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    大约4年前（2015年左右），看过一些量化的入门书籍，那时是完全小白的，一窍不通的（当然，现在也不算牛，只能算比当时有进步吧）。前阵子开发策略，开发的有点小心累，之前自以为很好的策略or思路，实践下来表现一般般。尤其是自己很看好的机器学习和量化的结合，大概实践了一些，效果失望。

    这两天充电点吧，读读之前的经典书籍，也熟悉熟悉vnpy，后续打算改用vnpy做策略开发，一方面灵活性较好，可定制性较高，另一方面，资料相对也多一些。之前读书也有记笔记习惯，不过是记录纸质笔记，以后养成记电子笔记的习惯吧。

第一部分　 量化交易的世界

第1章　 我们为何关注量化交易 文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies）。自1990年以来，平均每年能获得35%的回报率，这是在除去各种高昂的费用以外的数字，且风险较低。每过10年，都有一次因量化交易者的失败引起的。当然，迄今为止最著名的案例当属长期资本管理公司案例（LTCM）。如果当时没有美联储和华尔街银行联盟的干预，这一事件极可能引起资本市场的崩塌。 撇开量化交易的成功与失败，以及人们对于量化交易的批判不谈，量化交易每天对于资本市场的影响毋庸置疑。美国股票市场的交易大都是通过算法执行的，而且这个比例在快速上升。 当其他交易者的需求使得证券市场的供需关系短暂失衡时，量化交易可以通过提供流动性使得市场更有效率。从有效市场（efficientmarket）的经济角度而言，不平衡性也称为市场无效（inefficients）。并不是说，只有宽客能够通过改善市场无效性而获利。事实上，追求阿尔法回报的交易也是通过寻求市场错配而获利。

深度分析的好处

文艺复兴公司的奠基人詹姆斯·西蒙斯（James Simons）认为，宽客带给投资领域最伟大的成就在于解决问题的系统化方法“科学家带入这场游戏中的并不是他们的数学或者计算机技巧，而是科学思考的能力。” 研究宽客最主要的原因之一是，宽客会深入思考那些非量化投资者认为理所当然的策略的许多方面。为什么会这样？毫无疑问，计算机是一种工具，但是如果没有绝对精确的指令，计算机也将一无是处。 对策略进行深入思考是一件好事情。更胜一筹的是，对于宽客和主观判断型交易者而言，通过对策略细致缜密的思考，能够弄清楚问题的本质，进而执行投资策略，这是非常重要的。在整个交易过程中，这都被认为是投资和交易成功的主要组成部分。##量化最显著特点是大部分都是有市场容量的，如果大家思路类似，那么所能获得总收益就是一定的了。那么成为0和问题，在0和中，谁思考的更为深入，更贴近事物本质谁也就大概率获得0和中的正收益部分。否则就只能和别人拼速度，拼硬件##

风险的准确度量和错误度量

正如本章所谈到的，错误度量风险是长期资本管理公司崩盘的原因之一。##活的最长的才是赢家，可以认为是另一个角度的生存者偏差，现存的量化公司都是经历过大浪淘沙的，所以收益率看起自然完美##。宽客天生喜欢执行包括风险暴露在内的各种度量 从积极的方面讲，一个好的构想的量化策略鼓励承担一定的风险。不同于接受偶然风险，纪律严明的量化策略要求精确划分所能接受的范围，并且将所能承担的风险控制在一定范围内。 实际上，从2007年和2008年开始压垮市场的信用危机也是可以避免的。银行所依据的信用风险模型，显然不能准确地捕捉到所有的风险。很多情形下，银行似乎故意对此视而不见，因为这样有助于银行得到短期超额利润（当然它们自己也会得到奖金）

严格遵守纪律　

从宽客那里学到的最显而易见的一条经验就是严格遵守纪律。一旦设计出交易策略并通过严格的检验验证了该策略可以获利并具有可行性，宽客都会让模型自动运行而不会进行非必要的任意干预。##量化盈利很大一部分都来源与人类情绪的“不理性“性吧，纯粹的随机游走下，技术指标估计永远也不会生效 （技术指标也应该是随机游走的）## 很多成功的交易者都很认同这么一句古老的交易格言：“亏损时要止损，盈利时要让利润奔跑。”##低胜率高盈亏比方为正道？##

小结　

宽客合理配置和实施量化交易策略时所表现的完全性和严格性值得绝大部分交易者认真学习。同样地，在小心谨慎避免错误的前提下，宽客度量风险与各种市场敞口的习惯也值得学习。最后，宽客实施量化策略的一致性和纪律性值得所有决策者学习

第2章　 量化交易简介　/12

何为宽客 随着量化交易规模的增加，逐渐出现了越来越多的伪宽客（quasi-quant traders），这是个很有趣的现象。例如，有些伪宽客利用自动化的系统进行扫描，寻找潜在的交易机会，将大量的备选对象减少到一个相对较少、更加可控的规模；这时再进行人工干预，采用一系列手段在筛选后的名单中选择值得进行投资的对象。还有两种不太常见的情形：一是将交易品种的选择完全由人工完成，而不是通过电脑来优化投资组合的具体配置并管理风险；更为不常见的情形是先使用电脑筛选出所有可进行交易的品种，然后人为地决定如何在这些品种间分配头寸的规模。这些伪宽客使用了宽客常用的一些工具，因此我们的研究也将他们所使用的技术涵盖在内。##个人对这个观点不大认同，难道必须全程机器参与才叫宽客么？只要有严格逻辑，并且按照严格逻辑执行，有-思考-策略-验证-执行-回顾（反馈）机制就足够了，哪怕全程人工，也足以称为宽客。计算机，统计或概率都不过是工具，策略或者模型才是对事物本质的解释，合理的假设或解释就能获得相应奖励（收益）##

量化交易系统的典型构造

阿尔法模型旨在预测宽客所考虑交易的金融产品未来趋势。例如，在期货市场上的趋势追随策略中，宽客利用阿尔法模型预测投资组合中想要包含的期货产品的价格变动方向。风险模型旨在帮助宽客控制不太可能带来收益但会造成损失的敞口规模。确定从目前的投资组合到新的投资组合（已达到最优投资组合模型）的交易成本。无论交易者预计能获利丰厚还是收益微薄，进行任何交易都需要成本。

##阿尔法模块获取收益，风险模块减少回撤，成本评估能否挣钱##

小结

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