量化交易的基本原理可以概括爲:用數學模型和計算機程序替代人工判斷,自動執行交易決策,核心是通過系統化的方法捕捉市場規律或機會,追求更高效、更理性的交易結果。



具體來說,其原理可拆解爲三個核心環節:

1. 建立數學模型(策略)
基於歷史數據(如價格、成交量、宏觀指標等),通過統計分析、機器學習等方法,挖掘市場中可能存在的規律(比如“股價連續下跌3天後漲概率較高”“某兩個資產價格差偏離均值後會回歸”),將這些規律轉化爲可量化的公式或規則(即“交易策略”)。
例如,一個簡單策略可能是:當股票的5日移動平均線向上穿過20日移動平均線時,自動買入;反之則賣出。

2. 計算機自動執行
策略被編寫成程序後,由計算機實時監控市場數據(如價格、訂單流),一旦滿足策略設定的條件(如觸發買入/賣出信號),就會自動發出交易指令,甚至直接完成下單,整個過程無需人工幹預。
這避免了人工交易中可能出現的情緒幹擾(如貪婪、恐懼)、反應延遲等問題。

3. 持續回測與優化
策略並非一成不變,需要用歷史數據反復“回測”(模擬過去的市場表現),驗證其有效性;同時,隨着市場環境變化(如政策調整、資金流向改變),策略可能失效,因此需要不斷調整參數或邏輯,保持適應性。

簡單說,量化交易就是“用數據找規律,用程序做交易”,本質是將交易邏輯標準化、自動化,追求紀律性和效率。
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