量化交易(Quantitative Trading)是利用计算机程序按设定的规则自动进行交易的方法。其主要特征包括:
建立量化交易模型 - 根据历史数据、统计分析等建立交易策略模型,用程序语言编码;
回测交易策略 - 在历史数据上反复回测,验证策略的效果;
实盘自动化 - 将策略程序连接交易接口,实现自动下单交易;
持续优化 - 根据回测和实盘结果,不断优化交易策略算法;
严格风控 - 设置止损、限仓等规则,严格控制交易风险;
高频交易 - typical利用计算机优势,进行大量高频次的交易;
基于数据驱动 - 量化交易依赖对历史数据的统计分析;
减少人为情绪 - 减少个人情绪对交易的影响。
量化交易通过程序化实现了规则式的系统化交易,但也需要投入大量时间研究和优化策略程序。
普通人自学编程进行量化交易赚钱确实可行,但存在一定困难,需要注意以下几点:
量化交易需要编程实现策略回测和自动交易,门槛相对较高,学习曲线陡峭。
需要学习数据分析、统计学、机器学习等相关知识,仅仅编程语言本身不够。
编写策略时需要ANALYZE AND BACKTEST大量历史行情数据,需要相对专业的量化分析平台。
即使编写完成策略,也需要监控交易效果并持续优化,不会一蹴而就。
量化交易需要承担技术风险和市场风险,存在亏损的可能性。
自行开发和运营量化交易系统也需要投入显著资金和时间成本。
对自身编程能力、分析能力、策略水平要有清醒评估,不要躁进。
最好能找到专业的量化交易团队或机构进行培训和引导。
可以先在模拟交易中测试效果,待积累足够经验后再实盘。
要控制交易资金规模,严格风控,逐步发展。
所以普通人想通过自学编程进行量化交易确实有一定可行性,但需要长期努力学习,并明白存在的风险与难点。需要谨慎而理性地对待。
我曾经也是尝试将自己的交易策略放到代码中进行自动交易。由于本身不懂代码，之前借助GPT-4进行编写，还是能够写出，但我还是感觉风险大，所以一直没有实行，目前只是用GPT-4进行一些简单策略的书写放到TradingView中，作为一些信号出现，同时通过盘口情况进行自主下单。