量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种「大概率」事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下造成非理性的投资决策。

这些策略都是运用数学模型通过计算机执行人工无法重复执行的交易行为。

那什么量化交易策略应该具备什么要素呢？

应该具备如下要素：

1，大数据

2，算法模型

3，入场择时

4，仓位管理

5，风险控制

6，检验策略，策略的历史数据回测等数据进行检验

7，实盘交易后的策略无效，市场瞬息万变，没有一个策略可以一直适用于当前市场。所以在实盘交易后，要时刻监控策略有效。

而一些比较常见的量化交易是什么呢？

例如跨期套利，统计套利，算法交易等。

跨期套利，就是在现货，期货市场上，利用算法模型，大数据和工程能力，去捕获品种间不同交易市场里的溢价，进行套利。

统计套利，主要思路是先发现相关性最好的几个对投资品种，再寻找每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某些对品种的价差（协整方程的残差）差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种，卖空被相对高估计的品种，等价差回归均衡后获利了结。动态平衡策略，搬砖套利策略，算法套利策略等。

算法交易，又称自动交易，黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定其范围包括交易时间的选择，交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。

例如我们常听过的，马丁格尔策略，网格交易策略等等，都属于这其中的策略。其中网格交易属于做市策略，也就是当前限价上方挂一个卖单，下方挂一个买单，进行差价买卖。

风险：

1，数据是否完整，回测检验工作是否准备充分。策略模型是否经过了模拟交易较长的验证。

2，风险控制，投资标的是否齐全且严格管理资金仓位。

3，网络中断。

4，黑天鹅等小概率事件的发生。

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来源：派网Pionex

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