量化交易到底怎么玩？普通人也能上手的实战思路
量化交易这个词听着科技感十足，很多人以为要用超级计算机和深度学习模型才能碰。真相是，一套能赚钱的量化策略，核心逻辑可能简单到只用两根均线的交叉。它的本质是把人的交易经验翻译成代码，让机器自动执行。人盯盘会累、会情绪化、会犹豫，机器不会。
量化交易在赚什么钱
市场上有两种钱可以赚。一种是企业成长的钱，长期持有优质公司，分享利润增长。另一种是交易对手的钱，利用价格短期错误定价，低买高卖。量化交易主要赚第二种钱。
股票市场的量化策略，常见的有动量轮动、均值回归、多因子选股。动量轮动是买入近期涨幅靠前的股票，赌趋势延续。均值回归是买入跌狠了的股票，赌价格反弹。多因子选股是综合估值、成长、质量、波动率等指标打分，选出得分最高的组合。
期货市场的量化策略，更看重波动率和期限结构。商品期货有展期收益，近月合约和远月合约的价差能反映供需紧张程度。当近月价格远高于远月，说明现货紧缺，做多近月做空远月，赚价差收敛的钱。这种策略在原油、螺纹钢、豆粕上都能用。
策略上线的四道工序
第一道工序是数据清洗。股票数据要处理停牌、除权除息、涨跌停无法成交的情况。期货数据要处理主力合约换月，换月当天价格跳空不是真实波动，直接回测会出假信号。数据质量决定策略上限，垃圾数据跑出来的漂亮曲线没有意义。
第二道工序是样本外测试。把历史数据切成两段，前一段用来找规律，后一段用来验证。很多人在全部数据上优化参数，曲线拟合得完美，实盘一跑就亏。正确做法是留出最近一到两年的数据不动，等策略定型后再用。
第三道工序是参数敏感性检验。把策略的关键参数上下浮动百分之二十，看收益和回撤是否稳定。如果参数稍微一变，年化收益从百分之三十掉到百分之五，说明策略靠运气成分大。稳健的策略应该在一段参数区间内表现都差不多。
第四道工序是模拟盘验证。用实时行情跑至少一个月，检验代码有没有bug、成交假设是否合理、滑点影响多大。模拟盘能赚钱，实盘才可能赚钱。模拟盘亏钱，实盘只会亏更多。
股票和期货的因子选择差异
股票因子研究已经非常拥挤。市值因子、估值因子、反转因子被无数机构挖掘过，单独用任何一个都很难获得超额收益。现在做股票量化，要么在另类数据上找优势，比如卫星图像、招聘数据、专利数量；要么在高频交易上拼速度，普通人很难参与。
期货因子相对没那么拥挤。期限结构因子、持仓量变化因子、波动率因子在商品期货上依然有效。期货是零和游戏，赚的钱来自对手方亏损。产业客户套保亏损是投机者利润的来源。当期货价格大幅偏离现货，产业客户会进场套保，这个偏离就是量化策略的入场信号。
风控决定你能不能活下来
收益再高的策略，遇到一次极端行情就可能归零。期货自带杠杆，隔夜跳空能直接击穿止损。股票虽然没杠杆，但连续跌停时根本卖不出去。
量化风控有三个硬指标。单笔交易风险不超过总资金的百分之一。总持仓风险不超过总资金的百分之二十。单日最大亏损超过百分之三就停机检查。
最大回撤比年化收益更重要。一个年化百分之三十、最大回撤百分之五十的策略，和年化百分之十五、最大回撤百分之十的策略，后者更值得投入。回撤百分之五十意味着本金腰斩，需要翻倍才能回本。心理压力会让人在底部割肉，倒在黎明前。
普通人怎么起步
不要一上来就写复杂策略。先用Excel把简单的均线交叉规则回测一遍，理解交易成本对收益的侵蚀。股票双边交易成本大约千分之一点五，期货大约万分之零点五。高频策略的成本占比极高，低频策略相对友好。
选一个熟悉的品种，只做一个方向。做多股票就专注选股，做多期货就专注趋势。把一种模式吃透，比同时跑十个策略更容易成功。
记录每一笔模拟交易的理由和结果。连续记录一百笔，就能看出自己的策略在什么市场环境下有效，什么环境下失效。这个习惯比任何高级模型都值钱。
量化交易不是印钞机，它是一套纪律工具。工具本身不赚钱，用工具的人赚不赚钱，取决于对市场的理解和对自己贪婪恐惧的控制。程序不会骗人，人才会骗自己。
