量化交易入门，只需看懂这几点

量化交易听起来非常高大上，实际上就是许多投资方法之一。

为了理解量化交易是什么，首先要解释什么是“量化”。

让我们设想一个场景：

如果有人制作了两道菜，让大家评价这样的两道菜，哪一道菜对我们来说更有营养。通常，您可以通过“查看”两种菜肴中食材的类型和数量或根据知识和经验进行评估。

如果我们使用数学模型统计工具来分析和计算两个菜肴中成分的数据，我们可以得出结论，这被称为“量化”。

同样，我们使用计算机技术，通过建模分析、参数优化等手段，并从历史金融数据中提取影响投资的指标，并使用该程序进行自动交易以获得“超额”收益。这种投资方法称为量化交易。

通过量化交易，投资者可以极大的减少“经验性”的判断和主观“情绪化”的影响，从而大大减少非理性投资决策。另外，由于计算机具有出色的计算能力，投资者可以更快地找到投资的规律。

作为投资者，我们的投资有两个主要收益：一个是Alpha收入，另一个是Beta收入。

这两个好处有什么区别？

简而言之：Beta收入是整体市场变化的结果，而Alpha收入是受各种因素影响的收益。所以相对而言，如果你想获得Alpha收益，你需要考虑更多，也因此它更难获取。

那么我们怎样才能获得更多的Alpha收益呢？

在这里，我们要提到一个名为“因子”的概念。以上述选菜为例，每道菜中的“蛋白质含量”以及“维生素含量”就是因子。在市场中，针对各种因子的组合开发制定了不同的策略，执行这些策略，可用于获得更多的Alpha益处。

在量化交易中，我们不能做好的，人工智能可以为我们做得更好。

使用AI技术，我们可以处理传统意义上无法量化的数据。通过使用不同的算法，计算机可以选择和执行不同的投资策略。

对于零基础的人来说，要入门人工智能量化的大门需要超越四座山峰：金融理论，交易策略，机器学习和深度学习，以及人工智能量化实践。

1. 金融理论

本部分主要了解定量交易发展过程中的经典理论和模型，如市场有效假设、投资组合管理、期权定价模型、市场随机过程、二叉树模型、微笑模型等。这些是了解金融市场行为的理论基础。

2.交易策略

基础知识、技术分析、时间序列分析、Alpha策略、多因素模型、CTA策略是一种传统的典型交易策略。即使在使用AI来解决定量交易的过程中，也会大量使用传统的交易策略。在这个阶段，可以掌握使用传统交易策略的想法和方法。

3.机器学习和深度学习

任何交易策略最终都要落地，特别是在量化领域。 AI技术的使用需要基本的机器学习和深度学习算法。吴恩达在Machine Learning和《Deep LearningSpecialization》深入浅出地讲解了机器学习和深度学习理论和算法原理，是入门者的必备良药。

4. AI定量练习

实践是检验真理的唯一标准。学习者需要在真实市场环境中去检验编写策略是否有效，并继续优化以获得投资者的稳定回报。