從量化的角度做外匯交易
如果從賣方的角度來看的話，手動交易員肯定會越來越少。
很多投行自己也會調侃，越來越像科技公司而不像金融公司了。投行交易大廳里的交易員從幾百個變成幾個也已經不是什麼新聞了，投行在交易方面更多的重心放在交易速度和反應以及對高頻order book的處理上了。
哪些類型的交易員最容易被機器替代，哪些最難被替代？
這個問題如果從頻率角度考慮的話那麼首當其衝是高頻領域，什麼毫秒微秒的時間單位對於像Citadel， Jump， Morgan Stanley等這些行業大佬來說，手動交易幾乎無立足之地。
如果像上述高頻交易行業頂尖公司那樣擁有非常好的程序設計算法外加過硬的硬件設施的話，在高頻領域裏人工交易很難有蛋糕分。（當然了也有一些手動高頻刷單量做流動性的手工刷單員，但是這些人隨着人力成本的上升和機器成本的下降，大部分已經被半自動或者全自動替代了）
前半段好像太悲觀了，真的有一種交易員要消失了的感覺，那麼什麼類型的交易員最難被替代？
我認爲是宏觀交易員，尤其是持倉周期很長的那種。
但是這也恰恰是主觀交易領域最難的交易方法。
這個時候量化是一個工具，一個幫手，最後做決策的還是人腦。而且做了決策之後下單方式也可以是自己手動下，也可以是利用方便的算法幫助我們下單。所以這種情況下去分析孰優孰劣是很複雜的，很難直接進行主觀和量化交易的比較。
甚至有一些量化基金的基金經理已經不知道量化策略里給出的信號是怎麼算出來的，因爲裏面的算法和預測太複雜了就像個黑匣子，你不知道裏面是什麼運行的，你只能知道輸出的結果。不過可以確定的是一旦在宏觀交易領域量化如果有重大突破，那人工交易估計很難再有發展了，等到那一天到來的時候就是人工交易的末日。
量化投资理论文献综述 原创
量化交易哲哥
引言 ： 量化投资在海外的发展已有 30 多年的历史， 其投资业绩稳定， 市场规模和份额不断扩大、 從量化的角度做外匯交易 得到了越来越多投资者认可。 事实上， 互联网的发展， 使得新概念在世界范围的传播速度非常快， 作为一个概念， 量化投资并不算新， 国内投资者早有耳闻。 但是， 真正的量化基金在国内还比较罕见。
1、 简介
量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型， 对于量化投资中模型与人的关系， 大家也非常关心比较关心。 定性投资和定量投资的具体做法有些差异， 这些差异如同中医和西医的差异， 定性投资更像中医， 更多地依靠经验和感觉判断病在哪里； 定量投资更像是西医，依靠模型判断， 模型对于定量投资基金经理的作用就像 CT 机对于医生的作用。 在每一天的投资运作之前， 我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描， 然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
2、 量化投资的由来
从历史上看， 量化投资可以追溯到很久。对量化投资发展产生重大影响的人物及事件如：1900 從量化的角度做外匯交易 年威廉· 江恩使用几何学、 数学和占星术研究投资； 1930 年理查德· 唐奇安按照“规则投资的投资方式进行投资； 1970 年艾迪· 赛柯塔使用电脑和历史价格选取最佳的规则；1980 年所罗门兄弟银行的约翰· 梅里威瑟进行债券套利； 1988 年詹姆士· 西蒙斯成立复兴技术公司； 1990 年各类金融衍生工具、 量化分析大局进入投资银行； 1998 年长期资本管理公司倒闭。
进入新世纪后， 主要有： 2000 年全自动交易、 高频和超高频交易、 交易所并购等新兴方式出现； 2010 年出现机房共置、 暗池、 量化共同基金、 可投资量化指数等。
3、 简述量化投资的 4 大特点
其实， 定量投资和传统的定性投资本质上的相同的， 二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础， 而投资经理可以通过对个股估值， 成长等基本面的分析研究，建立战胜市场， 产生超额收益的组合。 不同的是， 定性投资管理较依赖对上市公司的调研， 以及基金经理个人的经验及主观的判断， 而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”， 更加强调数据
第一： 纪律性， 所有的决策都是依据模型做出 的。 纪律性首先表现在依靠模型和相信模型， 每一天决策之前， 首先要运行模型， 根据模型的运行结果进行决策， 而不是凭感觉。
第二， 系统性。 具体表现为“三多”。 首先表现在多层次， 其次是多角 度, 再者就是多数据，
第三， 妥善运用套利的思想。 定量投资正是在找估值洼地， 通过全面、 系统性的扫描捕捉错误定价、 错误估值带来的机会。
第四， 靠概率取胜。 这表现为两个方面， 一是定量投资不断的从历史中 挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。 二是依靠一组股票取胜， 而不是一个或几个股票取胜。
4、 量化投资的方法
1） 情绪监控
在投资中， 投资者都并非完全理性， 他们受制于情绪波动， 并且他们的行为会有各种各样的偏差， 所以建立投资者情绪监控指标体系， 并且拟合成情绪指数， 在量化投资过程中加以利用。
2） 行业配置与行业轮动
首先从多个角度入手分析 A 股市场行业轮动规律； 然后在行业选择上， 通过业绩驱动、 估值回复、 动量反转三个方面结合进行； 最后积极利用动量反转把握短期行业轮动。
3） 大小盘风格轮动监测
确定大小盘轮动指标体系， 计算月度风格指针， 然后通过风格指针判断风格轮动趋势。
4） 驱动因子与量化选股
投资收益可以分解为市场因子、 情绪因子、 规模因子等， 量化投资就是童话量化因子监控体系洞悉 A 股演绎路径。 最新有一个量化体系， 是综合考虑因子的收益率和模型的稳定性， 由于不同的因子的变化具有周期性， 所以可以量化分析， 国内有两种寻找国内市场的模型设定，一种是指标设定， 一种是打分方法
5、 量化投资的优势
（1） 数量化投资分析的范围广， 可覆盖整体市场。 与传统主动型投资策略选股范围有限的缺点相比， 数量化投资的股票池可扩大至整个市场， 可以利用从所有可选股票收集到的信息、 而不必局限于特定风格的股票。 这样就使调查的广度大大增加， 更有助于进行分散化投资。
（2） 数量化投资策略可以在有效控制风险的同时、 实现投资组合收益最大化。 数量化的证券选择和组合构造过程， 实质上就是在严格的约束条件下进行投资组合构建的过程， 首先从预先设定的绩效目标的角度来定义投资组合， 然后通过设置各种指标参数来筛选股票，对组合实现优化， 以保证在有效控制风险水平的条件下实现期望收益。
（3） 数量化投资的成本也比主动基金要低得多， 这些成本包括研究的成本和交易的成本， 比如， 研究范围覆盖全球 2900 家上市公司的花旗银行， 其雇用的分析师人数超过 300名， 对于一般投资机构而言其费用是无法负担的。
（4） 数量化投资的优势还在于大多数模型选择股票的范围都在作为业绩基准的指数成份股范围之内， 这种方法大大降低了基金经理的决策风险。 数量化投资的其他优势包括避免认知偏差的干扰， 模型数据实时更新， 决策效率高等。
6、 数量投资在国内外的发展现状
这些年来， 量化基金在国际上取得了 长足的发展和进步， 市场规模不断扩大、 從量化的角度做外匯交易 投资业绩稳重有进、 市场影响力不断提高， 成为基金管理公司提高管理人管理能力、 扩大产品线长度、 宽度和深度、 分散基金管理风险、 更好服从细分市场的重要工具之一。 根据晨星数据和嘉实公司的不完全统计， 截至 2008 年 9 月底， 在基金名称中明确表明使用的“定量” 策略的共同基金， 全球市场有 142 只， 涉及 16 种计量货币， 初始募集时间从 1981 年到 2008 年不等， 仅以欧元和美元计价的基金为例， 從量化的角度做外匯交易 总规模达到 112.5 亿美金。
在国内， 由于股票市场较期货市场发展更为成熟， 因此， 量化投资首先是在股票市场上得到了应用， 但就目前的发展情况来看． 量化投资还只在部分机构投资者中推行， 普通的投资者对此可以说除了“神秘”之外一无所知。 相比股票市场而言， 量化投资在期货市场的发展显得更加快速。 近年来， 国内期货市场得到了蓬勃发展， 期货量化投资也日益受到业内人士的重视。 各个期货公司竞相开展的量化投资会议表明了市场人士对其的关注度， 同时从第一届量化投资会议的参与热情度来看， 投资者对此种交易方式的兴趣非常浓厚。
7、 量化投资在国内的应用： 一些展望
管理资金 從量化的角度做外匯交易 越来越大， 投资范围越来越广， 而人力资源有限
從量化的角度做外匯交易 已经有保险公司 的资产管理已经开始量化投资， 取得了 從量化的角度做外匯交易 不错成绩
丰富 的量化策略， 对冲策略研究使得产品设计的多样性发展成为可能
量化策略指数是量化投资与指数化投资有机结合的产物， 而且具有无限的可拓展性， 是创新指数化投资的发展方向
“ 不积硅步， 无以至千里”： 搞笑的交易策略可以降低交易成本， 每次领先一小步， 從量化的角度做外匯交易 长期积累将是一大步高频交易策略开始有需求
股指期货的上市， 高频交易开始有了 施展的舞台
股票市场日 内 交易的开放， 将为高频交易提供更大的空间
8、 个人感悟
当前的国际市场， 量化投资不断发展， 已经渗透到整个投资流程的各个方面， 无论是在股市， 期货，外汇， 或者是在其他的投资交易市场， 量化投资所起的作用正在日 益壮大。
无可否认， 在未来的经济发展中， 量化技术将成为一股强大的推动力。 身 处于 21 世纪的我们， 掌握量化投资也将成为我们的一种能力， 这也是未来适应经济发展形势的一个必要条件。 相信未来的世界将会成为一个量化的世界。
顶层政策驱动，量化交易成为FICC业务发展利器
银行在固定收益市场占据主导地位。华泰证券研报显示，2019年国内银行债券持仓量占比达 65%，而券商持仓占约为 1%。从现券交易量来看，据央行公开数据显示，2019年，我国债券市场现券交易量达217.4万亿元，银行间债券市场现券交易量209万亿元，占比96%。而从交易业务来看，券商的债券交割量呈增长趋势。东方证券研报显示，券商债券交割量由2014年的29.1万亿元增长为2019年的138.3万亿元，市场份额增长了54%。
顶层政策驱动，FICC量化交易方兴未艾
从宏观角度来看，随着人民币交易资质和境内资本市场的开放，越来越多的外资机构进入中国市场。例如，2020年全球知名外汇电子做市商XTX Markets Limited（XTX）成为中国银行间外币对市场首家境外非银机构做市商。竞争压力将反向促使中资银行等金融机构提升资产定价和风险对冲能力。
從量化的角度做外匯交易 
市场格局初显，量锐科技获得先发优势
FICC量化交易市场具备想象空间
以银行为例。目前，国内银行90%的收入来自信贷业务，科技能力大部分围绕信贷和营销系统建设，在FICC量化交易领域的投入规模尚小。近几年，银行持续优化收入结构，提升非息比重，FICC业务增长迅速，占总收入比重也随之提高。平安银行2020 年中报即显示，其上半年FICC业务实现交易净收入46.34 亿元，同比增长189%，营收占比提升145%。
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