量化交易到底在做什么
量化交易就是用机器和数学规则代替人脑做买卖决策。你写一套逻辑，电脑盯着股票或期货的价格、成交量这些数据，达到条件就自动开仓平仓。人不用盯盘，也不受情绪影响。
普通人听到“量化”觉得神秘，其实它跟你在手机上设个条件单没有本质区别。只是量化能同时处理几十个条件、几百只股票，手速还比你快。
趋势跟踪策略 跟着大方向走
趋势跟踪的核心逻辑是：涨的东西大概率继续涨，跌的东西大概率继续跌。策略识别出一段趋势启动，就顺势入场，趋势结束就离场。
股票市场常用的做法是双均线。短期均线向上穿过长期均线，买入。短期均线向下穿过长期均线，卖出。这套规则在A股2019年到2021年的结构性行情里跑得不错，在2022年的震荡市里会频繁止损。
期货市场更适合趋势跟踪，因为期货自带杠杆，趋势来了利润放大，还能做空。螺纹钢、原油、豆粕这些品种的趋势性比较强。策略常用ATR来设置止损，也就是根据近期波动幅度动态调整止损距离。波动大就止损宽一点，波动小就止损紧一点。
趋势跟踪的软肋是震荡市。价格来回甩，均线反复交叉，交易成本吃掉本金。解决办法是加一个过滤器，比如只在60日均线向上时才做多，或者用成交量确认趋势强度。
均值回归策略 赌价格回到平均线
均值回归的逻辑是：价格涨太多会跌回来，跌太多会涨回去。它跟趋势跟踪完全相反，一个追涨杀跌，一个高抛低吸。
股票市场里，均值回归常用配对交易。找两个基本面相似、历史走势高度相关的股票，比如工商银行和建设银行。当它们价差拉大到历史极端水平，做多跌得多的，做空涨得多的。价差回归正常时平仓赚差价。
期货市场的均值回归更常见于跨期套利。同一品种不同交割月的合约，价差通常在合理区间波动。价差偏离过大就入场，等它回归。这种策略风险相对低，但利润空间也薄，需要加杠杆放大。
均值回归最怕的是价格一去不回头。乐视网从44块跌到退市，任何抄底逻辑都失效。所以做均值回归必须设硬止损，不能死扛。
套利策略 赚确定性的小钱
套利是量化交易里最稳的一类。它不赌方向，只赌两个价格之间的差距会缩小。
股票市场里，ETF套利很典型。当ETF二级市场价格高于它真实净值，买入一篮子股票申购ETF，然后卖掉ETF。反之就赎回ETF卖股票。这种机会转瞬即逝，必须程序化执行。
期货市场里，期现套利最常见。股指期货价格低于现货指数，买入期货同时卖出对应股票组合，到期交割赚差价。这种策略容量大，但资金门槛高，适合机构。
套利策略的收益通常不高，年化几个点到十几个点。它的价值在于跟股票涨跌不相关，能平滑整个投资组合的波动。
高频交易 速度就是一切
高频交易靠极快的下单速度捕捉微小价差。持仓时间以毫秒甚至微秒计。
股票市场的高频交易需要交易所机房托管，普通人家里的网线根本来不及。期货市场的高频交易同样拼硬件和通道。
普通人做高频交易几乎没有胜算。这个领域是机构和做市商的战场，一台服务器几十万，一年通道费上百万。你看到的那些“高频策略源码”，绝大多数是骗人的。
普通人怎么选策略
资金量在十万以内，先从趋势跟踪入手。股票用双均线加ATR止损，期货用突破加移动止损。规则越简单越好，参数不要超过三个。
资金量在五十万以上，可以加入均值回归做配对交易。选同一行业的两只大盘股，价差用历史标准差衡量，超过两倍标准差就开仓。
套利策略需要专业软件和低延迟通道，不建议个人碰。高频交易更不要想，那是另一个世界。
回测和实盘的鸿沟
任何策略都要先回测。用历史数据跑一遍，看年化收益、最大回撤、夏普比率。回测漂亮不代表实盘赚钱。
最常见的坑是过度拟合。你把参数调到完美匹配历史数据，一到实盘就失效。解决办法是用样本外数据验证，比如用2015年到2019年数据调参，用2020年到2023年数据检验。
股票市场还要考虑停牌、涨跌停、交易成本。期货市场要考虑主力合约切换、保证金变动。这些细节回测时容易忽略，实盘时个个要命。
风险管理比策略本身重要
量化交易亏钱的人，大多不是策略不行，是仓位太重。
单笔交易风险控制在总资金的1%到2%。总持仓风险不超过总资金的6%。期货因为有杠杆，仓位要更轻。
止损必须程序化执行，不能手动干预。你手动改一次止损，策略就废了。
股票市场分散到不同行业，期货市场分散到不同板块。农产品、工业品、金融期货各配一点，相关性低，回撤小。
工具和平台选择
股票量化用聚宽、米筐这些在线平台，Python写策略，回测方便。期货量化用文华财经、交易开拓者，支持程序化交易。
不想写代码，可以用通达信、同花顺的条件单功能，简单策略也能实现。
资金量大了，考虑用券商提供的量化接口，直接对接交易系统。
量化交易不是印钞机。它是一套纪律工具，帮你克服贪婪和恐惧。策略有生命周期，赚不到钱的时候要果断停掉，别跟它谈恋爱。
