生了大量错误交易单，进而造成了损失。

风险管理包含“最优资本配置”等内容，要给一组策略合理分配资本，也要给策略内不同交易合理分配资本，同时能够使用风险控制工具，比如止损指令，以此限制损失在可承受范围内，合理运用风险管理方法可以降低量化交易风险，进而保障投资者利益。

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