量化交易

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什么是量化交易？
量化交易（Quantitative Trading)，是一种通过数学模型和算法来自动执行交易的投资方式。
它的基本原理是，通过收集和分析大量的历史数据（如价格、成交量、财务数据等），找到市场中的规律并制定交易策略，而交易的执行则通过计算机程序自动进行。这种方式可以帮助交易者避免情绪波动，精确执行预定策略。
量化交易的一个重要特点是高频交易，部分量化交易策略通过高速算法每秒内可以进行数百次交易，从微小的价格变化中获利。
量化交易有很多应用场景，常见的有股票市场、期货市场外汇市场。
下面介绍几种常见的量化交易策略帮助理解。

量化交易策略一
趋势跟踪策略，是一种基于市场价格走势的策略，其假设价格具有趋势性。交易者通过技术指标（如移动平均线SMA）识别价格的趋势，在上涨趋势中买入，在下跌趋势中卖出。
举个例子：
假设用5日和20日简单移动平均线来识别趋势，当5日均线向上穿过20日均线时，视为上升趋势；当5日均线向下穿过20日均线时，视为下降趋势。
当股票A的5日均线向上穿过20日均线时，为买入信号。假设当前股价50元／股，我们买入一定数量股票A。买入后，设置止损点为47.5元（5%)，止盈点为55元（10%)。
当股票A的5日均线向下穿过20日均线时，为卖出信号。我们卖出手中持有的股票A。（设置止盈止损点与卖出信号不冲突）

量化交易策略二
均值回归策略，是指价格波动具有一定的稳定性和周期性，价格不会永远偏离其均值，而是会在一定的时间内回归到均值水平。
均值回归策略重点是计算出资产价格的均值、标准差等统计指标。
举个例子：
假设我们对股票 A 进行均值回归策略分析。通过收集近两年历史数据，计算出其均值为30元，标准差为3元。设定买入信号为股价低于24元（均值减去两个标准差），卖出信号为股价高于36元（均值加上两个标准差）。
当股票A的价格下跌到23元时，触发买入信号。我们买入一定数量的股票A。
假设股票A的价格随后上涨到37元，触发卖出信号。我们卖出之前买入的股票A。

量化交易策略三
统计套利策略基于这样一个假设：在一定的时间范围内，不同资产价格之间存在着稳定的统计关系。当这种关系偏离正常水平时，就会出现套利机会。
该策略关键要计算出资产价格的价差均值和波动范围。
举个例子：
股票A和B的历史价格走势具有较高相关性，分析后发现它们的价差均值为10元，标准差为2元。当价差高于14元（均值加上两个标准差）时，卖出A买入B。当价差低于6元（均值减去两个标准差）时，卖出B买入A。
假设当前A价格50元，B价格40元（价差10元为正常范围）。一段时间后，A价格涨至60元，B价格涨至44元，价差为16元，超出正常范围。按策略卖出A买入B。假设后续价差回归到均值附近，如A价格跌至57元，B价格涨至52元，价差变为5元。此时卖出B买入A，完成一次套利操作，获得收益。