什麼是量化投資？小白也能聽懂的量化思維

投資這件事，說到底就是決策，而我們每天都在做類似的決策：

• 什麼時候去超市買牛奶最劃算？是不是周末會有促銷？

• 外賣平台點餐，怎麼選到既便宜又好吃的商家？

這些決策，其實都在用「量化思維」。只不過，量化不是機器單打獨鬥，它的背後仍然有研究員在設計規則和邏輯，只是執行交給了數據和模型。

一、量化投資=用數據和邏輯做決策

先來講一個簡單的故事：

小明和小李都在考慮買某隻股票。

• 小明：他平時看財經新聞，聽到某個「網紅專家」預測這隻股票將暴漲，於是立刻買入。

• 小李：他用一個量化模型來分析：

  • 模型統計了過去 10 年該股票的波動區間；

  • 結合大盤指數、行業相關股票的走勢，算出了這隻股票近期的「合理價位」；

  • 還加上風險控制規則：每次投入不超過本金的 2%，如果價格下跌 5% 就止損。

結果：

• 小明因為追高買在了短期頂點，虧了不少。

• 小李雖然也不可能每次都贏，但靠着規則，他在低位逐步建倉，並且在價格觸及模型的「目標區間」時賣出，整體獲得了正收益。

這個例子告訴我們：

• 量化投資並不是預測未來，而是用數據和規則來提高長期勝率、減少情緒干擾。

• 它像是一個「機率遊戲」：不保證每次都對，但通過大樣本和紀律執行，最終有更高的成功機率。

二、量化投資的3個關鍵詞：數據、模型、程序化交易

要理解量化投資，我們只需要記住3個關鍵詞：

數據是量化投資的「燃料」。

比如，如果你想預測某隻股票的漲跌，你可能會用到以下數據：

• 過去幾年的股價和交易量。

• 公司的盈利情況，比如收入、成本、利潤。

• 行業新聞，甚至全球經濟數據，比如原油價格、匯率波動。

這些數據就像超市裡的商品資訊，量化投資者會用它們找到「隱藏的機會」。

2. 模型

模型是量化投資的「引擎」。

有了數據，就要用數學模型去分析，比如：

• 哪些股票的價格被低估了？

• 哪些股票的價格容易回到平均水平？

模型的作用就像導航系統，告訴你什麼時候「買入」或「賣出」，讓決策更有機率優勢。

3. 程序化交易

程序化交易是量化投資的「司機」。

想象你設計了一個策略，比如「當價格低於某個點時買入」。程序化交易會按照這個規則，自動幫你完成所有操作，避免因為情緒而錯過機會。

量化投資並不是穩賺不賠，它也可能因為數據失真、模型失效、極端行情而遇到風險。但整體上，它能幫助我們更科學地管理資產。

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來源：金色財經

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