大多数投资者，尤其是新手，都听说过量化投资，但是对量化投资并不了解。今天，让我们详细介绍什么是量化投资。
量化投资不是一个新术语。量化投资技术在海外已经有几十年的发展历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额都在不断地扩大当中，受到很多海外投资者的认可。
随着人工智能技术的发展，人工智能在量化交易中的应用已经打动了许多大型投资银行和基金公司，这也使得整个金融业更加关注量化交易技术。也许在不久的将来，两者的完美结合将成为整个市场的“中坚力量”。在海外，机器取代人类才是主流，然而在国内，大多采用的还是手动交易的方式。量化投资的研究正是从近几年才开始起步的，可称得上尚且“年轻”，量化投资正处于起步阶段，很多机构甚至刚刚成立了量化研究的小组或者部门，而优秀的量化交易员却并不是很多，从机构到人才，整个量化投资行业都在急迫地成长当中。
01 为什么要进行量化交易
金融本质之上是“从历史之中寻找未来”。我们所有的判断和决定都是基于我们总结的经验，所谓的经验是那些在历史数据之中具有较高概率的结果。分析数据——寻找规律——推断大概率结果，这些事情怎么想，也是计算机要擅长得多。
量化交易就是利用计算机技术从大量的历史数据中找到大概率事件，然后将这种大概率事件制定成策略并根据策略做出交易决策。计算机在数据分析方面的优势，几乎没有延迟的响应速度，严格的策略执行不受情绪影响，以及无限的体力，都使得计算机在与人竞争的过程之中占据了巨大的优势。因此,，很多机构都愿意斥巨资投入到量化交易当中。
02 外汇中的量化交易
外汇量化交易在国际外汇市场之上也发展得非常成熟。
外汇量化交易策略可分为三类。，第一类是宏观量化策略，就是对全球经济宏观面进行预测，并选择外汇、期货、股票等标的的交易来实现其策略，代表人物是大名鼎鼎的索罗斯和保罗杜伊琼斯;
第二类是外汇CAT策略，CAT策略更偏向于中期和中短期，两家著名对冲基金公司(Winton，Man AHL)可以作为这一策略的代表，它们一般是与高盛、摩根等大型银行以及经纪商进行交易;
最后一种则是高频量化交易，高频量化原理相对简单，但是对技术和设备要求比较高，低延时这一点非常重要，这种策略的代表则是各大跨国银行，比如花旗银行、德意志银行等等的外汇量化部门。
据报道，目前，华尔街60%超过的交易都是通过机器人和算法完成的。在未来，这一比例只会增加。大型机构的外汇交易员的工作不再是传统的标记、手工建仓和平仓，而是开发、编程和算法化的成功交易策略，并将其放入自动交易系统自动执行。
而在国内，提到外汇行业的量化交易、智能化交易，大家第一反应就是EA(Expert Advisor)。实际上EA仅仅迈达克公司自己对这个产品的一个称呼，它是一个专门针对MetaTrader渠道所编写的软件，当然因为MT4的普及率比较高，所以EA也就流传开来。
03量化交易员的基本素质
不管是外汇，还是整个金融市场都进入了量化时代。与个体交易者相比，机构对定量交易的需求更为迫切。定量交易员正在取代传统分析师，成为一个新的热门工作，该工作所看重的基本素质也与传统分析师大相同：
深厚的数学功底——量化交易员必须特别擅长数学和量化分析，深厚的数学功底是数据研究、测试结果、策略制定等的基础。复杂的数字交易算法占据了定量交易员的大部分工作。专业教育将为未来成为定量交易者带来巨大优势。当然，数量交易者一般不招收刚毕业的学生，但是从大学里掌握了数据研究、金融建模等技能，在从业几年后成为量化交易员，是一个很典型的职业道路。
熟练的编程技巧——如果说数学功底是地基的话，编程技巧无疑就是量化交易员手里的砖瓦，了解编程语言是必须的，不然不管什么样的想法都只是空谈。量化交易员最好是对C，C++，java，Pyhton等等常用的编程语言都有所了解，并需要熟悉excel、Matlab、SQL server等常用的数据处理软件。
对行业的全面了解——除了“硬实力”的要求外，软实力也不容忽视。定量化交易员需要对行业有足够的了解，了解行业内正在流行的交易策略，能够分析他们的优缺点，同时也要对自己选择的投资品种有充分的了解，才能够更好地制定投资策略，当然一些相关系统也需要熟悉，比如彭博终端、路透社之类的。
这些都是量化交易员必须具备的素质。此外，量化交易员的心理素质和人格特征也不容忽视。例如，量化交易员必须小心，因为任何小错误都可能导致巨大损失;必须迅速反应，在事故发生时迅速作出判断，然后停止损失;我们必须能够承受压力。除了谨慎管理风险外，成熟的量化交易员还应该明白损失是不可避免的，即使失败的交易数量也比成功的交易数量多……
同时，量化交易员对传统分析师关注的其他方面几乎没有要求，例如与客户沟通的能力、销售能力、报告能力等，他们通常是团队作业，相对来说是一个更侧重技术水准和团队合作的岗位。
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