量化交易入门：原理、策略与实用工具介绍

量化交易概述

量化交易是利用计算机程式和统计模型，基于大数据作出投资决策的交易方式。它将人的直觉与经验转化成明确且可规律重复执行的数学规则，自动完成买卖指令，最大程度降低情绪干扰，提升交易效率和准确度。

运作流程

量化交易通常包含策略研发、策略回测、风险管理、程式实现和实盘执行五个阶段。首先通过分析市场数据建构数学模型，验证策略在历史数据中的效果，再设定持仓比例及最大回撤，最终将策略程式化并连接交易介面，实际操作中可不间断进行买卖指令执行。

常见策略类型

常见量化策略涵盖动量策略（买入涨势强劲资产）、均值回归（价格偏离平均即反向操作）、套利策略（利用跨市场价差低风险获利）及利用机器学习模型发掘复杂市场模式等。这些策略多以 Python 或专业量化平台实现并反覆回测。

适合新手的平台工具

新手可选择 Gate 策略广场享用自动化交易策略，亦可用 QuantConnect 及 Backtrader 等开源框架自行撰写回测策略。 BigQuant 支持中文操作，提供拖拉拽搭建功能，降低编程门槛，方便无程式基础的用户入门量化。