量化交易的优势与风险

量化交易是以数学模型替代人为主观判断，利用计算机技术进行交易的投资方式。

相较于传统的投资方式，量化交易更加注重于“定性思想量化应用”，依赖于大量数据，其优势也较为明显。首先，利用计算机进行投资决策能够规避投资者情绪的影响，避免非理性投资决策，同时克服认知偏差，使每一个决策都有理有据、有数据支持。量化交易的第二个优势在于，计算机可以同时处理的信息量以及处理效率远远高于人脑，这有利于在海量的信息中捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资空间。其次，定量投资能够通过系统地扫描大量数据，捕捉错误定价、错误估值带来的机会，发现估价洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。而通过从历史数据中获得信息、挖掘可能存在的规律、运用概率分析等方式，能够提高成功率并实现更优的仓位控制。

与收益相对应的是风险。只要是投资，就不存在稳赚不赔，量化交易同样存在着风险。

由于量化交易对于数据的依赖性，数据的是否准确、是否完整对于模型有着极大的影响。在大数据时代，投资者被数据包围，无法判断数据的真实有效性，对于存在缺陷的数据进行建模分析，可能导致所得到的结论不能与现实真实市场环境相一致。行情数据的不完整可能会导致模型与数据的不匹配，行情数据自身风向的转变也可能导致模型失败。例如交易的流动性、价格波动的幅度、频率等，而这一点是量化交易难以克服的问题。

目前在我国资本市场中，大部分采用量化投资策略的为机构投资者，他们的资金及人才水平较高，一定程度上还可能导致市场波动。然而我国资本市场成份中占大多数比例的是中小投资者，他们通常没有雄厚的资金基础和专业的知识储备，也缺少技术分析。这部分人群中，只有极少部分会将量化投资策略运用于交易中。从这一点来看，量化投资策略存在市场操纵的风险隐患。

另外，量化交易依靠计算机进行操作，所以交易还存在着客观性的潜在风险，比如电源故障、网络中断、硬件故障、黑客攻击等问题，都会对量化交易产生影响。

从市场容量来看，中国的量化投资仍具有很大的发展空间。虽然目前量化投资策略存在着一定的风险隐患，但是通过得当的风控措施，不断提升技术水平，一定能够帮助量化投资朝着正向发展，实现量化投资升级。

参考资料：

量化交易_百度百科