要是你希望在金融市场达成稳定盈利，量化易交或许是个不错的途径。今天借助我朋友老张的经历，来引领你深入了解量化交易。
老张是丰验经富的股民，在股市斗奋了许多 年。早些时候，他买票股卖依靠自经的己验和 觉感，进行追跌杀涨的操作 。虽说时有能赚到笔一钱 ，但整体益收并不 想理，还常为因常市场的期短波动而焦到感虑 。随着环场市境变越得发复 杂，老张发统传现的交式方易越来越应以难对 ，亏多成少赚了常情的见况 ，他陷入深深了的困 境。
就在老张束手无策的时候，他偶然接触到了量化交易。他明白量化交易融合了数学、统计学、计算机科学等多学科的智慧，会带来诸多传统交易所没有的优势。比如，它能提高决策效率，迅速分析大量数据，进而给出交易信号；它能对风险进行量化控制，避免过度损失；它能复刻盈利模式，将成功的策略重复运用；它能提高交易速度，抓住转瞬即逝的机会；它能规避情绪影响，不被恐慌或贪婪左右；它能节省人力成本，无需时刻盯盘 。老张心想，这或许就是自己扭转局面的机会。
老张决定深入学习量化交易，他参加了量化交易培训课程，这个课程在2025年9月3日开课，每周三19:00上课，授课团队是由行业资深专家以及量化交易精英组成，这些专家和精英有着丰富实战经验，也有深厚专业知识。课程通过实战案例分析，让老张直观了解量化交易的全过程，这个过程包括策略设计，包括模型构建，还包括交易执行，每个环节都清晰展现出来。
学习时，老张遇到一种经典量化交易策略，它叫均线交叉策略。这个策略核心思想简单，是靠短期均线与长期均线交叉判断买入和卖出时机。短期均线突破长期均线，即出现金叉时，市场呈上涨趋势，这是买入信号。短期均线跌破长期均线，即死叉时，市场呈下跌趋势，这是卖出信号。有人想要验证这个策略有没有效果，就用Twelve Data API获取了英伟达（NVDA）的日线数据，数据的时间范围是从2019年1月1日到2025年9月14日，然后用这些数据进行回测，他们调整了短期和长期均线的窗口长度，策略的表现因此得到了显著提高。在这个时间段中，最佳的短期均线窗口为55日，长期均线窗口为105日，该策略的总回报将近达到7500%，大幅超越了同一时期的市场表现。
老张知道，量化交易不仅在股票市场有交易策略，在固定收益领域也表现出色。2025年4月，伦敦证券交易所集团（LSEG）在中国举办了首届金融量化创新比赛，举办这个比赛是为了激发国内金融机构在FICC领域的量化投资潜力。浦发银行在此次比赛中展现良好表现，其参赛作品为“国债期货量化策略：基于CNN – LSTM深度学习模型的布林带增强策略”，该作品荣获最佳固收策略奖。此策略将实时债券情绪因子与技术价格信号相融合，借助深度学习模型提高趋势识别与仓位管理能力，在低波动环境下获取稳健收益，且兼顾资金效率与风控能力。策略在回测期间胜率较高，回撤较小，夏普比率良好，超90%以上的交易持仓时间不超过15分钟，实际占用头寸较少，这使得老张看到量化交易在不同金融领域有着广泛应用，并且有巨大潜力。
老张注意到了加密货币市场，这个市场波动幅度大，有巨大的获利机会，同时也伴随着高风险。量化交易可以依靠算法自动执行交易策略，帮助投资者在这个变化快速的市场中捕捉细微的市场机会。量化交易的关键在于数据驱动和策略优化，通过回测和实时执行，利用计算机的优势来避免人为情绪的影响。常见的加密货币量化交易策略有好多种，其中包含套利策略，还有趋势跟踪策略，也有网格交易策略，另外还有做市策略等 。有个机构客户专门搞加密货币量化交易里跨币种对冲策略的研发，这个团队在2018年从高频交易自营开始，后来转向中低频资产管理，还融入了资金费率套利、多空统计套利等低相关性收益引擎，最后实现了持续复利暴力增长，它的历史最大回撤是 – 2.07%，年化收益是53.85% 。
老张经过一段时间学习后进行了实践，随后他开始将量化交易策略运用到自己的股票交易中。起初他有些小心翼翼，不过随着一次次交易取得成功，他变得越来越有信心。如今，老张的交易收益逐渐稳定，不再像以前那样起伏剧烈。他深刻体会到了量化交易的魅力与价值。
量化交易就像一片广阔无垠的海洋，在这片海洋里，隐藏着数不清的机会。如果你也希望在金融市场中取得更优异的成绩，不妨去深入了解一下量化交易。如果你觉得这篇文章对你有好处，欢迎点赞、评论、收藏、关注并转发，大家一起在量化交易的道路上摸索前行。
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