量化交易

从 0 到能跑出一个靠谱回测 + 能走向实盘

1）量化交易到底是什么：把交易变成“可验证的工程”

主观交易是：看图 → 下判断 → 下单。

量化交易是：把判断写成规则（算法）→ 用历史数据验证 → 用程序执行 → 用风控约束。

量化系统通常包含 5 个模块：

1. 数据（Data）：行情、财务、基本面、事件、因子、成交/盘口
2. 信号（Alpha）：什么时候买/卖/空仓/做空，买多少
3. 组合与仓位（Portfolio）：多标的怎么分配权重
4. 风控（Risk）：最大回撤、仓位上限、止损、集中度、相关性、杠杆
5. 执行（Execution）：下单方式、滑点、手续费、撮合、延迟

量化成功与否，很多时候不是“信号多神”，而是：数据是否干净 + 回测是否严谨 + 风控是否克制 + 执行是否真实。

2）你要先选“交易市场”，因为规则差异很大

不同市场决定你能否轻松实盘、以及回测难度：

A股

• 特点：涨跌停、T+1、停牌、ST、财报披露、分红送转、复权处理
• 常见：因子选股、趋势、事件驱动（偏中低频）

期货

• 特点：可做空、杠杆、合约换月、保证金、夜盘、连续合约处理
• 常见：趋势跟随、跨期/跨品种套利（中频常见）

美股

• 特点：可做空、交易规则相对统一，数据/标的丰富
• 常见：因子+组合、事件、统计套利

币圈

• 特点：7*24、波动大、交易所规则差异、手续费结构、滑点更敏感
• 常见：趋势、均值回归、做市、套利（但更卷）

入门建议：先用日线/小时线做中低频（回测更稳、坑更少），别一上来做高频/做市。

3）策略（Alpha）怎么来：常见“信号家族”

A. 趋势/动量（Trend/Momentum）

核心思想：价格上涨往往会继续涨一段时间（或下跌继续跌）

• 例子：均线金叉死叉、突破前高/前低、唐奇安通道
• 优点：逻辑简单，能抓大行情
• 缺点：震荡期容易频繁止损（“来回挨打”）

B. 均值回归（Mean Reversion）

核心思想：价格偏离均值后会回到均值

• 例子：布林带、RSI、价差回归
• 优点：震荡市很好用
• 缺点：遇到单边趋势容易一直逆势亏（均值回归的天敌是趋势）

C. 因子选股（Factor Investing）

核心思想：用特征（因子）给股票打分，做多一篮子

• 常见因子：价值（PB/PE）、质量（ROE）、成长（营收增速）、动量、低波动等
• 优点：更像“系统化投资”，稳定、可扩展
• 缺点：数据处理多（财务、复权、幸存者偏差）

D. 统计套利（Stat Arb）

核心思想：两个相关标的存在“合理关系”，偏离会回归

• 例子：配对交易、协整、行业/ETF 与成分股偏差
• 优点：对大盘方向不敏感（相对收益）
• 缺点：关系会“结构性变化”，一变就失效

4）回测：量化里最重要的一环（也是最容易造假）

一个靠谱回测至少要做到这些：

4.1 不能用“未来信息”

常见坑：

• 用了当日收盘价生成信号，又按同日收盘成交（实际上做不到）
• 用财报数据没做披露延迟（财报公布前你不可能知道）
• 指数成分股用了“现在的成分”，历史回测会虚高（幸存者偏差）

原则：信号在 t 时刻产生，最早只能在 t+1（或下一根K线）成交。

4.2 要建模交易成本

回测里不加成本基本都好看。

• 手续费：万分之几/千分之几
• 印花税（部分市场）
• 滑点：尤其低流动性、波动大品种
• 冲击成本：资金大时买卖会推价格

4.3 指标不能只看收益

至少要看：

• 年化收益（Return）
• 最大回撤（Max Drawdown）
• 夏普比率（Sharpe）
• 波动率（Volatility）
• 胜率、盈亏比
• 换手率（Turnover）
• 资金曲线是否“稳定/可解释”

很多策略“年化很高但回撤更高”，实盘你扛不住。

5）风控：让你活下来（不是让你赚更多）

风控是量化的“底盘”。

5.1 仓位管理（Position Sizing）

常用做法：

• 固定仓位：每次用 20% 资金（简单但粗糙）
• 波动率目标：波动大就少买，波动小就多买
• 风险预算：每笔交易亏损不超过总资金的 1%

5.2 止损/止盈（不是必须，但要有退出规则）

• 趋势：常用移动止损/ATR止损
• 均值回归：常用时间止损（到期不回归就走）
• 组合：常用组合层面的最大回撤止损（比单票更重要）

5.3 集中度与相关性

不要把钱都押在同一类资产上（看似很多股票，其实全是同一行业同涨同跌）。

6）执行：回测好看但实盘亏，很多是执行问题

执行层常见差异：

• 回测默认“按收盘价成交”，实盘是有滑点的
• 你下单量大，成交会分批、会影响价格
• 撮合机制：限价/市价、是否允许部分成交
• 延迟：信号到下单之间可能几百毫秒到几秒

入门建议：先做“低频策略”（日线/小时线），执行问题会小很多。

7）从 0 到 1：推荐你做的“最小可行量化项目”

目标：一周内做出可讲、可演示的量化闭环。

第一步：选一个策略（最适合入门讲解）

• 趋势策略：双均线（MA20 上穿 MA60 买入，下穿卖出）
• 均值回归：布林带（跌破下轨买入，回到中轨卖出）

第二步：做一个严谨回测

• 数据：至少 3-5 年（更长更好）
• 成交规则：信号在收盘产生 → 下一根开盘成交（或下一根收盘）
• 成本：手续费 + 滑点
• 输出：收益曲线 + 指标表 + 交易次数 + 最大回撤区间

第三步：加上风控（你会立刻看到策略更像“产品”）

• 最大仓位限制（比如最多 50%）
• 最大回撤止损（比如回撤超过 15% 降仓或清仓）
• 单次亏损限制（比如 ATR 止损）

第四步：纸面交易/模拟盘跑一段时间

• 看信号是否稳定
• 看是否有“回测不存在的问题”（停牌、涨跌停、无法成交）