量化交易的优势

今天来和大家谈谈量化交易的优势，为什么会有越来越多的人开始学习量化交易，并使用量化交易系统。

在学习量化交易之前，大家一般都会先经历：消息交易、主观交易与手工技术分析这样三个阶段。手工技术分析，比如用布林线，我们通过肉眼来观察有没有超过布林线的上下轨，如果有超过我们就会去建仓。这种技术分析手段其实已初具量化交易的雏形。

那是什么促使我们要进一步去研究量化交易呢？还是以布林线为例，如果我们想做焦炭，首先，一直盯着焦炭的行情走势图，是一件非常劳心劳力的事。如果只盯焦炭这一个品种，大家的体力还能勉强承受，但在期货市场上，一共可是有四、五十个品种。如果你多几个品种建仓，那么，单纯靠人力，是不可能完全掌握这些品种每天的行情变化的。而通过计算机的量化与程序化交易手段，就能极大地简化这一过程。我们通过计算机编程，可以同时加载四、五十个品种的布林线，哪个品种有了信号，程序就会给出提示，甚至可以自动下单，这就极大地减少了我们花费在盯盘上的时间和精力，而这也是当初搞量化交易系统的原动力，也是量化交易的优势之一。

另外一个动力与优势是，通过量化与程序化交易系统，我们可以很快检测出一个品种在历史大数据回测的情况之下是否赚钱，用专业术语来讲，就是可以快速检验出一条策略在一个投资品种上的均值。一般初级投资人会认为赚钱就是赚钱，而在专业投资者眼里，赚钱至少应该分为两类：一种是靠均值赚钱，另一种则是靠峰值赚钱。举个例子，比如有一位同学，如果他的平均考试成绩是70分，那么下次考试，他取得60分及格的概率就会非常大。但如果他的平均成绩只有40分，那他下次考试是不是一定就不能及格呢？实际上也不一定，因为他以前峰值的时候，也有1-2次是考及格的。但下一次考试，他大概率是不及格的，因为毕竟他的平均成绩才40分。所以面对同一场考试，通过的人，有的是靠均值，而有的则是靠峰值考过的。如此看来，我们在判断一个人学习水平的时候，就不能仅仅根据一次的结果去进行评判，而应该用这个人历史上的考试大数据进行平均分的检验。如果一个人的平均分是70分，那他的真实学习水平一定会比平均分为40分的人要高，尽管在某一次考试中，大家都同样考的是68分。

同样的道理，如果只看某一次交易的成绩，比如两个交易盘手都在焦炭上赚了一万块，但实际上，这两个人的真实水平大家是不知道的！因为，有可能其中一个人是真的有水平，能在期货市场长期稳定盈利；而另外一个，可能只是期货小白，这次只是运气好、蒙对了，也赚到了同样多的钱。但是，随着交易次数的增多，两个交易盘手的真实水平就会逐渐显露出来，均值赚钱的选手一定要好于靠运气峰值赚钱的盘手。所以检验一个交易员、一个交易品种、一条交易策略的真实成绩，验均值、验平均分就显得尤为重要。

那么，了解学生的平均水平最好的方法是什么呢？那就是大量的考试，考50次、100次之后，我就可以知道这个同学的平均分究竟是多少了，随着考试次数的增多，运气的成分就会越来越少，就越能反映出学生的真实水平。如此一来，就如同照妖镜一样，把每个人的真实水平给照了出来。

同样道理，在投资市场上，要评说一条策略到底好不好，一个老师到底有没有能力，我们也不能单单只看某一次的交易结果，而是至少要收集50次、100次或者两年以上长时间的历史大数据，这样才能知道这条策略或是这个老师是否真正具备稳定赚钱的能力。如果老师真的具备这个能力，那我们把钱交到他手里去操作，未来大概率也会是赚钱的。但如果他没有真正的水平，只是靠运气偶尔赚过钱，你把钱交给他，让他帮你操作，或者你去购买他管理的基金产品，那么，你未来出现亏损，也是一个大概率的事件。

所以，为了清楚知晓投资市场上交易员、交易策略、培训老师的真实水平，我们必须要进行均值检验。例如两个人，一个人是用单均线策略赚钱，另外一个人是用布林线方法赚钱，为了测试他们的平均水平，我们原来就需要对单均线和布林线手动进行历史大数据回测，至少50-100次，这个工作量是非常巨大的。但只要把这项工作编成计算机程序，就可以让计算机自动进行历史数据回测，一分钟不到就可以得到数据回测报告。这个时候我们很容易就发现，单均线与布林线哪一个赚钱的效果好。我们以大数据为标准，哪一条策略的均值好，平均分值更高，未来就用那一条策略。这就是搞量化与程序化交易系统的第二个原动力与优势。