个人做量化交易靠谱吗？

quant001

个人研究量化策略（或者说自动化交易）已经有一段时间了，一直有一个疑问，个人凭借一己之力能不能玩转量化投资，相对于机构来说明显会有一些设备和数据方面的劣势，个人玩是不是还不如买一些量化基金来自实在？

市场解说员

个人做量化交易是否可行因人而异，因能力而异。量化交易的定义是比较宽泛的. 大家听说得比较多的是量化多因子选股策略。因子和策略不是凭空产生的，来自于交易员的idea。交易员的idea来自于他的经济学，心理学，统计学，社会学，政治，数学，逻辑，数据分析等知识在交易中的应用，不然你以为交易公司招那么多物理和数学博士做啥？这个行业不是人力密集型产业，是典型的知识密集型。这是一个属于天才的行业。最好的策略永远不是花钱能买到的。但是量化交易还包括高频交易, 期现套利这些偏重于交易速度和效率的策略, 另外还有一些基于投资人的主观经验形成的交易规则的策略, “量化” 在这里只是帮助实现自动化和高效。如果你有较强的技术能力，或者采用了强大的量化平台（现如今所有行业都技术化了，何止股票投资），那么就有可能可以尝试的。 简而言之，如果你有天分，并为之付出努力，那么量化交易就可能是一台永不停歇的印钞机。如果你不确定，那么先试着通过简单的数据分析和传统的基于信息不对称（先于别人或者市场发现价值）的方法从股市赚到钱吧。

郭炫

化需要条件大家都说了就不再多说，我这里只谈一个，那就是你策略部署所需要的数据来源，持续性以及新策略开发如何解决。如果是选股，那么你就要通过购买或者接入其他**费端口来获取数据满足策略要求，比如多因子策略的部署对于财务数据等要求，这里我们来看看东财的需要几千一年，wind需要几万十几万一年不等，作为个人来讲是很不划算的，另外接入数据还需要钱，除非你能够确信你的策略有效。平台可以**，但是要注意当前国内量化的市场并不理想，有一些平台会转型，所以能否未来**数据也是一个未知数。另外就是用爬虫来获取的，一般网站都有反爬，稍不留神就是犯罪，也得不偿失。而且这类数据还需要进行数据清晰，确保数据质量，前期工程量很大，对后面数据进行训练，回测要求也多。可以部分购买，但是不能解决数据持续性的问题，后面该怎么办呢？从成本和前期准备来讲，国内的选股策略对个人在量化交易的部署中有很高的要求。当前满足个人投资者进行量化的只有择时，有免费接口可以**。但是这种择时策略也只能建立在股票身上，对冲，资产管理这些还需要其他数据接口，也就是说解决不了数据来源，当前更多还是只能追求bate策略，alpha策略的实现比较难，毕竟我们的股票禁止大规模做空，融券标的的范围和数量有限。昨天我看一本量化书中的配对策略，设置运行确定40%的回测结果，但是由于不现实，不能实现也只能看看了事。当然本质上来讲，要有好的策略必须有扎实的数学功底，尽管Python环境下的量化门槛已经很低了，但是市面上的公开策略是没有意义的，只能当做入门和练手，也不要妄图依靠这些公开策略盈利，这些都是烂大街，被大多数人验证来验证去的，能盈利的策略当然是保密和半公开。因此我不赞同对于数学的无视和忽略，你顶多能进门，但是深入有所创新和发现必须有数学基础，而为了确保数据质量，在流程上可以大大简化代码部署的工程量和环节，提高运算速度和训练质量。当前量化还是以国外为优势，所以英语的学习能够让我们及时接触量化前沿的变化和方向，这是一个等的过程，也需要门槛。综合来看，对于个人而言，首要是有数学基础，便于在练手后开拓新算法和新策略，数据质量的保证有便于训练的速度提升，英语或者券商的金融工程研报会给你**新的思路和方向，缺一不可。当然对于因子你还必须了解因子的意义才行，才能在后面的分析中清楚或者分配权重等。无论是财务类还是非财务类的。