我很早就听说过“量化交易”，但只是宏观的认识，有个概念而已，觉得那离自己很遥远，但直到今年一月份听了邢不行老师的量化课程后，对量化交易才有了直观的认识。

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首先，邢老师2018年在币圈熊市大背景下通过量化交易获利12倍。

其次，邢老师演示了定投量化的实现方法，只通过几行Python代码就实现了定投策略的回测。

原来普通人也可以做量化交易，而且收益如此之高，这让我开始对量化关注起来，并开始学习。

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也许你觉得“量化交易”是个新鲜事物，但实际上量化交易已经有四十多年的历史了，目前美股中60%的交易属于量化交易。

在1970年代，随着计算机技术的兴起，华尔街找到了计算机专家、金融专家等开始研究量化，通过量化交易来盈利。

从事量化交易的从业者英文是quants，汉语音译为“宽客”。这些宽客们通过量化交易获取了惊人的利润，香帅提到，2006年，顶级宽客们的年平均利润是5.7亿美元。

量化交易如此美好，是不是只要进行量化交易就很容易赚钱，不进行量化交易就没有活路了呢，实际上并不是这样。

香帅举了个例子，摩根斯坦利当时组建了个长期资本管理公司，公司团队中有两个诺贝尔奖获得者、一个美联储副主席，在公司成立之初获得了巨大的成功，其年均收益率远超同期的其他基金公司，但就是这样一个金光闪闪的公司后来遭遇了滑铁卢。

1998年时卢布大幅贬值，俄罗斯债券遭到抛售，长期资本管理公司根据历史数据判断俄罗斯不会赖账，他们不仅不抛售，反而大规模买进。然而，1998年8月，俄罗斯宣布不再偿还任何债务，消息一出，卢布继续大幅贬值，他们一天就损失了几亿美元，公司也因此被迫清算倒闭。

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谈了量化交易的成绩和风险的正反例子，量化到底是什么呢？

百度百科中，对量化交易是这样定义的：

量化交易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，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

这有点晦涩，简单说，量化交易就是通过计算机对历史数据进行分析、确定策略后，通过计算机进行自动买卖等操作来获利。

可以看到，量化通过计算机分析数据、确定策略，策略在历史数据中有非常好的投资收益，才会被采用，这避免了我们的主观想象；同时，买卖操作是自动化的，不需要我们人为干预，这又避免了我们的随意操作，不需要再为交易纪律而烦恼。

量化能够获利的关键是策略，有了一个好的策略，赚钱就是等待时间。

那为什么量化交易会赔钱呢，这主要是因为量化策略是从历史数据中来的，而交易发生在未来，未来是存在着不确定性，不一定就沿着历史走啊。

所以，量化交易不是灵丹妙药，包治百病；而是一把神兵利刃，需要我们的驾驭，从历史中找出符合未来的策略，才能无往不利。