量化交易

引言：为何短线交易越来越难？

“为什么现在的短线太难做了？”如果你时常在盘中感到困惑、无力，甚至觉得自己的每一步都被精准预判，那么答案或许只有一个：你的交易对手，正越来越多地变成毫无人性、速度惊人的“量化”算法。这片由代码构筑的“黑暗森林”，正在彻底改变市场的生态。

你提供的不是流动性，你是把散户按在地上摩擦的流血性。

面对这场由算法主导的不对称博弈，普通投资者并非只能束手待毙。本文将为你揭示量化资金操盘时留下的三个清晰信号，为你提供一套实用的分析工具，帮你识别并规避这些“隐形杀手”，从而在机器时代更好地保护自己。

信号一：分时图上的“机器心跳”

最直观的信号，隐藏在

一、量化交易是敌是友？

谈到“量化交易”，许多散户投资者的第一反应可能是厌恶和恐惧。在大家看来，这股由算法驱动的神秘力量似乎总是在市场上兴风作浪，收割着普通投资者。量化交易真的只是百害而无一利吗？

凡事都具有两面性。虽然量化交易确实让一部分投资者损失惨重，但它也为另一部分人创造了独特的盈利机会。在如今的市场环境中，一些精明的投资者非但没有被量化收割，反而巧妙地利用它创造的条件为自己服务。

问题是，谁是受害者，谁又是受益者？本文将为你揭示，在量化交易主导的时代，哪些投资者最容易受到冲击，而哪些投资者又在悄悄地从中获利。

**二、明显的受害者：两类被量化精准打击的投资者

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当勤奋成为亏损的陷阱

在多数领域，深入研究和勤奋分析是通往成功的不二法门。我们从小就被教导，付出越多，收获越大。然而，在当前的A股市场，这个看似颠扑不破的逻辑可能正在失效，甚至会适得其反。

当下的市场主角——量化交易，正在用冰冷的算法和极致的速度，改写着传统的游戏规则。正如一位市场观察者所感叹：“现在这个量化真的是太狠了，玩得太花了。”通过近期盘面上的两个典型现象，我们或许能一窥究竟，为何那些最认真的投资者，反而成了被“收割”的对象。

启示一：尾盘“偷袭”——高位股的人性陷阱

场景： 市场普涨，当天有4000多只股票上涨，行情一片大好。

**背

引言：你是否也经历过这种“过山车”行情？

前一天还封死涨停的股票，第二天开盘便直奔深水区，心脏仿佛也跟着K线图坐上了过山车。看着屏幕上冰冷的绿色数字，你是否也感到过，那是昨天红色涨停板留下的无情嘲讽？

如果你也曾被这种行情打得措手不及，或因此亏损，那么今天我想和你深入聊聊，这背后到底发生了什么。本文将揭开两大推手：一是利用规则收割情绪的量化机构，二是深谙人性的传统主力。

1.真相一：这不是简单的洗盘，而是两种力量的交织

“第一天涨停，第二天闷杀”的现象背后，并非传统意义上“主力洗盘”那么简单，它通常是两种力量交织作用的结果：

●量化机构的策略收割： 他们是规则

引言

一提到量化交易，很多人会立刻联想到由复杂算法驱动、普通人无法理解的“黑箱”。但如果告诉你，量化交易的真正核心优势并非源于算法的复杂度，而是来自一种更深层次的认知能力，你会怎么想？本文将揭示关于量化交易的三个颠覆性真相，帮助你拨开迷雾，看清其本质。

1.真相一：超额收益的核心源于“认知差”，而非算法复杂度

量化交易的战场上，决定胜负的关键往往不是谁的武器更精密，而是谁的战略更高明。这里的“战略”就是“认知差”——即对市场规律、信息价值和策略逻辑的理解深度不同。这种认知的差异，直接决定了策略的形态：有的团队专注于构建“趋势跟踪杀跌的智能版”模型；而另一些团队则致力于“均

最近，关于量化交易的讨论再次被推上了风口浪尖，在许多普通投资者眼中，“量化”似乎已经成了一个带有负面色彩的词汇。在这场激烈的讨论中，一个核心的误解被反复提及：认为监管的关键在于设定一个简单的“每秒交易笔数”门槛。

然而，这种看法忽略了监管的真正内核。要理解这个问题，我们不妨跳出当前的争论，看看一个成熟市场——美国，究竟是如何看待和监管高频交易的。事实可能会颠覆你的认知。

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误解一：美国用“每秒15笔”的铁律来定义高频交易？

在国内的讨论中，一个常见的对比是：美国对高频交易的限制是“每秒15笔”，而中国的标准是“每秒300笔”，由此得出我们的监管尺度比美国宽松20倍的

为何感觉短线交易越来越难？

你是否也有这样的感觉：现在的短线市场越来越难做了。你看好的股票，只要不追，它就一直涨；可一旦你下定决心追进去，它却迅速掉头杀跌。你选择不止损硬扛吧，它就跌个没完；而当你终于忍痛割肉卖出的那一刻，它又马上来一个像模像样的反弹，仿佛在专门嘲弄你。

这种令人沮丧的循环，绝不只是你的错觉或运气不好。这背后，是市场生态的残酷洗牌，而主角就是“量化交易”。许多散户投资者感到自己正在与一个看不见的对手博弈，每一步都被精准预测和反制。

本文将从一位投资者的视角，为你揭示关于量化交易的三个残酷真相，帮助你理解这个算法主导的新战场。

**真相一：你不是在

引言:

你是否常常感到困惑？明明周末看到了各种利好消息，满心期待周一的大涨，结果开盘就是“高开低走”，自己总像是慢了半拍。你感觉自己仿佛在和一个看不见的对手博弈，总是在你做出决定之后，市场就走向了反面。

这种感觉并非错觉。因为在今天的市场里，你的对手早已不只是隔壁的老王和其他散户，更是一个强大到近乎科幻的“物种”——量化基金。普通投资者之所以难以匹敌，除了我们上一期提到的交易规则差异外，第二个更重要的原因，就是两者之间存在着一道天壤之别的信息鸿沟，也就是“信息差”。

这篇文章将为你揭开量化基金在信息获取上的三个“秘密武器”，看完之后你可能会明白，为什么你感觉自己总是在“明牌”打牌

引言：你以为的机会，其实是为你定制的陷阱

你是否曾在股市中见过某些股票，开盘前显示巨额买单，让你以为是主力即将拉升的信号？然而，当你跟风买入后，股价却急转直下，让你措手不及，最终被“玩得团团转”。这并非偶然，你很可能已经掉入了顶尖量化交易机构为你“量身定制”的套路盘。

今天，我们将一同拆解这个残酷的剧本。它每一步都经过精密计算，直击普通投资者的人性弱点，是一场信息与工具极度不对等的博弈。

量化收割散户靠的不是运气，是数据霸权和工具优势。

量化“收割”四部曲

1.数据抓取：你的底牌已被看穿

量化交易的第一步，是在博弈开始前就掌握你的全部信息。量化软件会高速抓

在当今瞬息万变的资本市场中，您是否也曾感到困惑与无力？眼看着市场剧烈波动，却总是抓不住节奏，似乎总有一股强大的力量在主导一切。这股主导市场的力量并非无形，它有明确的名字：量化交易。这不仅是一种工具，更是正在重塑市场博弈规则的结构性力量。面对由算法、大数据和人工智能主导的全新战场——一个不仅限于股票，也包括大宗商品等领域的战场——一个核心问题摆在了所有普通投资者面前：散户，还有机会吗？

核心真相：与量化拼短线，成功率为零

我们必须直面一个残酷的现实：如果散户试图在短期交易和短线炒作上与量化交易一较高下，成功的机会是“零”。

这并非危言耸听。量化交易的本质是利用计算机处理海量的

引言：你以为在炒股，其实是在与机器博弈

一场无声的革命已经席卷了A股市场。当无数散户还在埋头分析K线、解读财报时，近三分之一的战场早已被一个看不见的对手所占领——量化交易，如今已占据整个市场约30%的交易额。

这意味着，当你点击买入或卖出时，屏幕另一端的对手，极有可能不是某个和你一样的股民，而是一个冷静、高速、不知疲倦的交易程序。你以为自己在运筹帷幄，实际上，你可能正在与一个高性能的软件进行一场信息与维度完全不对等的博弈。

普通投资者在这场与“机器”的较量中为何总是处于天然劣势？本文将为你揭开散户难以战胜量化交易的四个残酷真相。

1.机器没有情绪：终极的“反人性”执行者

引言：为何你总是慢人一步？

你是否常常感觉，在你看到新闻、做出决策的短短几秒钟内，市场早已风云突变，仿佛在你眨眼之间就错过了整个世界？

在前两篇文章中，我们探讨了散户与量化机构在“规则差”和“信息差”上的劣势。今天，我们将揭开第三道，也是最令人绝望的一道鸿沟——“技术差”。这不仅是工具的差距，更是不同维度之间的对抗。下文将为你揭示，这种技术差距究竟有多么悬殊，以及它如何在你毫无察觉的情况下，影响着你的每一笔交易。

1.物理距离的碾压：当你的邻居是交易所

为了追求极致的速度，量化机构采用了一种简单粗暴的策略：服务器共置 (co-location)。它们会直接将自己

别再问国内量化“大神”为何不去美股了。他们不是不能，而是不愿——因为A股才是完美的“围猎场”。这并非能力不足，而是一个经过深思熟虑的战略选择。答案就隐藏在中国A股市场独有的四大惊人优势中，本文将为您逐一揭秘。

优势一：一个庞大且“活跃”的猎场

量化策略的根基是数据，而A股市场为此提供了绝佳的土壤。首先，A股是全球仅有的三个上市公司数量超过5000家的市场之一，另外两个是美股和印度股市。如此庞大的公司池，为量化交易采集数据样本、建立复杂的交易模型提供了充足的原材料。

但更关键的区别在于，A股小盘股的活跃度和波动率可以说“全球第一”。这种高波动性、高换手的环境，完美契合了

对许多普通投资者而言，“量化交易”这个词总会勾勒出一幅神秘的高科技图景：一个由数学博士和顶尖机构主导的精英领域，常常因其复杂性而被敬而远之，甚至被“妖魔化”。但对于一个愿意学习、愿意思考的投资者来说，这种印象是否准确？本文将为你拆解围绕量化交易的三个最大误解，并揭示技术——尤其是人工智能——正如何让数据驱动的投资方法变得前所未有的触手可及。

拨开迷雾：关于量化交易的三个真相\n

误解一：没有数理博士学位，就别碰量化

这种观点误解了现代量化的核心功能。从本质上讲，量化首先是一种统计分析技术，旨在帮助投资者更好地理解和认知市场。它的优势在于分析的深度与广度，而不仅仅是交易

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from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader.finance.commission import PerOrder

    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点，要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, 

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# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader.finance.commission import PerOrder

    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点，要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）.。

连续3日收盘价高于5日均线，且当前价格比过去20日最低点高出不超过10%

当日成交量需超过过去10日平均成交量的1.2倍。

15%止盈；高点回撤超过8%止损。

2、在看完从0-1开发量化策略之后，请自己总结一下量化策略开发的主流程。

观察因子，对因子进行ICIR分析，挑选有效因子进行相关性筛选，挑选剩余的因子进行线性回测，对不错的组合进行大盘风控优化，尝试模拟实盘，实盘

引言: The Rise of the Machines

量化交易已不再是投资圈的遥远概念，它正迅速成为市场的主导力量，越来越多地占据市场龙头席位。尽管与欧美市场相比，量化交易在国内的普及率还有差距，但它无疑是未来的大势所趋。对于普通的散户投资者而言，这既是必须正视的挑战，更是亟待把握的机遇。

当算法在市场中扮演越来越重要的角色时，个人投资者该如何驾驭这片新的投资蓝海？是否存在一种真正适合我们，并且容易上手的量化策略呢？本文将为你深入解析四种典型的量化策略，并揭示在A股市场中，哪一种对散户投资者最为实用和“友好”。

1.核心策略一览：量化交易的四大家族

量化交易的世界广

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# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader.finance.commission import PerOrder

    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点，要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, se

引言：当今市场的无形之手

你是否曾感到困惑，为何数千只股票会毫无征兆地集体上涨或下跌？你是否曾觉得，市场的波动背后似乎有一只无形的手在精准地操控着节奏？

这种行为并非随机，在很大程度上，它是由“量化交易”的内在逻辑所驱动的。这些高速运行的算法模型，已经成为影响市场最深刻的力量。

本文旨在揭开这些量化基金的核心行为模型。一旦你理解了它们的游戏规则，你对市场的看法乃至你的交易策略，都可能发生根本性的改变。

1.新现实：成功的交易员越来越像机器，而机器越来越像交易员

成功的交易员之所以能够长期盈利，是因为他们依靠一套稳定的、可重复的模型，并像机器一样无情地执行，从而去除了交

当“量化”成为众矢之的

近期，A股市场对量化交易的口诛笔伐不绝于耳，负面情绪弥漫。当市场波动与个人亏损叠加，量化交易似乎成了那个最容易被归咎的“罪魁祸首”。然而，在群情激愤之下，我们是否也该冷静思考：通过强制干预的方式“管死”量化，真的是解决问题的最佳方案吗？还是说，我们可能忽略了背后更深层次的制度性问题？本文将从几个核心角度，尝试探讨监管的真正要义。

问题的关键，不在于“管死”量化，而在于规则的稳定与透明

监管的重点，不应是过度干预正常的市场交易，而应是建立一套所有参与者都能清晰预见的、透明且稳定的规则。量化交易由于其在设备、机器和交易程序上进行了巨大的投

最近读到中金量化多因子系列中提到一些高频因子，比如50分钟K线最高与最低价相关系数平方的均值、成交量最高50根K线成交量收益率动量等等，那么根据分钟行情数据构建出来的话，应该是计算出多行的数据，那么对于我们量化爱好者来说，做因子测试的话是利用这些日内多行的数据吗？还是需要做降频处理到每日只取一行数据？之前听万老师讲课听过一般会对高频因子做降频处理，这样处理数据算力负担不会太大。所以有些疑惑，一、想确认下刚才所讲的这两个高频因子是需要取多行数据还是可以降频处理？二、如果可以做降频处理，那么采用什么方式处理比较好？比如取它们均值还是什么？

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易，且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性，此策略选取'605588.SH'为标的股票，000300.SH为参考标准。\n策略逻辑：\n当kt>80,dt>80, jt>100时，卖出\n当kt<20,dt<20, jt<0 时，买入

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策略源码：

{{pro}}

[https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce4-372b28202ccb](https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce4-372b2

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易，且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性，此策略随机选取'603896.SH'为标的股票，000300.SH为参考标准。\n策略逻辑：\n当kt-1>80,dt-2>80, jt>100时，股价创50日新高，KDJ指标未创新高,卖出\n当kt-1<20,dt-2<20, jt<0时，股价创50日新低，KDJ指标未创新低,买入

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/823169b0-157a-41a9-b919-d727febb55c2](https://bigqu