摘要：本文介绍量化交易：机器是如何读懂市场并赢利的，为读者提供本领域的背景信息和研究热点。
一、什么是量化交易？
量化交易是指采用计算机程序通过数据分析技术，利用高频交易策略进行交易。它通过量化研究大量数据得出市场走势和价格走向，然后利用模型设计交易策略，通过计算机高速交易，一般以微利为目的。
量化交易理论早在上世纪80年代就已经被提出，但只在大约20年前逐渐进入市场。从那时到现在，量化交易市场的规模不断增长，已经成为了世界金融市场上的不可忽视的力量。
量化交易主要包括三个部分：建立数学模型、处理市场数据、自动交易执行。数学模型是通过历史数据等多种因素来建立，市场数据是通过各个市场的盘口、成交量等来源获取，自动交易执行则需要采用高速交易软件，只要有符合预定策略的交易机会产生，流程就自动开始。
二、量化交易的优势?
量化交易无论在效率、精确度还是收益上都优于传统交易方式。它通过快速地对市场变化进行识别进而迅速响应市场变化，因为市场变化往往来得十分突然，短瞬间的反应可能会带来丰厚的利润。
另外，量化交易不受人的情感影响，是典型的人机结合模式。通过计算机程序，固定的交易策略得以执行，减小人为错误和情感干扰，从而实现精确的交易。
量化交易能够适应市场的快速变化，由于科技的发展，市场的变化速度非常快，传统的基于人类理解和分析的交易所占时间可能难以适应，而量化交易就能秒级判断市场情况并快速、准确地投资。
三、量化交易的挑战？
然而，量化交易并不是完美的交易方式，它可能遭遇多种风险。其中最重要的就是数据质量问题，各类市场和投资工具的数据质量和持续更新性都是量化交易的必须考虑的问题之一。
此外，机器交易的特点是机械化，并不考虑其它因素的影响。事实上，市场往往受到各种因素的影响，包括经济基本面、政策环境、国内外形势变化等，而这些因素无法通过数据模型来获得。而且，机器学习并非万能药，为了使模型判断市场有效，必须保证模型的合理性和有效性。
还有一点就是，量化交易对于技术的要求比较高。技术人才不是很容易招到，并且要求在编程技术、算法思维等方面都非常强。
四、未来发展
随着人工智能和深度学习的发展，量化交易将会得到更好的发展。人工智能的应用已经不仅仅是在于处理图像识别等问题，而且在金融领域也具有较好的应用场景。比如，可以根据用户数据来确定个人适合的交易策略，这将会成为未来发展的趋势之一。
同时，在大数据时代，数据分析的重要性也是非常高的。量化交易作为一种数据分析技术，一直在不断发展，其未来的发展方向主要有以下几个方面：1）量化策略转型，追求更大的交易市场和更多的资产类别；2）集成大数据技术，从而能够对更多维度的数据进行分析；3）加强与金融领域其他技术和科技的融合。
五、总结：
量化交易是一种基于科学策略的交易方式，它主要是通过计算机程序来分析市场变化、制定交易规则，从而快速实现高效率的交易。与传统的交易方式相比，量化交易更快更精准，并且能够避免人类情感干扰。未来，随着人工智能和大数据技术的发展，量化交易将会得到更好的发展。
本文由数经笔记（https://www.60so.com）原创，如有转载请保留出处。
