所谓量化交易，更是指通过数据指标进行分析计算得出交易策略，和一般的投资策略相比，量化交易更多依赖数据和模型的结算结果，而不是一些定性的主观判断。所以量化交易的优势就是可以借助计算机和海量数据来不断寻找、优化、训练投资策略和模型，并且因为是计算机根据计算结果产出的策略，也能规避掉个人在投资中的心理波动等不利因素。

国内的量化策略可以简单分为三个类型，Alpha策略，CTA策略以及高频交易策略。

1.Alpha策略

Alpha策略包含不同类别：

按照研究内容来分，可分为基本面Alpha（或者叫财务Alpha）和量价Alpha。业内普遍不会将这两种Alpha完全隔离开。但是不同团队会按照其能力、擅长方向以及信仰，在做因子上有所偏向。有的团队喜欢用数据挖掘的方式做量价因子，而有的团队喜欢从基本面财务逻辑的角度出发，精细地筛选财务因子。

按照是否对冲可以分为两类。全对冲的叫做Alpha策略，不对冲的在市面上常被称作指数增强策略。二者所用模型一样，但后者少了期货的对冲。缺少对冲有坏处也有好处，坏处是这种策略的收益曲线是会有较大的回撤。但好处方面，在大涨的年份，这种策略的表现会特别好；从长期看, 公司可以赚取BETA分红收益, 并且可以吸引看好指数的客户。相比之下而对冲Alpha策略一般在大牛市中会远远跑输指数；此外不对冲的好处是节约资金，对冲的Alpha策略至少要放20~30%的资金在期货端用来做保证金。

2.CTA策略

CTA全称Commodity Trading Advisor，译为商品交易顾问，即商品交易顾问基于对商品或股指等标的物的未来价格走势做出的预判，使用期权期货等金融衍生工具进行做多或做空的投资操作，为客户赚取来自于传统股票、债券等资产类别之外的投资回报。由于CTA的交易对象通常是商品期货和金融期货，所以CTA策略也被称作管理期货（Managed Futures）策略。

CTA策略的特点是收益风险比相对Alpha来说会较低。但是在行情较好的年份收益可能会很高，尤其是在早期。而且，无论是在编程还是策略上，CTA入门的难度相对来说都是最低的。

CTA的核心在于分散投资。具体来说是以下三个维度：多品种、多策略以及多周期。简单地做一些计算，比如说你的策略一共覆盖了10个主流的品种，而策略类型则大致分为相关性较低的三类，并且这三类策略中每一个你都可以在5分钟、半小时和日线三个周期上去运行。那么即便你单独一个策略运行在一个品种的某一个周期上的夏普比率只有1甚至不到1，你最终组合的夏普比率可能运气好的话会在2左右。

CTA策略最早期的时候，研究平台大家都使用一个叫交易开拓者的软件，就是俗称的TB。目前，这个软件也可以用来对CTA做初步了解。因为TB上有很多技术指标以及相对传统的策略可以作为大家的入门教材，并且它也支持实盘交易。当然不太建议大家用它做实盘交易，实盘交易还是老老实实等自己的策略真的完全成型了再说，毕竟亏钱还是挺容易的。

3.高频交易策略

第三类策略就是高频交易策略，高频交易在国内的主要应用有以下几类，期货趋势、期货套利、期货做市、股票T+0以及全做市交易。做高频交易的基本上都是私募，但高频交易的产品基本上不会对外募集或者极少对外募集。高频交易有收益高回撤小的优点，但是做高频的软硬件投入也都昂贵(比如一台服务器的花费在8-10万左右) 。所以去募资的话可能是得不偿失的，一般都是自营资金在做。就像国外的文艺复兴公司的大奖章基金在早期是管理其他人的资金，后期逐渐归还了外部投资者的资金，并将其全部替代为公司自有资金以及员工资金了。

二、量化交易入门知识

针对量化投资确实要求大家每个人都能上手实操有点困难，不过还是鼓励大家多看看量化相关的产品和资料，尤其是对于有计算机、数学基础的小伙伴可以来钻研一下，蛮有意思的，这里就和大家分享一些关于量化投资的基础知识库和入门书籍，希望能对大家有所帮助。

一、python for 量化

像计算机科学家一样思考Python

[Python标准库].Doug.Hellmann.扫描版

《Python科学计算》.(张若愚)

用Python做科学计算

利用Python进行数据分析

Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）

NumPy攻略 Python科学计算与数据分析

A Practical Guide To Quantitative Portfolio Trading

Data Structures and Algorthms Using Python

Mastering Python for Finance

Practical Data Analysis with Python by Anita Raichand

Python Data Analysis

Python Data Visualization Cookbook

Python.for.Finance(oreilly版)

Python for Quants Volume I

二、R for 量化

R语言入门

R语言编程艺术

R语言实战中文版

使用R进行数据分析与作图

Introduction.to.R.for.Quantitative.Finance

Quantitative Trading with R Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant's Perspective

Mastering R for Quantitative Finance

Mastering Predictive Analytics with R

金融数据分析导论：基于R语言

三、Quant Interview Books

150 Most Frequently Asked Questions on Quant Interviews

[Mark Joshi]Quant Job Interview Questions And Answers

[Xinfeng Zhou]A practical Guide to quantitative finance interviews

Frequently-Asked-Questions-Quant-Interview

Heard on the Street Quantitative Questions from Wall Street Job Interviews

The 200 Investment Banking Interview Questions ＆ Answers You Need to Know

...

四、投资阅读书籍

algorithmic trading winning strategies and their rationale

barra handbook US

Encyclopedia of Trading Strategies(交易策略百科全书)

Inside the Black Box －A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading（2nd.Edition）

NASSIM Taleb-Dynamic Hedging

Options Futures and Other Derivatives 8th - John Hull

Quantative Trading Strategies

Quantitative Equity Portfolio Management：Modern Techniques and Applications

Quantitative Trading How to Build Your Own Algorithmic Trading Business

Quantitative Trading How to Build Your Own Algorithmic Trading Business

《New Trading Systems and Methods》 Perry J.Kaufman 4th Edition.pdf

《专业投机原理》完整版 (美).维可多·斯波朗迪

保本投资法不跌的股票(高清)

打开量化投资的黑箱

股市趋势技术分析（原书第9版-珍藏版）

海龟交易法则

解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事

解密对冲基金指数与策略

精明交易者 - 考夫曼

量化交易如何建立自己的算法交易(高清)

量化交易策略—利用量化分析技术创造盈利交易程序

量化数据分析通过社会研究检验想法

量化投资策略-如何实现超额收益alpha

量化投资策略与技术修订版

期权投资策略第4版(高清)

数量化投资：体系与策略

通往金融王国自由之路

统计套利(中文版)

网格交易法数学+传统智慧战胜华尔街

我是高频交易工程师：知乎董可人自选集 (知乎「盐」系列)

主动投资组合管理创造高收益并控制风险的量化投资方法（原书第2版）(高清)

走出幻觉走向成熟金融帝国文集

五、计量经济学

金融计量学从初级到高级建模技术

哈佛教材应用计量经济学 stata

高等计量经济学李子奈等编着

蔡瑞胸-Analysis of Financial Time Series- Financial Econometrics(2002)金融时序分析

Phoebus J. Dhrymes, Mathematics for Econometrics, 4e

Osborne,Rubinstein-A Course in Game Theory

Model Building in Mathematical Programming(5e)

Hayashi - Econometrics

Gujarati-Essentials of Econometrics计量精要

Akira Takayama - Mathematical Economics

A Handbook of Time-Series Analysis, Signal Processing, and Dynamics - 1999

2013年金融数学

Angel de la Fuente 经济数学方法与模型(上财版2003)

《经济学的结构--数学分析的方法(清华版)》Eugene Silberberg, Wing Suen

Kamien & Schwartz, Dynamic Optimization(2ed,1991)

CSZ - An Introduction to Mathematical Analysis for Economic Theory and Econometrics(草稿版)

六、研究报告

国信证券金融工程

大券商2016年年度投资策略报告

光大证券

海通证券

申万大师系列

他山之石系列

中信证券

广发证券