量化投资的赚钱逻辑是什么

“到底什么是量化投资，听起来很复杂，高大上的样子”，“量化基金和主要靠基金经理选股和做投资决策的主观投资基金谁更好，谁更值得配置？”，不论你是否了解，量化投资在二级市场里早就不是新名词了。

什么是量化投资？简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去践行投资理念、实现投资策略的过程。它的基本理念是利用计算机技术结合一定的数字模型去实践投资者的思想和策略。

那么主要有哪些量化投资策略呢？如何量化选股，大体分为三种方法

每个投资者在投资生活中有着各种各样的选股原因，有的着重看财务指标，比如只买PB小于2的股票，有的则喜欢依赖于技术分析，喜欢买入近12个月跌幅超过一定幅度的股票。

而量化选股并不神秘，它只是把您心中那个心照不宣的原因给标准化、在每个周期按照机械化的流程选出股票而已。

量化选股就是采用数量的方法判断某家公司是否值得买入的行为。根据投资方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池；如果不满足，则从股票池中剔除。

量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。

公司估值法通过比较公司估值得出的公司理论股票价格与市场价格的差异，判断股票的市场价格是否被高估或者低估，从而寻找出价值被低估或被高估的股票。这种就是基本面量化。

趋势法就是根据市场表现，如强势、弱势、盘整等不同的形态，做出对应的投资行为的方法。可以追随趋势，也可以进行反转操作等。这种就是技术面量化。

资金法的本质思想是追随市场主力资金的方向，如果资金流入，则应该伴随着价格上涨，如果资金流出，则应该伴随着价格下跌。资金法本质上是一种跟风策略，追随主流热点，从而期望在短时间内获得超额收益。这种是交易行为量化。

通过量化方法选出来的股票，通过不断的轮换，就可以获得超额收益。

量化也可以择时，判断市场高低点

有人说，相比选股，择时更重要。只要是牛市，基本什么股都大涨，当风吹过来的时候，猪都会上天。

大家是否曾经听过一个说法，技术分析就是量化择时的一种。或许有人问“择时模型是不是都是技术面的？”

其实技术分析是自成体系的一个流派，帮助交易者选择较好进场或离场的时点，它基于三个假设：市场价格包含一切信息，价格沿趋势移动，历史会重演。

而量化择时策略不可能出现因人而异的情况。只要两个人所使用的因子、参数、和既定规则是一样的，两个人得到的买入信号或卖出信号发出日就是同一日。

传统的有效市场假说认为，市场有效时，金融市场是不可预测的，价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走假设，对金融产品价格的预测将毫无意义。

但是随着计算机技术、混沌理论和分形理论的发展，众多研究发现，股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因而存在可预测成分。利用一些指数工具，可以在较长的时间维度上判断出大盘的高点和低点。

根据量化择时的策略判断，可以对大盘进行高抛低吸，例如熊市底部抄底，牛市顶部抛顶。

对历史数据进行统计分析，把握套利时机

对冲套利就是利用两个相关性比较高的品种，同时进行做多和做空的操作的一种交易策略。当两个品种的价差偏差超过了合理区间时，就会存在较大的概率回归，产生套利机会，这是对冲套利策略的理论逻辑。

套利所赚的钱就是不合理价格与合理价格的差，所以套利者需要做的就是在价差出现扭曲甚至严重扭曲的时候及时捕捉机会，稳定赚取这部分利润。

套利过程能够成功实施的重要前提是科学统计相关产品之间的价差数据，找到变化规律。只有借助统计分析工具和图表，结合基本面和技术分析，才能预测出今后一段时间内相关产品价差数据变化的趋势，从而把握最佳的套利时机。因此，对成功实施商品期货套利来说非常重要。

目前国内资本市场可以进行的对冲套利策略包括：期现套利、跨期套利、跨品种套利、跨市场套利、ETF套利、分级基金套利等。

有了对冲套利策略，无论是熊市还是牛市，都可以获得比较稳健的收益。

赚钱的关键系资产配置

学术界有一个公认的结论，在投资中真正赚钱的关键是资产配置，而不是具体的交易。通过对主要的大基金的绩效归因可以得出结论，90%的收益来自于正确的资产配置。也就说，选择市场比交易更加重要。

量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术结合，丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。

资产配置是指资产类别选择，即投资组合中各类资产的适当配置及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术结合，丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。

资产配置突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

总而言之，量化投资作为现代金融体系的全新的方法，目前在专业机构的投资活动中得到了越来越广泛的应用。作为普通投资者，了解一下量化投资的方法和理念不失为多一种投资选择。量化投资的一个重要结论就是：不要试图寻找十倍大牛股，因为概率实在太低。正确的做法是通过投资组合，使用多策略交易的方法，在控制风险的情况下，追求稳健和持续的收益。

量化投资和价值投资哪个更有优势？

价值投资注重价格和价值的长期偏离

价值投资跟股票基本面的趋势没有那么必然的联系，它不是判断大类资产价格的运行趋势，也不会判断行业相对之间的景气度，它不会追逐景气度，因为一个资产、一个股票的长期潜在回报率跟利润增长的斜率没有关系，所以它一定是自下而上得去找优秀的企业。

而这种自下而上挑选优秀企业的过程，就是通过研究企业财务状况，未来预期现金流；再结合每个版块每个公司的各自特点，比如医药公司看FDA，金融版块看利率和宏观态势，科技股看赢利模式等等投资策略去选定出行业优秀头部企业。

但是找到好公司不意味着万事大吉，你如果读塞思·卡拉曼的《安全边际》，你就可以体会到这一点：好东西也要好价格，选择那些价值被低估的企业，并长期持有，直到其可收益的价值体现出来为止，这才是价值投资核心思想。

价值投资是主观投资，更像是农民种地，要挑选好种子，要选季节合适，还要气象稳定，更重要的是要经历漫长的等待，才能发芽开花结果。对于很多投资额而言找不到优质企业，大跌时拿不住，等不起成了价值投资最大的难点，这也是人性难点。

量化投资注重价格和价值的短期偏离

而量化投资与主观投资不同，量化交易就是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种大概率事件，以制定策略。

量化交易能够极大减少投资者情绪波动的影响，避免了在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

正因为计算机可以最大限度的搜集各个维度的数据，处理的数据，信息量越大，纬度越大，对比、总结、判断的精准度高，失误少，所以量化投资总能在市场产生巨大波动的期间，最大程度的获得超额收益。

如果说共同点，量化范畴内的高频交易和统计套利几乎和基本面分析风马牛不相及，主要的共通之处来自中低频的多因子模型。

从这个角度来说，量化投资和价值投资的关系并不是很多人认为的互不相容、互相抵触，恰好相反，中低频的量化投资的很多策略思想都是来自于传统的价值投资和技术分析的。但是利用数学和模型的方法，可以对传统的策略进行定量处理，从而提高获胜的概率。

当然对于普通投资而言，量化投资的难度更大，它需要非常专业的数学、金融、甚至是计算机技术等一系列知识，所以想做量投资还是要挑选优秀的私募量化管理人。

总结

事实上价值投资和量化投资并不存在优劣之分，他们其实是一体二位的两种投资思维，都是在捕捉价格与价值的偏离，只是前者追求的是长期偏离，后者抓住的是短期偏离，对于投资者而言，这应该是一个互补的投资关系，可以买一些私募量化，也可以买一些价值投资的私募产品，其实这是更科学更丰富的资产配置组合。

量化进入强监管时代

西蒙斯，投资领域的“量化之王”，他创造的30年间年化66.1%的收益率成为投资界的绝响，他被无数国内量化投资者视为精神偶像。1个月前，西蒙斯永远离开了他无比眷念的人世间，1个月后，上海、深圳两大证券交易所站稳人民的立场，推出量化交易管理细则，让A股投资者能在“三公”环境中跟机构博弈，也让彷徨的量化投资者看到了重生的希望。
西蒙斯是一位获得过无数殊荣的数学家，他创办的文艺复兴科技公司坐落在长岛的石溪小镇。公司成立之初在投资界就是一个笑话，作为一家基金公司，文艺复兴科技除了首席交易员有金融背景，其他员工都没有搞过金融，公司不雇佣商学院的毕业生，也不雇佣华尔街的从业者，员工大部分是博士，有科学家、数学家、物理学家、统计学家，他们擅长计算机编程。
密码破译专业出身的西蒙斯，利用破译密码的运算法则，寻找市场数据的微弱信号，由计算机自行决策交易。数学模型可以降低投资人的风险，以及所需承受的心理压力，模型没有感情，只要选定就会自动执行，克服人性在市场面前暴露出来的弱点。多年以后，国内陆续成立了类似文艺复兴科技的基金公司，他们视西蒙斯为偶像，希望能在国内复制西蒙斯的传奇。
令国内投资者趋之若鹜的西蒙斯量化到底有多传奇呢？巴菲特是无数价值投资者的精神偶像，巴菲特旗下的伯克希尔公司从1965年到2022年期间年复合收益率19.8%，超过标普500指数的9.9%。文艺复兴科技公司旗下的大奖章基金从1988年至2018年的30年间，年化收益率高达66.1%，如果扣除高昂的交易费用，大奖章也有39.1%的费后年化收益率。
国内的量化投资者们复制了西蒙斯的模式，2014年，量化交易进入中国，2015年到2018年规模逐渐增长，到了2019年开始爆发，百亿规模量化私募当年达6家。到2024年4月，中国私募证券投资基金管理人有8306家，规模超过100亿元的私募证券基金管理人约94家，百亿量化私募有33家，量化规模约1.5万亿。百亿量化私募中以股票策略为核心策略的有26家，多资产策略有6家。百亿量化私募在行情巨幅波动的2月收益率均值为5.7%。

2024年2月成为量化私募的一个转折点

深交所在交易监控中发现，宁波灵均旗下多个证券账户通过计算机程序自动生成交易指令、短时间内集中大量下单，卖出深市股票合计13.72亿，期间深证成指快速下挫，影响了正常交易。同期，上交所也发现宁波灵均管理的多个产品大量卖出沪市股票合计11.95亿，期间上证指数短时间快速下挫。交易所限制宁波灵均3天交易，并进行公开谴责的纪律处分。一时间，量化交易利用技术、信息等优势割韭菜的质疑四起，量化交易陷入风雨飘摇之中。
在证监会统一部署坚决落实监管长牙带刺，有棱有角的要求下，站在人民的立场，对影响市场正常交易秩序、损害投资者合法权益的违法违规行为，始终保持严的基调和零容忍的高压态势，对违规交易进行快速反应，重拳出击。对宁波灵均处罚后，证监会在5月15日发布《证券市场程序化交易管理规定（试行）》，对量化全方位、系统性监管。
6月7日，深交所就《深圳证券交易所程序化交易管理实施细则（征求意见稿）》公开征求意见，同时，上交所也起草了管理实施细则的征求意见稿，并公开征求意见。细则通过程序化交易报告制度，加强机构合规风控管理，强化信息系统管理，加强交易监测监控，进行差异化收费，在发挥程序化交易在市场价格发现等方面的积极作用的同时，降低程序化交易对普通投资者的过度优势，对各项监管提出实招、硬招，维护证券交易秩序和市场公平。
交易所的实施细则在前期报告基础上进一步规定对收益互换客户等的穿透报告要求；细化对程序化异常交易行为监控指标，比如短时间内申报和撤单笔数、频率达到一定标准；短时间内大笔、连续或密集申报并成交，导致证券交易价格或交易量明显异常；短时间内大笔、连续或密集申报并成交，导致证券市场整体运行明显异常；以及其他交易所认为需要重点监控的情形；对申报、撤单的笔数、频率达到一定标准的程序化交易要从严管理、差异化收费等。
魔鬼出在细节里，量化交易基金中部分通过高频交易来获得超额收益，可高频交易在短时间内通过虚假报价再撤单这种试图操纵市场，制造假象企图诱骗其他交易者而从中牟利的行为，尤其是1秒内申报、撤单达到300笔以上或者单日最高申报、撤单的笔数达到20000笔以上，将被认定为高频交易。瞬时申报速率异常，全天多次出现个股一分钟内涨跌幅和成交数量达到一定比例的频发拉抬打压，短时间大额成交加剧指数波动等将成为交易所监管的重点。
从海外程序化交易监管经验看，普遍将高频交易作为监管重点，采取加收费用，禁止过快指令等方式严管理，交易所的实施细则结合高频交易特点和潜在风险，借鉴海外经验，在判断标准和差异化监管安排上为市场提供明确指引，旨在一定程度上削弱高频交易在技术、信息和速度等方面的过度优势，管控消极影响，让各类投资者在“三公”的市场环境中博弈。

中国目前有2.25亿投资者，自然人投资者占比99%。程序化交易的技术、信息和交易速度优势，客观上对自然人投资者带来结果不公平。实施细则重点监控可能损害其他投资者利益的异常程序化交易行为，监控指标聚焦高频交易行为等关键少数，提高量化交易成本，公平分配交易资源，维护市场公平，正是践行证监会提出的监管站稳政治性和人民性的具体体现。

量化交易到底是市场的生力军？还是魔鬼呢？海外成熟市场的程序化交易占比超过50%，美国甚至达到70%，国内目前交易占比30%左右，已经成为影响市场的一支重要力量。程序化交易在提升市场活跃度、提高交易效率方面发挥了积极作用，也在一定程度上改善了市场流动性。与此同时，程序化交易确实在一些特定时点也存在策略共振、交易趋同等问题，加大了市场波动，也因其技术、信息和速度优势，引发了市场有关其不公平性的质疑。
证监会推出量化交易管理规则之后，交易所出台的实施细则，可谓是量化在经历了2月饱受质疑之后的一次重生。作为资本市场的一股重要力量，显然不能一刀切，应该理性、正确地看待，当然也不能任其发展，不受任何约束和管控。国内量化在证监会的管理规定出来后，量化交易市场占比、换手率有所下降，交易上整体朝降低频率、审慎规范的方向发展。
据了解，交易所在广泛征求实施细则的公开意见同时，将推进建立北向投资者程序化交易报告制度。按照内外资一致的原则，推动明确北向投资者报告内容、路径、时限等具体安排，将北向量化交易纳入报告范围。交易所对高频交易差异化收费、行情信息收费等市场影响较大的规定，充分进行测算评估，待征求市场各方意见后，推出高频交易差异化收费相关规定。交易所还将评估完善程序化异常交易监控标准，在适当时机以适当的方式发布。
监管的政治性和人民性就是让所有市场的参与主体都能在公平、公正、公开的“三公”市场中进行博弈，作为市场重要力量的量化不应该是没有规则的掠食者，只有在监管的规范之下，才不会在饱受质疑中风雨飘摇，才能真正获得重生。也只有在健康的市场秩序中，中国的量化信徒们才有机会成就西蒙斯那样的传奇。面对交易所的量化实施细则，也许，老百姓会说，按方抓药，照办就是。

价值投资是量化的“克星”

管理层规范量化交易，不少投资者都在内心里欢呼，认为只要禁止了量化交易，炒股赚钱就会是大概率事件。事实上，管理层对于量化交易从来也没有禁止，只是规范其行为，限制其过高频率的报单，但老投资者都明白，量化交易并非投资者亏损的根源，要想战胜量化，坚持价值投资是唯一的办法。
关于管理层对于量化交易的规范措施，对于量化投资机构而言，在实践中只需要对执行策略稍加改动规避就可以，对于绝大多数的量化交易不会有太大的影响。因此，量化也并不会消失匿迹，不管股民喜不喜欢，量化依然会在A股市场里长期存在，因为这是国际趋势。
事实上，量化交易针对的只是投资者的错误，当投资者贪婪和恐惧的时候，量化交易进行反向操作，利用投资者的错误赚钱，这也是投资者痛恨量化交易的根源。原本过去有个博傻理论，说的是人们之所以完全不管某个东西的真实价值而愿意花高价购买，是因为他们预期会有一个更大的笨蛋花更高的价格从他们那儿把它买走。这也被投机者视为经典。但是有了量化交易出现，电脑通过数据分析和数据挖掘，直接找到投资者博傻时候的特征，当投资者正在等待比自己更“傻”的人进场的时候，量化交易直接出手，不管是傻的还是更傻的，直接都被消灭掉，所以投资者认为是量化交易动了自己的奶酪。

量化并非无解，价值投资是量化的天然克星。投资者要保持理性，坚持价值投资，不盲目追涨、不盲目杀跌，只在公司价值高于价格时买入，公司价值低于价格时卖出，自己不犯错，量化交易就拿你没办法，公募基金从来不怕量化交易，正是这个道理。
投资者也不必过于害怕量化交易，事实上也有大资金做局猎杀量化资金的时候，例如大资金假装成很多傻傻的散户投资者，去封住涨停板，等待量化资金高位融券做空，然后大资金在高位继续买入更多的股票，直到达到量化资金的买入极限，然后次日进一步推高股价，融券做空有天然的七寸，只要股价不断上涨，量化资金总要自残或者被强制自残，单一的股票数量总是有限，资金却可以相对无限，当量化资金被迫割肉还会形成空杀空的格局，历史上被猎杀的做空资金不在少数，每一次量化资金被猎杀都会是灭顶之灾，很多看起来非理性的个股高价，都不排除有量化资金爆仓在其中推动。
投资者不要神化量化，也不必惧怕量化，量化只不过是电脑代替人脑下单而已，虽然冷血无情，但只要投资者坚持理性交易，价值投资，量化资金自然就没有市场，这也是投资者想长期在股市盈利的必然策略。

什么是量化交易？普通人能用量化吗？

什么是量化交易？
在金融市场上，有一类神秘而强大的投资者，他们不靠直觉或者经验来做出交易决策，而是依靠数据和算法来寻找市场上的规律和机会。他们就是量化交易者。
量化交易并没有一个精确的定义，广义上可以认为，凡是借助于数学模型和计算机实现的交易方法都可以称为量化交易。目前，比较常见的量化交易方法包括股票多因子策略（阿尔法）、期货CTA策略、套利策略和高频交易策略等。简单说就是设定好一个数据或者条件的模型去执行交易策略。
量化交易的优势在于可以客观、高效、快速地做出交易决策，克服人为的情绪和偏见，发现市场上的规律和机会。量化交易者通常会利用大量的数据和复杂的程序来进行分析和执行，以求在竞争激烈的市场上获取超额收益。

普通人可以进行量化交易吗？
量化交易听起来很高大上，很多人可能会觉得这是专业的量化机构或者对冲基金才能玩得起的游戏，普通人根本无法参与。其实，这是一种误解。
事实上，任何人都可以进行量化交易，只要你有一台电脑、一些数据和一些软件。当然，这并不意味着你就可以轻松地赚取大笔的利润，你还需要有一些数学、统计、编程等基本的知识和技能，以及一些投资的理念和方法。
如果你想要像专业的量化机构或者对冲基金那样，利用高频交易、套利策略、多因子模型等复杂的方法来获取超额收益，那么你可能需要具备一定的数学、统计、编程等能力，以及相应的数据和软件资源。这对于普通人来说，可能有较高的门槛和成本。
但是，如果你只是想要借鉴量化交易的思路和方法，来提升自己的投资效率和业绩，那么你完全可以尝试一些简单而有效的量化策略，比如基于技术指标、趋势线、均线等技术分析工具的交易策略，或者基于财务数据、估值指标、市场情绪等基本面分析工具的交易策略。这些策略都可以通过一些常用的软件或者平台来实现，比如Excel、Python、R语言等。

如何开始量化交易？
如果你对量化交易感兴趣，并且想要尝试一下，那么你可以按照以下几个步骤来开始：
第一步：学习基本知识。你需要了解一些金融市场的基本知识，比如股票、期货、期权等金融产品的特点和风险，以及一些常用的投资理论和方法，比如资产定价模型、投资组合理论、风险管理等。
第二步：选择合适的工具。你需要选择一个适合你水平和需求的软件或者平台来进行量化交易。如果你只是想要做一些简单的数据分析和图表展示，那么Excel就足够了。如果你想要做一些更复杂的数据处理和回测，那么Python或者R语言就更合适了。如果你想要直接使用一些现成的量化策略或者平台，那么你可以选择一些专业的量化网站或者APP

第三步：获取数据。数据是量化交易的核心和灵魂，没有数据就没有量化交易。你需要根据你的交易策略和目标，选择合适的数据来源和类型。比如，如果你想要做股票的多因子策略，那么你就需要获取股票的价格、财务、估值等数据。如果你想要做期货的CTA策略，那么你就需要获取期货的价格、成交量、持仓量等数据。你可以从一些免费或者收费的数据提供商那里获取数据。

第四步：设计策略。这是量化交易最关键也最有趣的部分，你需要根据你的数据和知识，设计出一个能够在市场上获取超额收益的交易策略。你可以从一些经典的量化策略中获取灵感，比如动量策略、反转策略、价值策略等，也可以根据自己的创意和想法来构建策略。你需要明确你的策略的逻辑和假设，以及你的交易信号和规则，比如何时开仓、平仓、加仓、减仓等。
第五步：回测策略。这是量化交易最重要也最容易出错的部分，你需要用历史数据来验证你的策略是否有效，以及它的表现如何。你需要注意一些常见的回测误区和问题，比如过拟合、未来函数、滑点、成交量等。你需要对你的回测结果进行详细的分析和评估，比如计算你的收益率、波动率、最大回撤、夏普比率等指标，以及绘制你的收益曲线、风险曲线等图表。
第六步：优化策略。这是量化交易最困难也最有挑战性的部分，你需要根据你的回测结果和分析，对你的策略进行改进和优化，以提高它的稳定性和可靠性。你可以从多个方面来优化你的策略，比如调整你的参数、增加或减少你的因子、改变你的信号或规则等。但是，你也要注意避免过度优化或者过度拟合，导致你的策略失去了泛化能力和适应能力。
第七步：实盘交易。这是量化交易最终也最实际的部分，你需要用真实的资金来执行你的策略，并且实时地监控和管理它。你需要注意一些实盘交易中可能出现的问题和风险，比如程序错误、网络延迟、市场冲击等。你也需要定期地评估和总结你的实盘表现，比较它与回测结果之间的差异，并且根据市场环境和自身情况，及时地调整和更新你的策略。

量化交易到底是怎么赚钱的？

量化交易是利用数学模型进行投资决策的交易方式，通过计算机程序快速分析市场数据，为投资者提供精准的投资信号。个人可以通过量化交易提高投资收益，但需要具备一定的金融基础知识和编程能力。

能直连交易所，获取完整、实时、准确的数据。必须有交易接口，根据策略指令，实现下单撤单，自动交易，获取账户资金和持仓。渠道要安全正规，不通过第三方中转。有了这几点保障才能安全地开始量化交易
在这个金融高速发展的时代，人们对于理财投资的需求越来越大。而量化交易，这个曾经看似高深的领域，如今也逐渐进入普通投资者的视线。那么，量化交易到底是什么意思？量化又是如何帮助我们赚钱的呢？今天，让我们一起来揭开量化交易的神秘面纱。

一、量化交易的基本概念
量化交易，简单来说，就是利用数学模型进行投资决策的一种交易方式。它将复杂的金融市场数据通过数学模型进行解读和分析，以实现投资决策的科学性和准确性。在这个过程中，计算机程序扮演了重要角色，能够迅速捕捉市场变化，为投资者提供精准的投资信号。
二、量化交易的赚钱原理
量化交易通过计算机程序对市场数据进行快速分析，能够在短时间内发现市场机遇并做出反应。此外，量化交易还可以通过算法自动化执行交易策略，降低人为干预和情绪影响，使投资决策更加理性。通过这种方式，量化交易可以降低风险并提高盈利能力，让投资者在市场上获得更好的回报。

三、如何自己进行量化交易
虽然量化交易看起来很神秘，但其实它的门槛并不高。在以前，开通量化交易接口权限，必须是机构，或者资产动辄千万资产的门槛，现在已经不需要了，个人账户可以申请开通。

以下是一些建议，帮助开始自己的量化交易之旅：

1、学习金融基础知识，想要做好量化交易，首先需要对金融市场有一定的了解。建议系统地学习金融知识，为后续的量化交易打下基础。
2、学习编程语言，量化交易需要具备一定的编程能力。Python是目前最常用的编程语言之一，可以用于开发量化交易策略。通过学习Python，你可以更好地理解和实现量化交易模型。

3、选择合适的量化平台，选择一个适合自己的量化平台是至关重要的。市场上目前可以快速上手，支持python语言交易接口平台不多，我在用的这个不仅支持python，还集成了市场上常见的策略模块，还支持VBA，如果你习惯了通达信和同花顺VBA指标，可以无缝迁移。
4、获取免费学习资源，网络上有很多关于量化交易的学习资源，包括现成的代码资料和教学视频。通过这些资源，你可以快速入门并了解基本的量化交易策略。
5、实践是最好的老师，通过模拟交易和实际操作，你可以将所学知识应用到实际市场中。在实践中不断尝试和调整策略，逐步提高自己的投资技能。

四、机构的优势与个人业余的量化交易
尽管个人业余做量化具有更多的自由度和灵活性，但机构在某些方面仍具有明显优势。例如，机构拥有更多的资金和资源，可以购买专业数据、使用高性能设备和雇佣专业人员。这些优势使机构能够更快速地开发和实施复杂的量化交易策略。
但是个人业余量化也有独特的优势。在业余时间进行量化交易的研究和实践可以让你更深入地了解市场和策略的本质。同时，没有工作压力和业绩要求的束缚，个人可以更专注于策略的研究和创新，发掘更多潜在的投资机会。

量化交易虽然具有一定的门槛，但并非遥不可及。通过学习和实践，个人投资者也可以掌握量化交易的技巧并实现盈利。关键在于不断学习和尝试，积累经验和调整策略。

股东来了 阿牛智投走访上市公司

5月24日，阿牛智投联合点掌投教基地等走访上市公司古越龙山，带领35位中小投资者参观了古越龙山的中央酒库、黄酒文化博物馆等。

“走访上市公司的活动很好，让我们对企业了解更深入了，也更有信心了……”不少投资者希望多多举办走访上市公司的活动。

在《股东来了》活动到来之际，阿牛智投通过组织投资者实地调研上市公司等方式，引导投资者了解公司经营发展状况、技术产品特点，关注上市公司质量与投资价值，促进形成理性投资、价值投资、长期投资的良好氛围。

“价值投资”和“量化投资”的区别：思想家vs工程师

价值投资
说到价值投资，很多人都会想起股神巴菲特。在他过往的历史投资业绩中，复利回报高达20%。而他一年一度的巴菲特全球股东大会，更是成为了全世界聚焦的财经大事，而巴菲特的经典投资语录更是被奉为价值投资者的圣经。
所谓的价值投资，简单理解，就是买入优质的上市公司，并且长期持有。
具体来说，价值投资更多是从实体经济的角度去评价一家上市公司，看重企业的经营情况和持续发展的能力，然后在股票市场上以合适的价格买入股票，从而获得更加明确的投资回报。
价值投资的另外一个特点就是“长期持有”。股票市场瞬息万变，从短期来看，优秀的企业并不一定会有良好的股价表现。真正优秀的企业需要经得起时间的考验，而他的投资价值也会随着时间的推移不断地放大，最终也将反应在股票价格上。因此，优秀的价值投资者不仅需要眼光精准，而且要拿得住，等得起。
相信读过巴菲特书籍的朋友都有一种感受，这位已经年过90的老人，不仅仅是一位投资的高手，也是一位生活的智者，不断在讲述一些富有商业智慧和人生哲理的看法。而这也就不难理解为什么价值投资的理念会更容易被投资者去理解和接受。

量化投资投资
相比之下，量化投资派则表现出与价值投资完全截然不同的风格特点。量化基金可谓是是当下中国A股市场中的“顶级玩家”。无一例外，优秀量化机构都是由一群具备数学、物理、计算机、人工智能等专业背景的核心团队组成的。在某种程度上，量化机构本身更像是一家科技型企业。

量化投资是市场上理性的代表，更倾向于“用数据说话”，通过数据模型，建立交易买卖规则，借助计算机完成高频次大规模的交易。相比于价值投资的“长期持有”策略，量化投资更加追求“短平快”，追求颗粒归仓、积少成多的稳定回报。
最近在网上看到一个关于量化投资的段子，说的是做量化投资的程序员大部分连股票都没炒过，而他们写的程序却发现了市场规律，然后用合理的仓位和策略去做交易。连这些人都能赚钱，其实我们需要做的是克服自己的贪婪和恐惧，做一个无情的交易机器就好了。短短几句话，就把量化投资的精髓描述出来。
而它也告诉我们一个不容忽视的真相：在股票市场上赚钱，不仅需要智慧和想象力，更需要的是严格的交易纪律。

总结和比较
如果我们把优秀的价值投资派比喻成才华横溢的“思想家”，那么量化投资派就是冷静理性的“工程师”。
价值投资的目标是赚取长期有效市场的收益，量化投资的目标是赚取短期无效市场的钱。
价值投资者追求的是长期的确定性和方向感，一旦认定，就会选择长时间的忍耐和坚守。因此，价值投资者就像是感情世界里的“暖男“更加长情，更加坚定。
量化投资派更像是PUA的高手，具有移情别恋的“渣男体质“，擅长利用“人性的弱点”，而且技术高明，能够在瞬息万变的市场中精准锁定目标，快速出击，见好就收，绝不恋战。

可能有人会问，国内的价值投资和量化投资哪一个更好？
一道一术，一长一短，可以说是“各有千秋“。重要的是，我们要对中国市场有信心。中国A股作为全球最大的新兴股票市场以及散户交易市场，不仅具有庞大的增长潜力，同时具有十分良好的市场流动性，而这些方面对于“价值投资”和“量化投资”来说都是利好的消息。对于国内的高净值客户而言，同步去配置价值投资策略 和 量化投资策略基金，应该会是更好的选择。

坚持价值投资：战胜量化的长线之道

投资界的大佬们一直在探讨两种不同的投资方法：价值投资和量化投资。虽然两种方法都追求资本利润的最大化，但它们的投资分析方法和决策方式不同。

价值投资是长期投资的策略。它通过对公司基本面的分析来决定是否购买该公司的股票。价值投资的本质是投资者在股市中寻找被高估或被低估的股票。投资者通过研究公司的财务数据，比如资产负债表、现金流量表和利润表，来确定这些公司是否在当前价格下被低估或被高估。
量化投资是基于大量数据分析和统计模型的自动化投资策略。这些策略依赖于数据预处理、模型开发和优化，以及投资决策。这种投资方法通过使用复杂的算法来对市场进行分析，通过寻找潜在的市场信号来做出投资决策。这种投资方法的目的是为了生成绝对回报和相对回报。

价值投资与量化投资的区别
价值投资是基于研究分析的投资方法，而量化投资则是使用大量数据和算法构建出来的自动化投资策略。价值投资强调对公司基本面的深入研究，并判断企业的真实价值，而量化投资则是依靠数据和算法来选定持股。
价值投资也更能够适应市场的变化，因为它是长期持有投资。如果投资者发现自己的投资组合中有一些股票被严重低估，这种机会存在一段时间后可能会被人们发现。如果投资者能够坚持不懈地投资，那么他们可能会发现在未来几年中获得高额回报的机会。
然而，量化投资往往可以更快地适应市场变化，因为它往往会依赖于一些预测性模型，而模型本身会不断更新和改进。

价值投资的优势
尽管量化投资在近年来的大量数据与算法的加持下，表现出很强的市场优势，但仍有一些优势本质上更有价值：
1. 真实价值
价值投资依靠公司的基本面数据来进行分析，判断股票的真实价值。这种投资方法是经过了时间的考验的，可以为投资者提供可信的信息。
2. 长期收益
价值投资着眼长线，让投资者坚守抱负，耐心等待股票的回报。投资者不会一遇到市场震荡就抛售，而是会调整仓位以迎接未来的投资机会。相反，量化投资依赖于极端的短期走势，可能会在市场波动时产生压力。
3. 风险控制
由于价值投资主要依赖于公司基本面分析而不是周边因素，因此其涉及的风险较小。如果投资者能够充分研究公司，然后决定其价值是否被低估，就可以减少投资风险。
然而，要做好价值投资，就需要有技巧和实践。投资者需要具备良好的财务知识和分析能力。

尽管量化投资的优势越来越明显，但纵观历史，价值投资已经被证明是长期可靠的策略。作为一个投资者，如果想要战胜变幻莫测的市场，那么坚持价值投资将是最好的选择。重要的是，投资者需要在投资时做出明智的判断，避免跟风潮流，秉承独立思考的态度，始终保持冷静。最后，成功地进行价值投资需要时间和坚持，要怀着耐心和长远的眼光进行。