股票量化交易到底在做什么
很多人一听到量化交易，脑子里蹦出的是高频、算法、黑箱这些词。把包装撕掉，它做的就一件事：让机器按照事先定好的规则，自动在股市里买卖。人做交易靠感觉、靠消息、靠盘感，量化交易靠数据、靠模型、靠代码。
量化交易者会把过去几年的股票价格、成交量、财务数据全部喂给计算机，让计算机去找规律。找到规律后，写成一条条明确的买卖指令。比如“当5日均线上穿20日均线，且成交量比前一日放大30%，就买入”。这条指令交给程序，程序盯着行情，条件触发就自动下单。人不用坐在电脑前盯盘，机器替你执行。
核心三块基石
第一块 数据
量化交易吃的就是数据。没有数据，模型就是空壳。股票量化用到的数据分几类。行情数据包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额。基本面数据包括营收、利润、负债、现金流。另类数据包括舆情、卫星图、供应链信息。数据质量决定策略天花板，垃圾数据喂出来的模型只会亏钱。
第二块 策略逻辑
策略是量化交易的大脑。股票量化策略大致分两种方向。一种叫趋势跟踪，认为涨了的股票还会继续涨，跌了的还会继续跌，顺势而为。另一种叫均值回归，认为涨太多的会跌回来，跌太狠的会涨回去，逆势抄底。两种方向没有绝对对错，关键看市场处在什么状态。
策略逻辑必须能用数学语言写清楚。含糊的“感觉要涨”没法写进代码。写清楚之后，计算机才能不折不扣地执行。
第三块 回测与执行
策略写好了，不能直接拿真金白银去试。先做历史回测。把策略放到过去三年的行情里跑一遍，看看如果当时就这么干，能赚多少钱、最大亏损多少、胜率多高。回测通过，才拿小资金实盘跑。实盘和回测差距太大，就得回头改逻辑。
执行环节靠程序自动化。人手动下单，犹豫三秒，价格就变了。程序下单，毫秒级完成。股票量化交易赚的钱，很多就是靠抢在别人前面那几毫秒。
股票量化和期货量化的区别
股票量化只能做多。A股融券做空成本高、券源少，大部分股票策略是买入持有，涨了赚钱。期货量化可以双向交易，做多做空都行。期货自带杠杆，保证金交易，收益和亏损都被放大。股票量化回撤相对小，期货量化波动更剧烈。
股票量化看财报、看行业轮动、看资金流向。期货量化更看重基差、库存、季节性、宏观利率。做股票量化的转去做期货，第一件事就是改掉只做多的习惯。
普通人能用量化交易吗
能。现在券商和第三方平台提供量化接口，会写Python就能上手。普通人的优势是资金小、灵活，船小好掉头。劣势是数据要花钱买，服务器要花钱租，策略容易失效。
给普通人的建议。第一，别一上来就搞高频。高频拼的是硬件和网速，散户拼不过机构。第二，从日线级别策略开始。每天收盘后算信号，第二天开盘执行，对设备要求低。第三，控制单笔风险。每笔交易亏损不超过总资金的1%，这是活下来的底线。
股票量化交易不是印钞机。它是一套用数据找规律、用程序管住手的交易方式。理解基本原理，普通人也能用它约束自己的贪婪和恐惧。
