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量化交易（Quantitative Trading）与传统证券交易机制存在极大的差异，一度有人神侃，量化交易就是“让机器赚钱，你躺那儿数钱”。本文是一篇入门文章，带您一睹量化交易的“剪影”，并非说笑，真容难觅啊，吼破嗓子不如甩开膀子，一切还得你自己去创造！

我司是国有大型证券公司
可提供量化交易接口
量化交易咨询热线：18380369302（同微信）
Q Q：2858769693
资金量大量化交易可取消5元限制哦！！！

我将通过这篇文章向你介绍端到端的量化交易系统的一些基本概念。本文主要面向两类读者，类是正在努力寻找一份基金管理公司量化交易员工作的求职者，第二类是期望尝试开启自己“散户”算法交易事业的人士。
量化交易是数量金融学（注1）中一个极其艰深复杂的领域。若要通过面试或构造你自己的交易策略，就需要你投入大量的时间学习一些必备知识。不仅如此，它还需要你在MATLAB、R或Python至少一门语言上具备丰富的编程经验。随着策略交易频率的增加，技术能力越来越重要。因此，熟悉C/C++是重中之重。
一个量化交易系统包括四个主要部分：
策略识别：搜索策略、挖掘优势（注2）、确定交易频率。
回溯测试：获取数据、分析策略性能、剔除偏差。
交割系统：连接经纪商、使交易自动化、使交易成本小化。
风险管理：优资本配置、优赌注或凯利准则、交易心理学。
我们首先来谈谈如何识别一个交易策略。
策略识别
所有量化交易流程都肇始于一个初期研究。这个研究流程包括搜索一个策略、检验它是否适合你可能正在运作的策略组合、获取任何测试策略时所需数据、努力优化策略使其收益更高且（或）风险更低。如果你是一个“散户”交易员，一定要清楚自己的资金是否充足，以及交易成本对策略的影响。
通过各种公开数据搜索可盈利的策略实际上十分简单，并没有大家想的那么难。研究学者会定期发表理论交易结果（虽然大多为交易成本总额）。一些数量金融学主题博文也会详细讨论策略。交易期刊还会简报一下基金管理公司使用的一些策略。
你可能会问，个人与公司怎么可能愿谈他们的可盈利策略，特别是当他们知道，如果其他人“复制相同的策略”，长期而言它终将失效。原因就在于，他们通常不会透露具体的参数以及他们所使用的调参方法，而这些优化技能才是把一个表现平庸的策略调成一个回报丰厚的策略所需的关键技术。实际上，若要创建你自己的、的策略，一个法子就是寻找相似的方法，尔后执行你自己的优化程序。

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