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量化交易策略概述

—、量化交易简介

随着金融科技（fintech）的概念兴起。而在金融科技领域中，金融科技中除

了人们熟知的AI、区块链等几个领域外，量化金融也是不可或缺的一块重要的

部分。随着量化金融领域中无论是技术还是思想的日趋成熟，金融投资过程中越

来越多的人开始应用量化投资的方法去进行交易。量化交易策越来越被投资者

所接纳并采用，越来越多的金融机构设立量化投资部门。但量化投资对投资者的

计算机编程、统计分析、数学基础以及金融嗅觉的要求十分高，因此目前国内量

化投资仍主要掌握于专业机构手中。量化交易是基于先进而又复杂缜密的数学模

型，并且利用了计算机的优势。计算机可以从海量的数据中归纳出一定的规律与

概率，利用这些结论去对市场进行判断，就是我们量化投资的基础所在，尤其是

机器学习的量化投资策（利用历史数据去训练模型，将现在的数据输入到模型

中预测将来），企图用较高的胜率去获取超额收益。这种利用机器去决定的投资

方法可以避免投资者因为情绪波动而做出的不理性决定。量化交易不同于一般的

交易的地方在于，它是以金融、统计、数学、计算机等交叉学科为基础，通过多

元回归、时间序列分析，还会使用一些数学模型，以代码的形式来构建一些投资

决策，通过信号位以及条件阈值的设定发出买卖指令。量化投资和传统的主观投

资都是基于有效市场理论中的三阶段分类假设，都不认为市场为强有效市场，也

就是说其本质是相同的。量化投资管理是主观投资的量化应用，根据数据和代码

来量化主观逻辑，使得决策减少感性的部分，更为理性。通过模型对市场中的波

动进行实时的监测，避免了主观投资中投资者的情绪波动导致的错误判断，有利

于提高投资的稳定性。利用计算机的优势，量化交易策可以对大量的数据进行

较快的处理，做到人为主观投资所做不到的，不仅可以从技术分析出发，还可以

从基本面分析（包括宏观经济、公司财务、国内外形势等）构建策，并在金融

市场中进行交易。

二、量化择时策略

择时交易，顾名思义，投资者根据自己的判断去预测大盘的走势，从而决定

现在是做何操作，也就是选择买入卖出的时间点。大盘的走势一般包括三种常见

的走势，它们是上涨趋势、下跌趋势或者是震荡盘面。如果投资者判断市场未来

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继续维持或者反转为上涨趋势的话，则可以进行买入操作；如果投资者判断市场

未来继续维持或者反转为下跌趋势的话，则可以进行卖出操作；除此之外，若判

断未来市场走势不明朗或者是震荡盘面,那么可以选择进行短线操作，低买高卖,

远比在震荡期间固定持有标的的收益来的高的多。所以择时交易的收益率比较

高。但是大盘走势和多种因素息息相关，它与国家政策、国际形势、国内宏观经

济形势等因素都密切相关，因此若投资者想要）隹确地预测大盘走势不是那么简单

的，具有一定的难度。本文主要想介绍趋势择时策、有效资金择时策、市场

情绪择时策、以及新兴的基于MachineLearning的策。

趋势择时主要依靠的就是我们传统的技术分析。传统的技术分析的基本思想

是趋势是有一定的延续性的。投资者所需要做的就是找）隹趋势的方向，并且根据

预判后的趋势方向去投资。一般用的较多的趋势指标有MA、MACD、DMA等,

最常见的就是根据均线去进行择时策的构建，比如使用5日均线和60日均线

进行简单的策构建，若MA5大于MA60值，则买入；反之，则卖出。市场情

绪择时，顾名思义，根据投资者当前对市场的心态去进行判断与择时。当投资者

都非常迫切地建仓，纷纷买入加仓时，大盘会有一个趋势向上的走势；当投资者

处于保守状态，纷纷卖出观望时，大盘一般会有一个趋势继续向下的走势。有效

资金择时策就是根据有效资金的流动去判断大盘走势方向的择时策，尤其是

在市场顶部和底端时有效资金的作用尤为明显。随着人工智能的迅速发展，利用

机器学习技术的量化择时策也逐渐成为了一种量化择时趋势。例如SVM量化

择时策。SVM1这种算法将大盘进行分类，在各自的模式找出其最鲜明的特征,

然后通过模型的训练利用已有数据去预测未来的数据。

三、量化选股策略

量化选股，就是用量化的方法去选择标的组合，并赋予组合中的标的一定的

权重，以此来构建我们的量化选股策。在现实市场中，市场上的各行业板块都

会进行轮动，而策在其中的盈利方式就