量化交易到底是什麼？它真的能賺錢嗎？
量化交易（Quantitative Trading）通常由金融機構和對沖基金在傳統金融領域中用於做出交易決策。然而，隨著交易技術的飛速發展，個人交易者也開始使用這種交易方法進行個人交易。
有許多原因會促使交易者開始從事量化交易。自由、獨立、財富和可擴展性是人們開始交易的幾個原因，但我們認為追求快速獲利是許多人的驅動力。獨立和自由聽起來是不錯的原因，但最終許多人還是想要快速致富。那麼，依靠量化交易致富是一場白日夢嗎？你是否可以通過量化交易致富呢？
是的，你可以通過量化交易致富，但需要克服和戰勝許多限制性條件。量化交易充滿挑戰，就像任何新的創業一樣。在激烈的競爭中，大多數量交易者都失敗了。
作為量化交易者，你有可能變得富有嗎？量化交易是否有盈利能力？
不幸的是，大多數開始交易的人失敗或最終一事無成。短線交易接近於零和遊戲，你需要一個出色的「商業」計劃，才能在市場中對抗其他交易者，並從中賺錢。
為什麼會這樣呢？因為短線量化交易是一個可擴展的業務：
什麼是可擴展的業務？在納西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）撰寫的《黑天鵝》一書中寫道：
只有當你成功時，可拓展的職業才是好的；它們更具競爭性，產生巨大的不平等，並且在努力和回報之間存在著巨大的隨機性——一些人可能獨攬大份額的蛋糕，而其他人則完全不受影響。
一類職業是由平庸、普通和平凡的人主導的。在這一類中，平庸是集體的後果。另一類則有巨人或矮人——更準確地說，有極少數巨人和大量矮人。
可擴展的業務是一種可以輕鬆擴展或升級的事物。由於資本的高周轉率和大量的槓桿、期貨、衍生品、專有交易或保證金帳戶等豐富的交易機會，短線交易比長線投資更具可擴展性。
這使得交易變得有吸引力，因為你可以獲得比「乏味」的長期複利更高的股本回報。相對而言，由於大多數個人交易者規模較小，因此他們不像大型基金那樣在規模上面臨限制。
例如，素有「量化之神」之稱的詹姆斯·西蒙斯（James Simons）創立的量化交易基金——大獎章基金（Medallion Fund）自1988年至2018年的回報率約為66%，被稱為「游離於華爾街之外的超級印鈔機」，但它們的大部分利潤每年進行分配。他們無法獲得複利回報——必須每年分配利潤，以獲得監管機構不對其策略設置限制。
可擴展 vs. 不可擴展
塔勒布喜歡用牙醫的例子。一名牙醫每年可以賺取30萬美元（約新台幣960萬元），波動很小，但工作時間固定，限制了牙醫的收入。它沒有可擴展性，但更有可能帶來正向回報。
相反，可擴展的業務可以採取黑線的形式——呈指數增長。另一個可擴展的業務例子是大多數企業主或創業者。
牙醫和投資兩個行業，很明顯，投資具有更高的隨機性。投資行業裡，少數人掙大錢，多數人虧損；牙醫行業裡，隨機性很低，只要努力工作，就有錢掙。因此，平均來看，牙醫比投資經理更有錢。
但短線交易和可擴展業務的一個方面經常被忽視：它通常具有二元結果，正如塔勒布強調的那樣。你要麼虧損，要麼變得成功並富有。就像在互聯網和電子商務領域，大部分的錢最終都流入了少數人的口袋。少數獲勝者獲得了大部分的利潤。
長期複利則不同。只要你避免最嚴重的錯誤，只要你耐心並讓你的資金在沒有嘗試時或越過市場時進行複利，你就有很大可能最終變得相對富有。女性已經證明在投資方面比男性表現更好，只需買入並忘記她們的投資。她們更成功，因為她們不試圖自作聰明，並且沒有「擊敗市場」的目標，後者對許多人來說是一種困擾。
我們可以得出結論，可擴展的業務和職業在成功時是有利的。然而，正如塔勒布所辯稱的，大多數積極的結果是隨機性的結果。你可以閱讀他的書《隨機漫步的傻瓜》（Fooled by Randomness）以了解其中的原因。
倖存者偏差
很多媒體喜歡講述有關成功人士的故事。比如一家報刊報道一篇關於西爾維斯特·史泰龍（Sylvester Stallone）的文章，他投資自己並變得富有、成功和有名。這證明了「投資自己」的重要性。
然而，他只是成千上萬人中的一個失敗者。大多數人最好還是按照最低工資工作，並有可能以極少的隨機性攀登上高管行列。
如何成為成功的量化交易者？
量化交易需要一種獨特的思維方式。你需要對風險採取保守的態度，並意識到破產的可能性。
納西姆·尼古拉斯·塔勒布很聰明，在《反脆弱》（Antifragile）一書中，他寫道，理性就是避免破產。
如果你想成為成功的量化交易者，你必須避免限制複利的錯誤。沒有資本，複利是不可能的。75%的回撤需要400%的收益才能恢復。如果你虧損了30%，你需要43%的收益來恢復——你的回報順序很重要。
世界上最成功的量化基金——大獎章基金的關鍵經驗教訓
吉姆·西蒙斯（James Simons）的大獎章基金可能是世界上最成功的量化基金。他們能夠為初學者交易者提供一些教訓嗎？我們認為有些原則值得一提：
1. 經常交易——追求高頻率
2. 交易多個市場、時間框架和資產類別——多樣化你的策略
3. 一個有意義的策略需要許多數據點
4. 分階段進入，分階段退出
5. 數字勝過直覺
6. 邏輯策略會過時
7. 如果策略難以解釋，仍然可以交易
8. 均值回歸是最容易的交易策略
9. 槓桿可能會致命
毫無疑問，西蒙斯創立的文藝復興技術公司（Renaissance Technologies）旗下的大獎章基金成為全球有史以來最賺錢的基金之一，通過量化交易策略，大勳章基金在1988年至2018年期間平均每年收益66.1%（扣除費用前的毛收益）。
西蒙斯交易策略背後的神奇之處在於收集大量數據並分析數據，以在各種市場中找到統計模式和非隨機事件。此外，他和文藝復興技術公司已經組建了一個勤奮且神秘的量化交易團隊，該團隊產生了許多可測試的策略。
多少量化交易者是有盈利的？
當然，要確定盈利交易者的百分比是不可能的。在交易市場上，有關90%-95%的虧損數據已經在市場上流傳多年，但我們認為這些數字太保守了。
當然，如果你的目標是每年賺取半個百分點以上，更多的交易者會成功。然而，由於它是可擴展的，並且很難轉移到另一個業務中，我們建議你必須通過交易賺取比普通工作更多的錢。
從公開的盈虧數據來看，95%的人無法通過交易賺取這樣的收入。很少有人像量化交易者那樣取得豐厚的回報。
此外，在積極的一面，我們認為那些具有耐心且理解交易需要時間和實踐來學習和掌握的人，成功的機會更大。你不該在沒有適當的教育或經驗的情況下立即進入市場。
為了避免交易的陷阱，請確保你擁有交易所需的心態和投教。此外，有數據顯示，相比手工交易，自動交易者成功的機會更大。
作為量化交易者需要多少資金？
沒有資本要求或最低金額要求。在中國，做量化交易的資金要求因券商而異，一般要求在30萬到300萬不等。具體資金要求各家券商的限額不同。在美國，零售交易者從事量化交易至少需要25,000美元（約新台幣80萬元）。
據了解，普通交易通道，30萬就可以直接申請開通，交易速度在毫秒級，比一般正常交易速度快，對於大部分交易者來說已經足夠了。第二種是極速櫃檯，300萬才可以申請開通，交易速度在微秒級，合適高頻量化交易。
量化交易者的合理回報是多少？
任何賺取超過主要指數平均回報的人都有可能受到資金的追捧。任何每年超過10%回報的交易都是非常好的。槓桿可以放大回報。但隨著槓桿的增加，交易中爆倉的風險也增加。
你的最大回撤是需要研究的主要問題。
不幸的是，未來是不確定的，低歷史回撤並不保證未來回撤也低。所有的量化策略在一定程度上都是針對過去數據的曲線擬合。你的目標是生存，在我們看來，以低槓桿實現20%回報是合理的目標。
如果你想成為量化市場上的「巨星」，並在幾年內平均回報率達到25%，那麼你可能會因為規模而在執行策略時遇到一些問題。這取決於你交易的工具。每年25%的回報可以使你的餘額在三年內翻一番！我們認為這相當不錯。
作為量化交易者，你能在每週/每月/每年賺多少錢？
作為量化交易者，你不能指望每天都有盈利，甚至每週都有盈利，但你應該每年都爭取有10個盈利月份。每位交易者都會面臨不盈利的時期，例如當市場的波動性減少時，你會經歷一段時間的無收益期。市場波動性越大，盈利交易者的「獵物」就越多。
你不能指望每週或每月都有盈利。如果你看到一個交易團隊或量化策略承諾每週獲利，你可以肯定這是曲線擬合。
（「曲線擬合」是指：系統可能太過複雜，以至於失去了預測價值。由於它與歷史數據的吻合度太高，市場行為的一個輕微變化就會造成效果的明顯惡化。）
市場不斷變化，即使你設法找到一些在過去表現良好的「規則集」（是一個用於存儲和處理無重複元素的高效數據結構），表現也會隨著時間的推移而惡化，並導致未來的較長虧損期。
這是交易不可避免的一部分，需要接受。對此最好的補救措施是交易許多不同的自動化系統，並確保系統不斷進行開發，尤其是經濟繁榮時期。好時機永遠不會持續下去，它們終將結束。
作為量化交易者，如何每個月都能盈利？
通過交易許多不相關的策略，量化交易者可以實現盈利。大多數交易者花費太多時間去調整一些交易系統，試圖使它們變得「完美」。
但一位著名的投資者曾說過，大多數交易者試圖使交易策略變得完美，從而毀掉了好的交易策略。許多策略在自身不那麼好的情況下，仍然可以為策略組合增加價值和多樣性。
你能通過量化交易致富嗎？一些建議和技巧
通過列出我們認為成功的量化交易的關鍵因素，來總結這篇文章。
機會：
你所進行的交易數量對你的回報有重大影響。你需要盡快周轉你的資本。
風險水平：
風險與回報之間的關聯性可能並不明顯。
然而，作為一個經驗法則，你可以預期在承擔更多風險的情況下獲得更多的回報，這要與爆倉的風險平衡。風險管理在交易中非常重要。
策略的數量：
策略越多，機會越多，有時是基於相反的邏輯，例如趨勢跟蹤與均值回歸，這兩種類型的交易策略通常相互獨立工作。
你能執行你的量化策略嗎？
如果你容易犯行為錯誤的話，即使世界上最好的策略也不能幫你。有證據表明，零售投資者在恐慌時賣出，在狂熱時買入。此外，許多人在一段時間的虧損後，就在局勢好轉之際，對自己系統和策略失去了信心。潛在的認知錯誤幾乎是無窮無盡的。
有其他收入來源：
為了成功，你需要無壓力地交易，並保持情緒的控制。如果其他收入來源能支付你大部分甚至所有的固定成本，那麼會在很大程度上解放你的注意力或思想。如果只等著用交易利潤來支付你的帳單，你會倍感壓力，並讓自己做出一些強制性的交易。記住，永遠不要在沒有其他收入來源的情況下進行交易。
了解自己的交易動機：
大多數人不會拒絕財富。然而，金錢不應該是你交易的動機。你抱著平常心去交易，你成功的可能性就越大。交易中脫離金錢是直觀重要的。此外，挫折是交易遊戲中的一部分。
專注於決策，而不是結果：
好結果不一定是好決策的結果，反之亦然。確保不會陷入「結果導向」。一個好的交易優勢會在許多交易中體現出來。
永遠不要放鬆：
市場始終在變化，有盈利的機會永遠不會持續很長時間。確保你有一個B計劃。
通過量化交易可以變得富有嗎？
總之，答案是肯定的，但可能性相當低。量化交易具有可擴展性，如果你做得好，你的交易帳戶資金可以迅速「膨脹」。
然而，量化交易是一項艱鉅的工作，你永遠不能停止努力。如果你擁有一些好的交易策略，不要指望它們能長期有效。
量化交易的優勢
量化交易的主要優勢之一是通過識別交易機會來優化利潤，並為金融機構提供了大規模可擴展性。這些機構處理如此巨額的資金，以至於交易員誤點擊或輸錯信息的後果可能是災難性的。此外，僱傭大規模交易員的成本會降低盈利能力。利用這些數學模型與技術相結合，使機構能夠在減少人為干預風險和成本的情況下執行大量交易。
利用數學模型識別交易機會還可以實現「無感情」的交易，並通過其紀律性質減少任何人類偏見。量化交易的另一個好處是其能夠進行回測。由於該策略使用數學分析，因此實際上是使用歷史市場數據進行測試，以幫助確定該策略是否在未來盈利。最後，這些數學模型可以以人工無法實現的方式持續監控市場。
量化交易的缺點
雖然量化交易有許多優勢，但在制定量化交易策略之前，也要考慮到缺點。在轉向量化交易之前需要考慮的一點是時間投入。量化交易策略可能需要數年的時間來開發，因為它們需要在確定是否盈利之前進行大量的研究和回測。此外，任何交易策略都需要考慮的一點是市場持續變化。在某個點上，該策略將不再盈利，必須進行調整修改。
最後，沒有人工監督，建模錯誤可能會導致巨大的損失。也就是說，儘管機構有資源來完善其模型，但零售交易者可能沒有必要的質量控制人員和技術來安全地實施量化策略而不帶來風險。為了減輕模型失敗的風險，零售交易者可以考慮使用指令何時交易但實際上不執行交易的量化模型。這將防止不正確的編碼或其他技術故障產生極端損失。在開始之前，應考慮這些與量化交易相關的幾個缺點，但總體而言，長遠來看，量化交易的優勢可能會超過不足之處。