再谈量化交易 ，欢迎批评指正

让我们再次探讨量化交易。有些人认为它很复杂，但实际上很简单。我们每天都在使用它，只是没有对其进行“量化”。例如，某人有自己的策略， 对那些股票好使，哪些不好使有经验，对什么时候好使，什么时候不好使能把控，要结合什么指标来看，什么时候进场，什么时候出场有感觉，经验也丰富，但多年下来效果不佳， 好像是像赌博一样继续碰运气，那么他实际上就在用量化的概念，只是人脑量化而已。而电脑量化交易会有所帮助：

跨股票策略比较  : 从不同的股票中，比较这个策略，找到最适合该策略的股票。

量化结果评估  : 量化结果，例如平均回报率，赢率，风险回报率、夏普比率（Sharpe ratio, 比较利润的稳定性及其与无风险投资（如银行定期存单或债券）利润的对比）。

机器学习驱动的分析  : 将交易历史输入机器学习模型，让机器检测绩效模式，并决定继续还是停止使用该策略。

因此，没有量化交易的人可能会有这样的感觉：哦，这个策略赢的时候赢得很少，但输的时候输很多，而量化交易会仔细检查这种情况。然后，人们会凭感觉交易，比如赢5%就跑，而量化这是根据历史数据和股票的“个性” 而给出具体建议。数据可能会告诉你，看起来你在赢钱，但不如银行CD。 在QQQ上赢5%和在AMC上赢5%完全不是一回事， 这个人们都知道，但量化是用数据来表达这种不一样。量化交易会使用精确的参数来定义交易模型：策略、入场点、出场点以及应对方案（“如果”会怎样）。量化交易将帮助投资者获得最佳的整体表现。

欢迎私信给我交流探讨。 如果 你觉得有个交易点子，我 可以给你建个模型看看。 你有什么好注意，也希望分享，谢谢！