什麼是量化？
量化（Quantization）一般指金融領域的一個概念：量化投資，是一種通過數學模型、統計分析和計算機算法來指導投資決策的方法。它利用大數據、複雜的數學模型和計算機技術，對市場數據進行分析，以尋找投資機會。
舉個例子
- 憑經驗：夏天多進貨，冬天少進貨。
- 看天氣：熱了就多擺攤，下雨就收攤。
- 看鄰居：隔壁老王漲價了，你也跟著漲。
但如果用量化思維，你會：
- 收集數據：記錄每天的溫度、溼度、節假日、競爭對手價格、西瓜銷量·…
- 分析規律： “氣溫每升高1度，銷量漲5%”或“老王降價10%，顧客減少30%”
- 自動決策：自動設定：氣溫>30度時多進貨20%，老王降價就立刻發促銷短信給老客戶。
- 實時調整：每過一小時，程序自動檢查天氣和對手價格，隨時改變策略。
量化賣西瓜的攤販，可能比憑感覺的攤販賺得更多，因為電腦能同時分析100條數據，而人腦只能記住三五條！
量化與傳統投資的區別
傳統投資：
通過人腦分析得出投資決策，其結果往往具有不同程度的主觀性，因為投資成功率較依賴於投資經理的水平
(“我感覺這隻股票會漲!）
量化投資：
通過電腦分析得出交易決策，決策過程相對客觀，可參考的因子更多，決策成功率依賴於模型的準確度和數據的豐富程度
(“歷史數據顯示，這隻股票在財報發佈後3天平均上漲4.7%。”)
量化投資的應用
(—) 量化交易
通過編寫交易算法，自動執行買賣指令，以實現快速、高效的投資操作。
（二）風險量化
評估投資組合的風險水平，如通過波動率、夏普比率等指標來量。
（三） 資產配置
根據量化模型，優化資產組合，以實現收益最大化和風險最小化。
普通人如何參與量化交易
(一)學習基礎知識
- 金融知識：瞭解股票、期貨等金融產品。
- 數學基礎：掌握統計學和概率論。
- 編程技能：學習Python或R (Python更常用）。
（二)選擇量化交易平臺
- 券商平臺：如華泰證券的QMT、PTrade（功能強大，適合進階用戶）。
- 開源平臺：如QuantConnect、Backtrader （適合初學者）。
- 雲端平臺：如FMZ量化（無需編程，適合新手）。
（三) 從簡單策略入手
- 智能條件單：利用券商提供的智能條件單功能，自動執行交易。
- 跟投策略：在平臺上跟投專業量化策略，無需自己開發。
（四） 模擬交易與策略優化
- 模擬交易：在模擬環境中測試策略，熟悉交易流程。
- 回測分析：用歷史數據回測策略，優化夏普比率、最大回撤等指標。
（五） 實操
- 做好風險把控，穩定策略，逐步優化