量化交易

引言：你以为的机会，其实是为你定制的陷阱

你是否曾在股市中见过某些股票，开盘前显示巨额买单，让你以为是主力即将拉升的信号？然而，当你跟风买入后，股价却急转直下，让你措手不及，最终被“玩得团团转”。这并非偶然，你很可能已经掉入了顶尖量化交易机构为你“量身定制”的套路盘。

今天，我们将一同拆解这个残酷的剧本。它每一步都经过精密计算，直击普通投资者的人性弱点，是一场信息与工具极度不对等的博弈。

量化收割散户靠的不是运气，是数据霸权和工具优势。

量化“收割”四部曲

1.数据抓取：你的底牌已被看穿

量化交易的第一步，是在博弈开始前就掌握你的全部信息。量化软件会高速抓

在当今瞬息万变的资本市场中，您是否也曾感到困惑与无力？眼看着市场剧烈波动，却总是抓不住节奏，似乎总有一股强大的力量在主导一切。这股主导市场的力量并非无形，它有明确的名字：量化交易。这不仅是一种工具，更是正在重塑市场博弈规则的结构性力量。面对由算法、大数据和人工智能主导的全新战场——一个不仅限于股票，也包括大宗商品等领域的战场——一个核心问题摆在了所有普通投资者面前：散户，还有机会吗？

核心真相：与量化拼短线，成功率为零

我们必须直面一个残酷的现实：如果散户试图在短期交易和短线炒作上与量化交易一较高下，成功的机会是“零”。

这并非危言耸听。量化交易的本质是利用计算机处理海量的

引言：你以为在炒股，其实是在与机器博弈

一场无声的革命已经席卷了A股市场。当无数散户还在埋头分析K线、解读财报时，近三分之一的战场早已被一个看不见的对手所占领——量化交易，如今已占据整个市场约30%的交易额。

这意味着，当你点击买入或卖出时，屏幕另一端的对手，极有可能不是某个和你一样的股民，而是一个冷静、高速、不知疲倦的交易程序。你以为自己在运筹帷幄，实际上，你可能正在与一个高性能的软件进行一场信息与维度完全不对等的博弈。

普通投资者在这场与“机器”的较量中为何总是处于天然劣势？本文将为你揭开散户难以战胜量化交易的四个残酷真相。

1.机器没有情绪：终极的“反人性”执行者

引言：为何你总是慢人一步？

你是否常常感觉，在你看到新闻、做出决策的短短几秒钟内，市场早已风云突变，仿佛在你眨眼之间就错过了整个世界？

在前两篇文章中，我们探讨了散户与量化机构在“规则差”和“信息差”上的劣势。今天，我们将揭开第三道，也是最令人绝望的一道鸿沟——“技术差”。这不仅是工具的差距，更是不同维度之间的对抗。下文将为你揭示，这种技术差距究竟有多么悬殊，以及它如何在你毫无察觉的情况下，影响着你的每一笔交易。

1.物理距离的碾压：当你的邻居是交易所

为了追求极致的速度，量化机构采用了一种简单粗暴的策略：服务器共置 (co-location)。它们会直接将自己

别再问国内量化“大神”为何不去美股了。他们不是不能，而是不愿——因为A股才是完美的“围猎场”。这并非能力不足，而是一个经过深思熟虑的战略选择。答案就隐藏在中国A股市场独有的四大惊人优势中，本文将为您逐一揭秘。

优势一：一个庞大且“活跃”的猎场

量化策略的根基是数据，而A股市场为此提供了绝佳的土壤。首先，A股是全球仅有的三个上市公司数量超过5000家的市场之一，另外两个是美股和印度股市。如此庞大的公司池，为量化交易采集数据样本、建立复杂的交易模型提供了充足的原材料。

但更关键的区别在于，A股小盘股的活跃度和波动率可以说“全球第一”。这种高波动性、高换手的环境，完美契合了

对许多普通投资者而言，“量化交易”这个词总会勾勒出一幅神秘的高科技图景：一个由数学博士和顶尖机构主导的精英领域，常常因其复杂性而被敬而远之，甚至被“妖魔化”。但对于一个愿意学习、愿意思考的投资者来说，这种印象是否准确？本文将为你拆解围绕量化交易的三个最大误解，并揭示技术——尤其是人工智能——正如何让数据驱动的投资方法变得前所未有的触手可及。

拨开迷雾：关于量化交易的三个真相\n

误解一：没有数理博士学位，就别碰量化

这种观点误解了现代量化的核心功能。从本质上讲，量化首先是一种统计分析技术，旨在帮助投资者更好地理解和认知市场。它的优势在于分析的深度与广度，而不仅仅是交易

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from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader.finance.commission import PerOrder

    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点，要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, 

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# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader.finance.commission import PerOrder

    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点，要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）.。

连续3日收盘价高于5日均线，且当前价格比过去20日最低点高出不超过10%

当日成交量需超过过去10日平均成交量的1.2倍。

15%止盈；高点回撤超过8%止损。

2、在看完从0-1开发量化策略之后，请自己总结一下量化策略开发的主流程。

观察因子，对因子进行ICIR分析，挑选有效因子进行相关性筛选，挑选剩余的因子进行线性回测，对不错的组合进行大盘风控优化，尝试模拟实盘，实盘

引言: The Rise of the Machines

量化交易已不再是投资圈的遥远概念，它正迅速成为市场的主导力量，越来越多地占据市场龙头席位。尽管与欧美市场相比，量化交易在国内的普及率还有差距，但它无疑是未来的大势所趋。对于普通的散户投资者而言，这既是必须正视的挑战，更是亟待把握的机遇。

当算法在市场中扮演越来越重要的角色时，个人投资者该如何驾驭这片新的投资蓝海？是否存在一种真正适合我们，并且容易上手的量化策略呢？本文将为你深入解析四种典型的量化策略，并揭示在A股市场中，哪一种对散户投资者最为实用和“友好”。

1.核心策略一览：量化交易的四大家族

量化交易的世界广

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# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader.finance.commission import PerOrder

    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点，要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, se

引言：当今市场的无形之手

你是否曾感到困惑，为何数千只股票会毫无征兆地集体上涨或下跌？你是否曾觉得，市场的波动背后似乎有一只无形的手在精准地操控着节奏？

这种行为并非随机，在很大程度上，它是由“量化交易”的内在逻辑所驱动的。这些高速运行的算法模型，已经成为影响市场最深刻的力量。

本文旨在揭开这些量化基金的核心行为模型。一旦你理解了它们的游戏规则，你对市场的看法乃至你的交易策略，都可能发生根本性的改变。

1.新现实：成功的交易员越来越像机器，而机器越来越像交易员

成功的交易员之所以能够长期盈利，是因为他们依靠一套稳定的、可重复的模型，并像机器一样无情地执行，从而去除了交

当“量化”成为众矢之的

近期，A股市场对量化交易的口诛笔伐不绝于耳，负面情绪弥漫。当市场波动与个人亏损叠加，量化交易似乎成了那个最容易被归咎的“罪魁祸首”。然而，在群情激愤之下，我们是否也该冷静思考：通过强制干预的方式“管死”量化，真的是解决问题的最佳方案吗？还是说，我们可能忽略了背后更深层次的制度性问题？本文将从几个核心角度，尝试探讨监管的真正要义。

问题的关键，不在于“管死”量化，而在于规则的稳定与透明

监管的重点，不应是过度干预正常的市场交易，而应是建立一套所有参与者都能清晰预见的、透明且稳定的规则。量化交易由于其在设备、机器和交易程序上进行了巨大的投

最近读到中金量化多因子系列中提到一些高频因子，比如50分钟K线最高与最低价相关系数平方的均值、成交量最高50根K线成交量收益率动量等等，那么根据分钟行情数据构建出来的话，应该是计算出多行的数据，那么对于我们量化爱好者来说，做因子测试的话是利用这些日内多行的数据吗？还是需要做降频处理到每日只取一行数据？之前听万老师讲课听过一般会对高频因子做降频处理，这样处理数据算力负担不会太大。所以有些疑惑，一、想确认下刚才所讲的这两个高频因子是需要取多行数据还是可以降频处理？二、如果可以做降频处理，那么采用什么方式处理比较好？比如取它们均值还是什么？

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易，且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性，此策略选取'605588.SH'为标的股票，000300.SH为参考标准。\n策略逻辑：\n当kt>80,dt>80, jt>100时，卖出\n当kt<20,dt<20, jt<0 时，买入

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策略源码：

{{pro}}

[https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce4-372b28202ccb](https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce4-372b2

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易，且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性，此策略随机选取'603896.SH'为标的股票，000300.SH为参考标准。\n策略逻辑：\n当kt-1>80,dt-2>80, jt>100时，股价创50日新高，KDJ指标未创新高,卖出\n当kt-1<20,dt-2<20, jt<0时，股价创50日新低，KDJ指标未创新低,买入

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/823169b0-157a-41a9-b919-d727febb55c2](https://bigqu

MeetUP直播答疑 时间：7月25日（周四）19:00 回放视频请访问宽客学院-双周答疑-78thMeetup

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一、量化入门及学习

1. 如何能用来选股，能否教一些用法，软件怎样用？
2. 应该如何学习？
3. 众多策略如何选择？
4. 如何得知量化策略未来不会变得糟糕？

量化入门及平台使用：[谁都可以学的量化基础【直播】](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:plus+training00+2024-06-19/courseware/d70de3d2c4794547ad3b4eadb5058

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

问题

有什么方法或因子可以描述股价在高位或低位？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d332095143b598308c57de203788](https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d33

问题

知识库的策略分析里面有个“标记买卖点”的代码，能不能请老师把这个代码讲解一下，方面以后分析其它策略的时候使用。链接在这里：标记买卖点

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1554y1f7Rf/

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/1f66fd8421044f2a9884c9f1d3614ce1](ht

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问题

如何将回测模块设置成T+2开盘买入，T+3尾盘卖出（目前我们支持的是T+1买入）

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1bT411u71x?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/157e67091c1b4534b7ea1f0a4255a38b](https://bigquant.com/experi

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

MeetUP直播答疑 时间：6月27日（周四）19:00

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问题列表

问题1：请问现在量化交易领域中业界和学术界关注的重点问题有何异同？

答：点击此处查看

问题2：在交易引擎中，我想添加新股买入附加限制，例如仓内同行业票数小于等于2

答：[点击此处查看](https://bigquant.com/wiki/doc/5lqk5pit5byv5poo5lit5aac5l2v5re75yqg5

MeetUP直播答疑 时间：6月6日（周四）19:00 视频回放地址：点击此处查看

1、如何通过盘口数据做量化？

• 答：盘口数据需要用到L2高频数据，目前我们平台该数据暂未向个人用户开放。之前万笑宇老师有一场直播：《[基于基于咸亨国际的盘口数据，做量化分析》](h