量化投资策略有哪些？

欧美的量化投资大概分为三种。第一种是进行各种股票基本面分析，而把分析的资料进行量化的投资，即市场中性、价值投资。第二种是各种各样的套利策略。套利的策略在国外的发展实际上可以适用的范围很广，不仅可以在股票和股指期货间套利，还可以在期权间进行套利，可以在期权和股指期货间、可转债和股票间进行套利。它基本把金融教材上学过的所有的金融方面的公式都使用起来，称为风险套利或统计套利。它们最主要的就是抓住市场上暂时的异常现象进行套利。第三种是流动性投资，也就是说市场上有很多东西流动性很差，特别是出现的债务投资，如债权的投资、再保险的投资，还有石油、能源、房地产投资，它们原来在市场上的流动性是非常差的。很多对冲基金所做的是把它们打包起来用金融对冲的方式，把它们的流动性提供给市场，通过给市场投资人提供投资一些流动性比较差的股票，从中进行做市。

在中国，大部分情况下停留在第一种方式，也就是停留在进行股票的各种各样的量化的定价上面，可以看出各种股票策略在国内还是比较流行的。一些根据原来基本面投资的事件驱动策略，也就是利用收购、并购方式或定向投资方式来判断在市场上任何一种投资发生变化时进行投资的方式也比较流行。随着衍生品、股指期货和ETF的出现，逐渐开始岀现一些套利，这个套利空间收缩得非常快。

量化投资交易系统

在构建完策略之后，我们需要一个模拟交易平台。这个平台应能够和各大交易所进行无缝对接。从而使量化投资人员可以了解到在真实环境下投资策略的收益情况。一个合格的能够真正用来进行量化投资的模拟和实盘交易平台应该具有标准的数据库资源、量化投资策略和行情配置、交易监控、撮合清算以及绩效分析模块五大模块。

1.数据库模块

一个可供模拟交易的专业数据库需要精准的数据以及规范的衍生字段。除了基本面数据、历史高频数据之外，还需要实时行情数据。

2.策略管理模块

仿真交易平台策略管理模块一般包括程序化交易模块、算法交易模块和下单模块。程序化交易（Pr。gramTrading）是指预先设置好交易模型，并在模型条件被触发时，由电脑瞬间完成组合交易指令、实现自动下单的一种新兴交易手段。算法交易是指交易员在交易模型中加入一个算法，这个算法包含了既定的算法目标，在一些特定条件下，根据算法算出最佳的交易时机和交易额，并由系统自动执行交易指令，从而有助于更好地发挥程序化交易的作用。下单是指客户在每笔交易前向经纪公司业务人员下达交易指令，说明拟买卖合约的种类、数量、价格等行为使策略实现交易的过程。

3.行情配置模块

策略模型经过反复修正及历史回测后，下一步就需要一个实时的行情模拟系统进行仿真交易，用于检验策略的有效性。量化策略的回测解决策略对于历史行情的适用情况，而仿真交易进一步将策略应用于实时行情模拟交易，更加注重于检测策略在实时行情中交易的有效性。

一般而言，行情配置接口分有两种：直接连接交易所实时行情；连接数据提供商数据库。从反应时间的角度来看，实时数据的发布流层有“交易时间一交易所发布数据时间一数据到达数据提供商时间一数据提供商发布数据时间”几个环节。

4.交易监控模块

交易监控模块在整个量化交易流程中是对交易进行监控的环节，它为维持交易的正常运行和以后的问题排查起到了至关重要的作用。

交易监控模块中应包括下单监控和持仓监控，可对各类交易订单及持仓情况进行监控和查询，并支持导出数据以便进行分析。

下单监控包括对交易中的所有策略提供全方面的实时监控，包括母单监控、子单监控、价格监控、偏离度监控和成交量的监控。

本文仅仅对量化交易做一个简单的介绍，《本文由公众号作者：AI先驱者发布》。