量化交易的基本原理可以概括为:用数学模型和计算机程序替代人工判断,自动执行交易决策,核心是通过系统化的方法捕捉市场规律或机会,追求更高效、更理性的交易结果。



具体来说,其原理可拆解为三个核心环节:

1. 建立数学模型(策略)
基于历史数据(如价格、成交量、宏观指标等),通过统计分析、机器学习等方法,挖掘市场中可能存在的规律(比如“股价连续下跌3天后上涨概率较高”“某两个资产价格差偏离均值后会回归”),将这些规律转化为可量化的公式或规则(即“交易策略”)。
例如,一个简单策略可能是:当股票的5日移动平均线向上穿过20日移动平均线时,自动买入;反之则卖出。

2. 计算机自动执行
策略被编写成程序后,由计算机实时监控市场数据(如价格、订单流),一旦满足策略设定的条件(如触发买入/卖出信号),就会自动发出交易指令,甚至直接完成下单,整个过程无需人工干预。
这避免了人工交易中可能出现的情绪干扰(如贪婪、恐惧)、反应延迟等问题。

3. 持续回测与优化
策略并非一成不变,需要用历史数据反复“回测”(模拟过去的市场表现),验证其有效性;同时,随着市场环境变化(如政策调整、资金流向改变),策略可能失效,因此需要不断调整参数或逻辑,保持适应性。

简单说,量化交易就是“用数据找规律,用程序做交易”,本质是将交易逻辑标准化、自动化,追求纪律性和效率。
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GateUser-98d4ab7avip
· 08-06 15:31
冲就完了💪
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