金母鸡量化教学场：主观交易与量化交易的对比

量化交易就是运用非常复杂统计学方法和数学模型，从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后用计算机来严格，高效地执行已固化的策略期货量化交易。量化交易里面也包含主观交易，如比较常见的期货的跨市套利策略，期权波动率套利等有属于半自动交易，需要交易员综合历史均值回归和对宏观政策的主观解读，开盘前调整好参数让计算机严格执行策略。量化交易吸收主观交易的精华，必然会成为历史发展的趋势。

1）什么是主观交易

主观交易投资者需要关注国际环境财经新闻、券商的研究报告、公司的财务报告、K线趋势、个股新闻、价量经验、大人物的演讲、朋友圈情绪、甚至一下小道消息，进行定性分析或者定量分析，既可以体验公司产品或者直接实地考察，又可以根据自己的选股原则，对公司的各个方面打分，然后买入分数高的股票，卖出分数低的股票期货量化交易。有了交易信号后，就可以手动下单，下单时候不要记错代码并且要避免‘fat finger error’，若单子太大还需要拆分成一份份来降低冲击成本。开仓之后要有风控意识并且严格遵循自己的止盈止损原则。

主观交易具有较强的主观能动性，即在同样的选股原则和止盈止损策略下，100个人操盘会有100种不同的结果，肯定会有一小撮人能把资金曲线撸等非常平滑和漂亮，但是绝大部分人都会低于均线水平，这里的均线指的是计算机严格执行交易策略所得到的资金曲线期货量化交易。原因无他，理性被情绪打败。

那些在盯盘过程中，能够慢慢地读懂市场，看懂盘面，然后基于自己交易原则的基础上随机应变，可以让交易策略锦上添花的人太少了，天赋与运气缺一不可期货量化交易。这也就为什么在日内A股T+0市场，期货市场和外汇市场这些偏短线投资的领域，手动交易员如同大浪淘沙一样，换了一批又一批，能够稳定盈利的少之又少。巴菲特大爷最厉害之处，未必是他的选股眼光，而是他老人家搞定自己情绪脑之功力。

展开全文

2）什么是量化交易

在信息获取方面，量化交易不仅仅关注历史行情数据，基本面指标数据，也会把一些非传统的数据，如市场情绪，财经新闻的一些关键字眼转化成机器可以理解的指标期货量化交易。数据方面要求精度越高越好，例如行情数据可以直接购买交易所最原始的，未经清洗的数据。第三方数据提供商尽管物美价廉，但是在数据清洗过程中看似无用，实质是隐含盈利机会的数据洗掉。

有了数据之后，就需要运用数学和统计学的方法，如单位根检验，线性回归，机器学习等等来从大数据当中找到超额收益的多种“大概率”事件期货量化交易。在选股中，量化的思想是进行收益拆解，从很多的维度来进行数量化的判断。传统上把多个（200个左右）巨型因子分类成6类：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量和技术面，然后通过现代统计学地方法进行冗余因子的剔除、因子的降维、因子权重的确定和对精英因子进行打分。基于选股模型的判断形成交易信号，通过程序化交易的API接口进行自动化交易。并且在交易系统上引入风险控制模块来管理持仓头寸。

量化交易的一大优点就是计算机的高效执行让人从简单重复的任务中解脱下来，把精力更好地放在开发更好地策略期货量化交易。另外，量化交易可以人从更高的维度去思考问题，受限于人体的生理机构，人从看到数据，大脑判断到手指敲在键盘的反应时间是几百毫秒，而计算机执行是可以达到纳秒级别的，因此在超高速领域量化交易可以赚取主观交易无法赚到的钱。

但是也正因为机器能够完美执行策略，公司核心策略的保密性就显得非常重要了期货量化交易。比如公司有一个很赚钱的策略，但是泄露后被其他99个公司知道，结果就是这100个公司只能赚小钱或者不赚钱。

主观交易者对策略思路的保密性要求并不高，就算是很好的策略让100个人执行，可能就2-3个人赚钱，其他是亏钱的，这方面更看重人为的因素，如对宏观政策独特的见解，多年交易经验积累下来的盘感等等期货量化交易。

对策略的随机应变上主观交易也有挺出彩的地方，如面对在期货市场上面对不断变动的报价版，资深主观投资者可以闻到对面的交易对手方是‘唯快不破’的高频交易公司，在琢磨透高频公司的交易思路后，通过超大订单去打击，然后猛追猛打，高频公司就不得不砍仓期货量化交易。

总的来说，不管是主观型还是量化型，排到最后都能获得交易圣杯期货量化交易。不同在于主观交易的路，看似平坦，其实走到后面陡峭无比，进化过程是玄之又玄的，需要天赋，运气和一点点的顿悟。而量化交易更像现代意义上的搏击运动，它有非常系统的训练体验，只要打好基本功，一步一个脚印，总是能够预见进步的。