【量化投资】01.基本概念

【写在前面】

        今年买了点儿股票，80%多的收益率，赚了点儿零花钱，朋友说还行，但是我知道这跟我炒股的水平一毛钱关系没有，买啥、为啥买、为啥卖，全凭感觉，行情好，老天爷赏饭吃，风口之下猪都能飞起来。很多时候，大家都知道要持证上岗，要学习编程才能做程序猿、要学习英语才能给老外交流，司机、厨师……等等，相信绝大多数人都会认为，要把这些做好必须要经过学习和专业训练；但是，又有多少人会认为必须通过学习才能把投资做好呢？我相信很多人都跟我一样，没有任何的知识和技能储备，就开始开股票户买买买，乐观的认为自己可以在股市里挣钱。凭什么？！凭老天爷赏饭吗？风口下猪是飞了起来，但风停了呢？只能摔的很惨！所以，我不想当只会在风口上起飞的猪，结论只有一个，就是学习和训练！

        我是股市新手，当我说想学习价值投资的时候，朋友跟我说，A股没有价值投资，80%的上市公司都是骗子；当我说我想学习趋势投资时（投机），朋友又跟我说，你是干不过那些专业机构的，他们的资金量、信息流、交易效率比你强太多，你只能是韭菜，所以这里不谈投资，也不谈投机。那就此退出股市吗？NO！NO！NO！这不是我的性格，所以想找一个切入口，从头开始学习并训练。那为什么要从量化开始呢？首先，自己是所谓的程序猿，虽然工作十几年，就干过1年的编程，那就要用到自己擅长的东西入手；其次呢，量化的特点之一就是，可以获取海量的数据进行分析，尽量保持客观、理性；再其次呢，做量化的有很多，但针对和大多数股民朋友相比还是小众，所以在风停的时候，尽量不要第一个掉下来，至少有个垫背的不会那么痛；最后，就是在投资和投机都无法选择的情况下，尽量利用数学和科学的语言让自己的交易多一些逻辑。

        当然，我并不认为量化是价值投资或投机的另外一种投资方法；而恰恰相反，量化投资只是工具，一定要和价值投资或趋势投资相结合，利用大数据的优势，把政策面、基本面、资金面、技术面、消息面等进行全方位的整合，从而让投资的赢面更大。当然，这可能太理想化了，比如政策解读、资讯数据的获取等，即使人工智能技术再发达，也不可能代替人脑的判断。

【量化的概念】

        网上有一大堆的解释，总结来说就是利用电脑帮助人脑处理大量信息，讲投资交易保持纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化，提升投资成功的概率。

【量化的内容】

        关于量化可以做什么，个人认为，可以分为三个部分：量化交易、量化策略和风险分析。

         

        量化交易：很好理解，就是通过程序自动的买卖。这个很多炒股软件的部分功能，就和这个类似，比如限价交易等，但是他们无法和策略相结合，而且可实现的交易策略非常有限，现在同花顺的有的是股价上涨或下跌到多少，日涨幅或跌幅到多少等。

       量化策略：这个是量化交易的核心内容，量化交易的收益如何，全系于此。比如选股策略、择时策略、仓位管理策略等等。

       风险分析：风险分析分为两块儿，一块儿是针对所选股票的财务等基本面、舆情等消息面的风险分析；另一块儿是针对策略本身的性能、收益的分析。

【量化的基本流程】

       所有的量化，都逃不过三个过程，输入、策略分析和输出。

       输入：包括行情数据、财务数据、资讯数据、自定义数据、投资经验等；

       策略分析：包括选股、择时、仓位管理、止盈止损、风险分析等

       输出：包括买入信号、卖出信号、交易费用、收益率、预警信号等

       

【策略生命周期】

        一个策略从产生到消亡，都需要经过产生想法、策略实现、策略检验、实盘交易、策略失效这几个过程。

       这样对应了，我们后面选取量化交易工具所需要实现的各个功能模块。

【策略的内容】

         这个是量化的核心，后面会有专题来介绍，在不同的领域，已经有很多成熟的专业的策略供大家去学习，当然最重要的还是要想好自己的策略。下面从网上摘抄了一些常用的策略。

 

【量化交易的工具】

        网上有很多量化交易的平台和工具，有收费的有免费的，因为自己是初学者，就选取了开源的项目。一来所有代码是公开的；二来教程齐全；三来可以有人交流；四也是最重要的，可以自己动手修改DIY。基于这几点考虑，我搜寻了多个量化交易的项目，汇总如下，从参与人数、活跃度、文档齐备程度、上手难度、量化类型等方面进行对比，以选取最适合的工具。（很多信息不全，后面会持续更新）

【后记】

        算是给自己挖了一个新坑吧，之前的坑都是为了朋友，这个坑算是为了自己。针对上面提到的，如何获取数据、如何获取策略、如何获取工具等，会有一个不断持续更新专题资源帖子做介绍。至于如何一步一步的学习，会再这个系列一点一点的补坑。