我是一名程式媛（沒錯，是媛不是猿），從畢業到現在寫了4年程式了（你敢信？），做過嵌入式，做過測試，當然為了賺外快，也偷偷搞了些小專案。不過，從接觸到比特幣，我就深深的被吸引了，而且在炒幣的同時，我一直在思考怎麼樣能讓我的優勢去幫我掙錢。終於，我知道了這麼一個東西-量化交易。前面和大家分享了一些文章。從這篇開始決定在這裡記錄一下自己量化的學習過程，和大家做分享~

最近比特幣波動很大，很多人由QQ變賓士，也有很多人寶馬變永久。這個市場充滿了收益，也充滿了風險，讓無數人慾罷不能，愛恨交加。（你還不快試試？）

很多人交易都是這種狀態：

1. 心裡十分緊張，坐在電腦前盯著螢幕；
2. 雙手分別放在鍵盤和滑鼠上，時刻準備下單平倉。

奈何人工操作肯定會受情緒影響，而且手動操作很慢，從輸入價格，到點選下單按鈕，至少也要2秒鐘。在這兩秒鐘內，價格可能早就變的讓人懷疑人生了。

與此同時，有一些人是這樣交易的：

1. 拿出手機或者電腦，並不用開啟交易網站，而是對著一些奇怪的東西看看記錄，微微一笑；
2. 關閉手機或者電腦，接著幹自己的事情。

這些人並不會在交易上投入大量的精力和時間，但是也可以取得挺不錯的收益。這些人，被稱作量化交易者。

那麼，什麼是量化交易？能不能吃啊？（暴露本性了。。。）

比較浮誇的說法：

量化本身是一種投資風格，一種交易手段，一種技術優勢。然而，有人在裡面得到了鉅額回報，有人在裡面找到了精神信仰，有人對此高山仰止，有人對此嗤之以鼻。但不管是哪一類人，量化在他們心中都是有獨特味道的存在：
講原則，守規律，看似老實，又變化多端。
至於是否適用於風雲變幻的金融市場，有人自認為智商夠高能駕馭得了，有人認為天花板太明顯比不上人的經驗；不過沒有人會否認，量化本身是一門學問。一門學問可能不至於迎合所有人的胃口，但碰上對口的人，他鑽研可以帶來精神滿足，交易可以帶來經濟收益，夠吃一輩子。

比較正經的說法：

量化交易，是指以數學統計和數學建模為基礎，利用計算機技術，從海量的歷史和當前資料中，發掘出能夠大概率帶來超額收益的交易方式，避免人工交易過程中由於投資者情緒波動帶來的非理性決策導致的負面影響。一個合格的量化交易模型，必須基於有明確的經濟含義的趨勢判斷或者套利原理，進行進一步的系統化和程式化抽象，呈現出來的形式是一套邏輯完備的可執行的交易指令流程和邏輯控制方案。

說到這裡，可能大部分人就望而卻步了，又是數學又是計算機技術的，還要懂什麼經濟原理，這太難了。

別急，先放下這些專業知識不管，先說說講講量化交易有什麼好處，事半功倍的事情，肯定有人喜歡。

簡單來講，量化交易主要有三個特徵：

1.紀律性 量化交易要求嚴格按照既定的邏輯進行投資決策，每個操作都是有資料和模型支援的，這樣可以克服人工交易帶來的情緒波動、主觀臆斷、恐懼和僥倖心理。比如一個每五分鐘執行一次下單邏輯運算的策略，到第五分鐘時，不應該出現模稜兩可的情況。

2.系統性 在制定量化交易策略的時候，需要從全方位考慮交易品種、交易頻率、投資週期、對衝機制、異常處理、資金容量、市場流動性、衝擊成本等一系列策略系統元素，另外，需要從海量的歷史資料和實時行情中捕捉到統計上大概率盈利的模型，這整個過程，是一個系統性的工程。

3.及時性 正是因為量化交易的系統性，人腦在處理這些系統元素的速度上，是比不上計算機的。資訊科技的使用，使得量化策略的執行在速度上是大大優於手動交易的。比如一些微小的套利機會，計算機可以在毫秒之內捕捉到，並執行完套利邏輯，但是手動交易就無法做到這麼快速及時了。

看到這，有人可能會心動了，的確是優勢很多啊。有點想試試了吧？不過量化交易可以做什麼品種的交易呢？

量化交易可以用在你經常可以聽到的金融產品交易中。比如最常聽到的股票、商品期貨、外匯等金融產品，不過最近兩年有一個品種越來越火，相信你也猜到我要說啥了。沒錯，以比特幣為首的數字資產。

最近幾年隨著比特幣價格的劇烈波動和區塊鏈概念的大火，以及越來越多的新聞報道，比特幣已經越來越被大眾熟知，現在可能菜市場的大媽都知道比特幣是什麼了。國內比較早以火幣、OKCoin等為代表的數字資產交易平臺也處在發展的上升期，積累了大量的使用者。

除了比特幣，還有萊特幣、以太坊等不是那麼被大眾熟知的產品，這些都被歸類為數字資產。數字資產由於其易分割性和易攜帶性，以及天然的T+0、7*24小時不間斷交易等機制，特別適合作為量化交易的標的。據統計，在成熟的歐美證券市場中，量化交易已經佔據總交易量的70%以上。而在數字資產領域，量化交易才剛剛起步，量化交易量目前只佔據該市場交易量的20%左右，尚有大幅提升的空間。另外，幾乎所有的交易平臺都提供了API程式設計介面，供量化使用者通過程式化手段來查詢行情和下單，這也給數字資產量化提供了較為完備的基礎。

提到程式設計，很多人可能又想要放棄了，說來說去，還是得有程式設計基礎。看上去量化交易很麻煩，沒有紮實的計算機程式設計功底，量化策略也不懂，學起來太費時間了。

別擔心，寫程式和學策略並不像你想的那麼難，而且國內也有很多量化社群供愛好者討論各種開發策略經驗，比如WeQuant微寬網，程式設計師交易者網等平臺，只要有心，到處都是資源。程式語言建議從Python學起，零基礎也可以很快上手，可以看看大牛的部落格，看看一些社群的官方教程等。

量化交易主要還是靠自己的興趣和自己平常的積累，以及一些工具的輔助。相信自己，只要稍微付出一點點，你也可以用更短時間，更少成本，在數字資產中獲取更大收益。

這一篇先寫到這裡，下一篇和大家分享下量化交易的基礎知識點。