不管你怎么稱呼它，是“量化交易”、“算法交易”、“程序交易”、“自動交易”、“機器人交易”，還是“黑匣子交易”，一提到這些名稱，大多數人的心目中馬上聯想到的可能就是“科學怪人”的形象——一些智商極高、戴著厚厚鏡片的天才，在一大堆電腦顯示屏的包圍下，擊打著鍵盤，運用神秘的數學公式，在數不清的各種交易品種之間頻繁交易，瞬間就能創造巨大的財富，但最終總是會帶來毀滅性的災難。確實，大多數人——包括許多資深的投資人士，對于量化交易的態度，可以說是又敬又畏。一方面覺得它高深莫測，心存敬佩；另一方面又覺得它充滿風險，備感恐懼。但實際上這兩種態度都是完全沒有必要的。
做量化交易的人往往喜歡把自己弄得神秘兮兮的，像文藝復興(Renaissance Technologies)，還有E D SHAW這些最成功的量化交易基金，就是以其神秘性而出名，所有的員工必須簽署嚴格的保密合同，甚至在公司內部，相互之間都不知道對方在做什么。
他們弄得這么緊張是完全可以理解的，畢竟，這是他們吃飯的本錢所在。而且，我想神秘感對他們的市場營銷也是很有幫助的吧。不過，他們真正要保護的是細節上的技巧，也就是所謂的know-how，而不是基本的交易策略。盡管目前世界上從事量化交易的人很多，每天也有人建立起新的交易模型，但是，基本的交易策略類型其實是非常有限的，正如我們在后面將會看到的那樣，這些策略的原理和我們一般常見的投資交易原理并沒有根本上的區別。

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?來源:程序化99 （ m.weiqiv.net.cn ）

正因為量化交易從本質上來說，與傳統的交易策略相比并沒有根本性的區別，因此，其危害性也不像很多人想象的那么可怕，和我們傳統的交易策略相比也沒有根本上的區別。
確實，從美國1987年股災到美國長期資本公司破產，再到最近美國的金融危機，很多人無疑會把矛頭指向量化交易。可是，如果你深入分析的話，很難講如果沒有量化交易的話，類似的巨幅市場波動就不會出現，或者波動的幅度會小一些。畢竟，迄今為止歷史上最大的一次股市下跌是美國1929年的股災，那是在沒有電腦、沒有量化基金的背景下出現的。
當然，這并不是說量化交易不會在某些時候直接導致市場的非理性波動，2007年夏美國股市中所出現的流動性危機便是一個典型的例子(對于當時的情形，我們以后會進一步討論，不過，這里想說的一個有趣的現象是，對于這場可以說確確實實是由量化交易投資者所造成的危機，很多普通投資者可能根本就沒有聽說過)。但是，造成這些危機的根本原因并不是量化交易本身，而是由于人性的貪婪和缺乏良好的風險控制所造成的，而這些問題在任何交易策略中都會出現。

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為什么要了解量化交易
有的人可能會覺得，我做的是基本面分析，是做價值投資的，量化交易跟我有什么關系呢？確實，即使從沒聽說過量化交易，你也可能成為一名出色的投資者。但是，隨著市場和技術的發展，無論是投資者，還是證券公司等中介公司，對量化交易有所了解是非常有必要的。
投資者：發現新的空間和機會
無論你采用什么投資策略，和做任何事情一樣，決定成敗的重要因素之一就是你所面臨的競爭。記得我在1996年剛回國的時候，幾乎人人都在數波浪，根本沒人關心公司的基本面。像四川長虹、青島海爾等很多上市公司，利潤持續翻番，市盈率卻是個位數。到上市公司進行調研，人家都不知道你是來干嘛的，開股東大會也見不到幾個股東。那時候做價值投資，可以說確實是好時光，因為幾乎沒有競爭。
可是在今天，人人都是價值投資者，大家都在研究財務報表，人人都在進行公司調研。很顯然，價值投資的競爭是大大激化了。而與此同時，量化交易可以說還處在相當初級的階段，盡管也有一些人在進行這方面的嘗試，但整體而言，規模還相當小，還有很大的進入空間。尤其是推出股指期貨和融資融券之后，更是大大擴大了應用量化交易策略的空間，提供了新的可能性。可以說目前中國進行量化交易所面臨的競爭還是比較小的，這就給量化交易者提供了發揮的空間。
投資者：優化當前的投資策略
當前最成功的量化交易基金——“文藝復興(Renaissance Technologies)”的創始人詹姆斯·西蒙斯(James Simons)說過，那些從事量化交易的數學家和物理學家，最大的貢獻并不在于他們所掌握的理論知識，而是他們所帶來的科學精神。前面已經說過，絕大部分的量化交易策略實際上都是源于已有的策略。但是，當你必須把一項投資策略的所有方面都以量化形式來加以確定的話，你就不得不對這項策略的各個方面進行更深入的思考。
巴菲特和芒格看上去和量化交易壓根扯不上邊，但在某種程度上，可以說他們本身就是人肉版的量化交易機器。巴菲特一直強調，投資最重要的是要理性，不能讓情緒影響你的投資決策。芒格強調要以“清單”的形式來進行投資判斷。這些都是與量化交易相類似的原則。當你還沒有練就巴菲特和芒格那樣理性判斷的功力時，了解量化交易的原則，可以有效地幫助你提高當前投資策略的合理性。
實際上，有研究顯示，基于客觀性標準的交易策略，整體而言，能比人工判斷的交易策略創造更多的超額收益。當然這并不是說讓你完全放棄主觀判斷，畢竟有些東西是很難量化的。但是，通過了解量化交易的策略，可以幫助你重新思考你現有投資策略的各個環節，哪些地方可以更具備客觀性，減少主觀判斷的錯誤。同時，也可以讓你更加明確，哪些環節是真正依賴于你的主觀判斷能力的。
機構投資者：降低交易成本
對于機構投資者來說，除了前面對所有投資者都適用的兩個原因之外，還有一個更直接的原因——量化交易策略可以幫助機構投資者有效地降低自己的交易成本。對于擁有大資金的機構投資者來說，自己的買單和賣單對市場造成沖擊所產生的流動性成本是一項重要的交易成本。而量化交易的一個重要功能，就是通過特定的算法交易有效地減少自己的買賣委托對市場產生的沖擊，以降低自己的交易成本。
據統計，2009年中國基金的平均周轉率為2.9倍。假如交易成本平均降低0.1個百分點的話，就相當于多增加了0.1%×2.9=0.29%的收益率。而在基金排行榜上，這可能意味著好幾位排名的差異。實際上，策略得當的話，所能降低的交易成本很可能不止0.1個百分點。

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