量化交易是金融的一个领域，专业投资人士使用数学模型和自动交易策略在金融市场中寻找盈利机会。 量化交易在自营交易中占有重要地位，自营交易是由投资银行和对冲基金为自己的账户对冲进行的。
在做市方面也很突出，参与者提供流动性，并专注于维持平稳运行，使市场参与者能够有序地买卖资产。 量化交易相对于全权委托交易的优势在于其数据驱动的方法和避免情绪化决策的系统化市场方法。 然而，量化交易也可能受到市场格局突然变化和崩盘的挑战。
量化交易员都做什么？
量化交易者拥有实施数学和统计模型的专业知识，以发现潜在盈利的交易策略并执行交易。 量化交易者在投资公司、对冲基金和银行工作，通常作为自营交易者，或者许多人为自己的账户独立进行交易。 他们活跃于多种资产类别，包括股票、债券、大宗商品、货币和衍生品。 量化交易和研究的具体领域包括：
- 估值——算法帮助根据先验信息确定资产的适当价格
- 执行——算法管理买卖订单并执行交易
- 头寸管理——例如，需要分析股票和期权的库存，并通过买入、卖出或对冲来管理这些头寸的风险。
量化交易系统的主要输入包括一段时间内的交易量和价格，包括非常小的时间增量的价格数据，称为逐笔报价数据。 此外，这些系统经常利用其他类型的数据，从公司信息到替代数据集，例如从移动设备、传感器和卫星收集的信息。 量化交易策略得到回溯测试的支持，回溯测试旨在模拟各种场景并帮助识别投资机会。
过去十年，机器学习和数据科学对量化交易产生了重大影响，Python 已成为数据分析的首选语言。 这意味着成为一名量化交易者的技能同时涵盖多个领域：数学、金融和编程。
如何学习量化交易
在技能和教育方面，量化交易者通常拥有数学、统计学、物理、计算机科学、工程学、运筹学或金融工程等量化学科的学士学位，有时甚至是硕士学位。 量化交易者还拥有金融市场的专业知识，以及基于编程、数据挖掘技术和统计分析的研究方法的知识。 他们将对自动交易系统有实际的了解，并且可能有能力构建自己的系统。
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