量化交易是什么

量化交易指用数学模型和历史数据来构建交易规则，并以系统化方式执行的交易方法。它的核心是把判断标准写成可检验、可重复的规则。

基本流程

通常是：提出假设 → 用历史数据检验（回测）→ 评估稳定性 → 小资金实盘验证 → 逐步扩大。每一步都是在试图确认规则不是偶然有效。

回测的价值在于排除明显无效的想法，而不是证明策略必然有效。

过拟合：最大的陷阱

如果不断调整参数直到历史表现完美，得到的往往是"记住了历史"而不是"发现了规律"。这类策略在未来通常迅速失效。

常见的检验方法包括：把数据分成样本内与样本外、做参数敏感性分析、检查在不同品种与不同时期是否都成立。

与主观交易的对比

量化的优势是纪律性与可检验性，劣势是对结构变化的适应能力较弱——模型基于历史规律，而市场结构会变。

两者并非对立。很多做法是用量化筛选、用主观判断做最终取舍，或反过来用规则约束主观交易。

常见误区

• 误区一：回测收益高就是好策略。过拟合可以让历史表现虚高。
• 误区二：量化能预测未来。它检验的是历史统计规律，不保证延续。
• 误区三：量化不需要人判断。模型假设与失效判断仍依赖人。

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