浅谈自动化量化交易
楚风
自动化量化交易简称自动化交易。这不是什么新鲜食物，在西方国家的股票、期货交易中早已经被广泛使用了。
那么我们今天就来谈谈什么是自动化交易。顾名思义，自动化交易就是让电脑交易系统自动按某一个固定程序去进行交易。
其实自动化交易分成两个系统。第一是交易系统。第二是量化程序。
交易系统其实很简单，只要有券商给出的交易许可代码就可以。不过这在目前的A股却有点难度。第一管理层对于自动交易系统监管较严，第二券商对自动交易客户的要求较高。因此目前看要想在A股完全实行自动化交易还是比较困难的，特别是对于广大中小投资者来说几乎是不可能的。
我们今天重点要谈的是量化交易程序。首先什么是量化程序？我们都知道绝大部分投资者买卖股票其实都是凭感觉在进行决策。即使有某些较为固定的方法，但是在实际交易的时候往往还是人性占主要地位。
而量化程序则是把投资者买卖的条件通过计算机程序变成具体的程序条件，买卖完全按照量化的条件来进行。如果有自动交易系统，那么这个程序可以去直接指挥自动交易系统进行交易。如果没有自动交易系统，这一程序可以转化为具体的买卖提示信号给投资者。投资者只要按照系统给出的提示信号进行操作就可以了。
那么接下来问题又来了，那就是量化程序的优劣。
量化程序其实是根据不通投资者的投资喜好、投资习惯、投资数量、市场环境而制定的不通的程序。不通的条件下，量化程序就肯定会有不同的地方。如果要做成一套在任何市场环境下都能使用的量化程序，那么其成功率就肯定会有所下降。
量化程序可以是很简单的一个条件，也可以是简单的几个条件的组合。显示也是非常简单的两个字：买卖，但是这买卖背后的条件却有着千差万别的地方。
设计一整套高成功率的量化程序是非常艰难的事情。它需要考虑的条件非常多，而且条件之间的相互结合、参数的调整都是一项非常巨大的工程。虽然最后体现的都是买卖两个字，但是不同环境下、不同走势下的不同指令需要几十万次的数据对比和测试。特别是交易中一些特殊要求量化程序，如底部突击程序、二次涨停程序、妖股捕捉程序，这些更需要巨量数据的比对测试才能真正做到该程序的有效。
量化交易的优点是什么呢？一套好的量化程序是把各种投资高手的多年正确的投资行为变成固定的模式，严格按照这一模式去进行交易，可以很大程度上克服人性的弱点，而人性弱点是资本市场上投资者最大的缺陷。严格按照正确的量化程序去进行交易，可以让投资者做到多赢少输，同时可以坚决避开市场突发性大跌带来的重大损失。
那么量化交易的缺点呢？首先没有一种量化交易系统是100%成功率的，能够有60%以上成功率就算是非常不错的量化程序了。如果能超过70%，那就是非常优秀的量化程序了。这些都可以用市场以往的数据去做测试。量化交易最大缺点就是容易被市场忽悠！市场的突发性事件容易引发市场的大幅震荡，由于目前A股是T+1交易当日买进当日不能卖出，这就使得量化交易存在被忽悠的可能性很大。而量化系统会严格按既定要求去指导操作，不会随机应变所以这是量化交易的一个大缺点。其次是交易比较频繁。由于很多量化交易系统都把资金的安全性放在首位，因此在交易过程中投资者的交易次数会增加。只要遇到不好的信号，交易系统会首先选择避让而不是坚持。
下面我们再来聊聊几个自动化交易的模型思路。
第一个全面出击法。
这一系统基本是按大概率来进行设计的。比如当市场符合某一个向好条件到时候系统发出买进指令。它把资金分成若干份对所有规定区域中的个股全部买进，利用多赢面成功率来赢得最后收益。因为涨多跌少，因此最后的总体收益也会不错。这一方法比较适合大资金和缺少较好操作技能的投资者使用。如果是人工交易不可能买进那么多股票，也不可能来得及卖出那么多股票。只有自动量化交易系统能做到，这一方法在西方国家的很多投资团队在使用。
第二个局部出击法。
局部出击法首先要根据某一个特性选出股票。比如首先通过选股指标把所有二次涨停的个股都选出来，并通过人工删选选出最好的个股。然后运用自动量化交易系统或者人工交易系统（因为数量不多人工能够完成，如果多了可以分多人去分批操作）。因为任何量化系统都存在失败率，用大概率去战胜小概率然后获取收益。这一方法目前在国内私募当中使用较为广泛，但是由于各自的选股模型不同因此最后的收益结果也差别较大。这一方法大小资金都比较适用。
第三个重点出击。
重点出击主要适合小资金的快速增长。这一方法主要是针对短期强势个股的出击，比如对成为妖股概率较大的个股做着重押宝。一旦出错系统会马上止损，如此往复。只要抓住一次黑马或者超级妖股，其一年的收益往往会非常出色。这种有针对性抓黑马的操作技能虽然带有相当大的赌博成分，但是它以大赢来战胜概率上的缺陷也不失为一种优秀的操作思路。
以上这三种量化交易方式也可以同时组合到一个交易观测系统中，投资者可以通过观测这一系统来进行个股的比对和交易指导。
未来不管是国外资本市场还是中国资本市场自动化量化交易肯定是必然的趋势，而量化程序的好坏则是决定自动化交易的关键所在。也就是说未来机构之间比拼的不再是分析员的水平而更多是程序交易员的量化设计技能，而投资者之间的较量也将进一步白热化。
