论量化交易在当今时代的必要性

　　在投资交易市场里，量化交易系统，它是一种人工编写的程序，把自己的投资策略编辑成一套程序，量化交易将传统交易理念规则化、变量化、系列化、模型化，利用计算机技术从庞大的行情数据中海选出多种“大概率”节点，藉以制定新型投资策略，形成一整套操作系统，在实盘中使用电脑自动执行，这样极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

　　据数据统计，在欧美发达国家，股票、外汇、期货交易中，超过50%以上的交易都是通过量化程序化交易完成的，著名的要数美国詹姆斯·西蒙斯的量化投资，他不雇用华尔街人士，完全靠数据模型捕捉市场机会，利用电脑编程交易策略，其管理资产规模高达220亿美元。自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间，年平均收益率达到了惊人的46%，即使是2007年次贷危机席卷美国，量化基金遭遇滑铁卢的时代，大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。西蒙斯总结：“量化交易的优势是可以降低风险，而依靠个人判断选股，你可能一夜暴富，也可能第二天又输得精光。

　　老牌金融中心伦敦正在演变为IT公司集散地，包括高盛、大小摩根、花旗、瑞信等在内众多欧美顶尖投行都在不计血本打造IT团队，专攻投资模型研发。 量化团队集约化。

　　量化交易系统的出现是要达到或者解决什么问题？

　　1.解放操盘时间，降低重复工作带来的时间消耗，从而达到提高效率目的。

　　2.有严格风险控制机制，可杜绝过量交易、重仓交易、大幅亏损等问题。

　　3.减少客观因素(情绪化交易)带来的影响，从而达到稳定持续盈利目的。

　　量化交易是不会出现以上现象的，不存在情绪化交易，量化程序系统本身没有感情的，只需要按照你既定的操作，及方式方法，它就只会按照这套好的方式方法去运行操作。

　　量化交易的优点和缺点

　　优点：

　　1 系统性：通过多层次的量化模型多角度的去观察及海量数据的观察，捕捉许多的投资机会。

　　2 纪律性：严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，可以克服人性最大的弱点。

　　3 准确性：准确客观的评价交易机会，克服主观情绪的偏差，通过全面、系统性扫描捕捉错误定价和错误估值带来的机会。

　　缺点：

　　1 时间性：交易都是按照自己的投资策略去自动执行的，这是固定不变的，然而行情却是万变的，一个编程策略可能适合 一个月 三个月 半年，但绝对不会是永久的，这都需要根据行情去进行相应的改变适当的调整。

　　2 专业性：量化交易更适合经验丰富的老手，一般入市者没有长期的经验积累，只是简单的奔着简单赚钱思路去的，没有一套自己的成熟风险规避策略思路，投资市场最重要的如何去规避风险，这对专业性是有较高的要求的。

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