量化交易的概念
量化交易（Quantitative Trading）起源於上世紀70年代，目前以逐漸發展為成為一種主流的交易手段。具體來說，量化交易是一種使用計算機取代人為判斷進行決策的投資方法。透過利用先進模型，對於海量資料進行分析，量化交易能夠發掘出市場中的投資機會。同時，量化交易避免了人的情緒波動等非理性因素所帶來的錯誤判斷。目前，在成熟的傳統金融市場（如美國），有70~80%以上的交易是由量化交易完成的。而在諸如中國、印度這樣的新興金融市場，這一比例約40%左右。
知名的量化投資企業有成立於1982年的文藝復興科技（Renaissance），以及依賴大資料和人工智慧，擅長分析新聞輿情的2 Sigma等等。
從原理上來說，量化交易與傳統交易都基於市場的非有效或弱有效理論（Weak-Form Market Efficiency）。在無效或弱有效的市場中，由於資訊不對稱、交易成本、市場心理等因素，資產的價格會被高估或是低估，而準確捕捉到這種定價上的市場失靈（Pricing Inefficiency），則是獲得超額收益的關鍵。
在傳統人工交易模式中，投資經理常常進行成長等基本面上的分析，對個股加以估值，從而發現定價不當的資產，並在交易中獲利。而在量化投資中，人腦中抽象的金融、經濟學知識則被具現化為程式和演算法。
舉例來說，衛星資料顯示，某段時間內全球沃爾瑪商場外的停車數目有所增加，這表明沃爾瑪的顧客增加，預期下一季度財報表現更佳，沃爾瑪股價彼時也將上漲。因此，量化程式在發現停車數目顯著增長時，便會在沃爾瑪股價尚未上漲前，及時購入相關資產，以實現獲利。
在紛繁龐雜的市場上，海量因素都影響著資產的價格。無論是歷史價格起伏，還是供應鏈的變動，甚至是社交媒體上的討論，都可能幫助我們預估市場價格的漲跌。而對海量資料進行分析彙總，全面、系統地發掘市場上的不當定價，正是計算機所擅長的。尤其對那些市場上反覆發生的套利機會，計算機能夠實現良好的識別和捕捉。
量化交易分類
按照交易頻率劃分，頻率從低到高，可以將量化交易分為超低頻交易（投資週期可達1天乃至一週），中低頻交易（投資週期在1秒到1小時級別）以及高頻交易（High-Fluency Trading，HFT，投資週期在1秒以內，甚至可以達到毫秒級別）。
量化交易要素
對於量化交易來說，硬體環境、相關資料、金融理論、程式開發，四點缺一不可。就高頻交易而言，由於交易週期極短，需要最大限度提高決策速度，降低決策延遲，硬體、軟體條件尤為重要，比如，高頻交易團隊會使用特製的電路硬體（FPGA）提高速度。因此，高頻交易具有很高的技術和資金門檻。
量化交易的理論一般被稱為交易策略。一個完整的交易策略至少需要包含輸入、邏輯處理方法、輸出三個部分。常見的交易策略有很多種，新興方法有如機器學習、大資料分析等，目前正在量化領域不斷髮展，傳統策略則有統計套利類策略、趨勢跟蹤類策略等等。
量化交易與虛擬貨幣
虛擬貨幣市場的某些特點，使得開展量化交易具有天然優勢。首先，虛擬貨幣交易所往往提供相關API介面，方便使用者獲取詳細的歷史價格資料。此外，與股票市場不同，虛擬貨幣市場7x24小時開展交易，程式能夠24小時運轉，迎接全天候的交易挑戰，虛擬貨幣交易資料也更為連貫性，更利於開展研究。
個人可以開展量化交易嗎
雖然很難達到高頻級別的量化交易，個人所有的硬體、程式也能夠捕獲分鐘、秒級的交易訊號，可以實現中低頻的量化交易。
目前，開發量化交易軟體的主流平臺語言是Python和R語言。至於交易策略，普通玩家可以選擇自行開發演算法，實現某種交易技巧，也可以根據某些交易指標如蠟燭圖、布林帶等，編寫量化程式。在完成相關的軟體、硬體準備後，還必須利用歷史資料，對所編寫的程式進行迴歸測試和模擬交易，經過測試後，便可以開展實盤交易了。
除了自行配置開發環境、開發量化程式外，投資者也可以訪問Gate.io的量化中心，一鍵實現智慧量化策略和數字資產的量化交易。
Gate.io 芝麻開門量化中心
作者：Gate.io 研究員：Edward Huang
*本文僅代表研究員觀點，不構成任何投資建議。
