---------------------------------------
如果关注金融新闻的朋友，可能常听到"量化"这个名词，听起来就很高端，到底什么是量化？
量化交易，英文是quantitative Trading，它是一种利用数学模型、统计分析和计算机程序进行投资决策和执行的交易方式。其核心是通过数据挖掘、算法开发和自动化操作，将市场规律转化为可量化的策略，以追求稳定收益或风险控制。
简单来讲，就是用数学公式和代码代替人脑做投资决策，24小时自动盯盘，真是快稳准。
量化交易适合于数学和编程爱好者、追求纪律性的投资者以及想分散人工操作风险的人。
我们举个例子，假设我们开了一家奶茶店，每周要进货"珍珠"和"鲜奶"，应该怎么做，才能避免囤货太多或者库存不足的情况？
如下是传统老板和量化老板相应的操作，
量化策略制定：
（1）制定"智能进货公式"
例如，如果，当前库存<安全库存(3天用量) → 立即补货
补货量=过去7天平均销量x7-当前库存
（2）历史数据回测
用去年的库存和销售数据跑模型，得出结果（相较去年）：
（2.1）珍珠报废率从15%降到3%。
（2.2）缺货次数0次。
（3）自动化执行
每天凌晨2点扫描库存；库存不足时，自动向供应商下单；天气因素预警触发时，临时减少订单量。
核心总结：
靠"销量曲线"而非"我觉得"，
（1）数据驱动；
（2）极端预案：提前给天气、节日等变量写规则公式；
（3）拒绝拍脑门：店长说"多进点"，系统说No。
常见策略类型：
（1）趋势跟踪
利用市场趋势获利，"让利润奔跑，截断亏损"。适用市场：股票、期货、外汇（趋势明显的市场表现最佳）。
（2）统计套利
利用相关性强的资产价格偏离正常关系时获利（如配对交易）。适用市场：股票、期货、ETF。
（3）高频交易
利用极短时间（毫秒级）的市场微观结构获利（依赖低延迟系统）。适用市场：流动性高的市场（如美股、加密货币）。
（4）因子投资
基于财务、技术因子（如市盈率、动量）选股。适用市场：股票、ETF（如Smart Beta ETF）。
（5）机器学习策略
利用AD（如深度学习、强化学习）挖掘非线性市场规律。让AI在模拟环境中自我优化策略（如DeepMind的AlphaStock）。适用市场：股票、加密货币、衍生品。
（6）事件驱动
利用特定事件（如财报、并购、政策）引发的价格波动获利。适用市场：股票、外汇、债券。
每种策略都有适用的场景，关键是理解市场环境、严格风控，并持续优化，但对于个人来说，如没有基础，了解了解就得了，还是尽量避免这些风险，毕竟和机构相比，个人的能力，还是很渺小的。
微信公众号：@bisal的个人杂货铺 腾讯云开发者社区：@bisal的个人杂货铺 头条号：@bisal的个人杂货铺 CSDN：@bisal ITPub：@bisal 墨天轮：@bisal 51CTO：@bisal 小红书：@bisal 抖音：@bisal
