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量化交易，就是将人的投资思想规则化、变量化、模型化，形成一整套完整、可量化的操作思路，并且这个思路可以用历史数据进行分析验证，在交易阶段可以由计算机自动执行的一种投资方式。量化交易也是一种交易，那么对于交易，我们如何来进行评价呢？
1 弄清楚我们赚的是那一部分的钱
因为价格有波动，所以就为收益提供了空间。所有的收益都来自于市场不同参与方对标的价值看法的时空错位。而波动又分为三类：
1)系统性波动
2)相对性波动
3)交易性波动
系统性波动是指日线，周线，甚至月线的波动。相对性波动是指不同的品种之间存在的价格差之间的波动。交易性波动是指分钟线上面的波动。
每一种投资，都是挣的上面某一种波动的钱，量化交易策略的种类很多，包含了上面三种波动。在做的时候我们也要明白，做的这个类型的交易，赚的是哪一部分的钱。
2 弄清楚单位风险的收益率
我们讨论投资，不仅需要知道收益率怎么样，也要知道承担了多少风险，而夏普率就是描述风险收益率的一种指标。
夏普率=（收益-无风险利率）/波动率。比如说，两个理财产品，A产品有赔5%的风险，收益率10%；B产品有赔50%的风险，有赚5倍的可能。哪个好？肯定是B好。
为什么呢？同样是100W，A收益10万，可能的风险是5万。B如果只拿100万中的10万投资，其他的90万放余额宝，可能的风险还是5万，但收益是50万，而且还有90万余额宝的利息。
核心的意思是说，看策略的好坏，必须要考虑风险收益比率。
3 弄清楚胜率和赔率
胜率是指出手赚钱次数与总出手次数之比；赔率是指平均每次出手赚到的钱除以平均每次出手赔的钱，也叫做盈亏比。投资策略，有的是高胜率低赔率，有的是低胜率高赔率，两样都高的，基本是不存在的。一般来说，胜率在40%左右，盈亏比在2以上的，就算不错的策略了。
二、量化交易的玩法分类
就像金融包含：银行、证券、保险、信托、期货、基金等不同分支一样，量化交易的门类很多。大体上来说，量化投资分为：阿尔法策略、低风险套利、统计套利、程序化CTA、高频交易等。
1 阿尔法策略
首先，阿尔法策略为什么要叫阿尔法呢？因为天文学里把一个星系里面最亮的那颗星叫做阿尔法星。发明套利的人觉得这个方法最牛，所以把它叫做阿尔法套利，看起来是不是逼格瞬间爆炸？
阿尔法策略是指，不管指数是涨还是下跌，都能赚钱的一种方法，具体的操作思路是找出市场里最优秀的品种，做多这些品种，然后做空相应多的指数，这样就锁定了最优秀的品种带来的收益，而把指数带来的波动进行了平抑。
阿尔法策略是一种回撤和收益都比较小的交易策略
2程序化交易
这是一种适合大众使用的程序化交易方法，是指将交易策略的思想设计成完整的逻辑运行体系，然后用合适的计算机语言编写成程序，有计算机进行自动交易。程序化交易的优点是，将交易模式系统化，制度化，排除人性的心理障碍，确保交易策略的执行行。挣的是趋势的钱，挣的是纪律的钱，但因为趋势不常有，所以这是一种低胜率，高赔率的方法。
程序化交易由入场条件、出场条件，品种选择、时机选择，资金管理，一起组成。
3 统计套利
统计套利是指我们通过计算某些关联品种之间出现了价差的扩大，那就可以在品种之间进行配对交易，从而进行套利。
比如，A品种是30块，B品种是15块，AB之间有一个线性的关联，他们的价差经常就是15块，当A品种涨了4块，变成34块，B品种上涨只有1块，变成16块，他们的价格差变成了18块。那就可以卖出A品种，买入等量B品种，等待他们之间价格差回到15块，就可以把这3块钱的价格差赚到了。不管到时的价格是A品种100，B品种85，还是A品种20，B品种5块。他们之间价格差异的平抑，是统计套利的利润来源。
4 低风险套利
低风险套利是指本身这个套利风险就很低的一种套利方式，不需要考虑寻找最优品种这个事情。那什么样的套利本身风险就很低呢？
比如说，在城东的白菜4块一斤，城西的白菜6块一斤，那在城东买，然后在城西卖出相同的白菜，就能赚2块的差价，就是一种低风险套利。这是一个生活中的例子。
比如用人民币买入数字货币，然后转到其他交易所，比如韩国的交易所，卖出韩元，再将韩元换成人民币，在转移过程中价格没有波动的情况下，产生的差价就是你赚的利润了。这些套利比较容易执行，收入也很可观，而且风险很小。
5 高频交易
高频交易是指利用计算机处理市场微观结构层面的不均衡性，往往交易次数多，持仓时间短，可能会送大量交易指令，又快速撤单，再反向做交易获得收益，每笔交易平均利润小但稳定。
优点是总收益率极高，当日平仓降低隔夜风险，隔夜资金利息收入降低资金成本，绩效评估周期短。
6 算法交易
这是一种为了降低冲击成本的一种被动的程序化交易，通过科学的成本估算模型和交易实施算法，将一个大额的交易拆分成系列小额交易 在合理的时间点分别执行，以此来尽量减少 对市场价格造成的冲击，降低交易成本，而且还能帮助机构投资者快速增加交易量。
目前的量化交易平台可以从开发语言、技术架构、系统架构、策略方向、交易方式等多个方面进行分类。像博特平台的上的就有较完整的架构体系，专业的交易策略逻辑是量化投资的成功制胜的关键。
下图是博特量化策略作者实盘跑的数据：
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