最近刚刚完成了第二本书《好好存钱》的初稿，也正好有朋友前两天问我怎么做量化，正好现在有空了，就写一篇吧。

声明：量化的秘密不可能在一篇文章里说清楚，所以这是一篇入门用的“地图”。给那些听说过量化，又不知道入口在哪的读者们，提供一条路。

要学习量化交易的读者，请拿着这份地图，好好地积累自己的知识和经验。当然，这不是一件容易的事情，需要数年时间，热情和兴趣是支撑你做下去的唯一动力。

如果只是想赚快钱，可以把文章关了。

很多人以为，所谓的量化交易就是用电脑来做交易，背后都是一系列复杂的算式什么的，然后电脑高频地“抢帽子”。这是大多数人对量化的直观感受，但很片面。

因为“量化”这个属性，天然地适合用电脑自动化交易，但这不是必然的。

本质上，只要你不是主观交易，每一个动作都有确定的、可量化的标准和规则，你就是在做量化交易——哪怕你是用手的。所以，计算机的自动化交易，只是量化交易的一个手段，当然，也因为量化天然地符合计算机的特点，使用计算机来执行量化交易策略，也是顺理成章的事情。

什么是主观交易呢？价值投资就是很典型的主观多头策略：

我觉得这家公司的质地不错，他们的商业模式很好，而且管理层的道德水平、管理能力也很高，是我能够信赖的管理层。公司的股价现在非常便宜了，有足够的安全边际，我决定出手买入。

这是典型的价值投资者的话语体系，但是充满了不少主观意味。比如，公司的商业模式很好，怎么个好法？有没有指标衡量商业模式的好坏程度？抱歉，还真没有，商业模式是一个很主观的东西，跟基金经理的商业洞察力有关，基金经理往往是对行业和公司进行系统、综合的分析之后，得出好坏的结论。这是一个非常痛苦、烧脑、耗时间的分析过程，如果你告诉他，有个指标可以直接判断商业模式好坏，那简直是对基金经理和研究员的蔑视。

“啥？我辛辛苦苦研究一个月得出来的结论，你跟我说几个指标就能说清楚了？开玩笑呢？”

同样，你如何衡量管理层的道德水平、管理能力、信赖程度？更难。你没有办法找到所谓的“老板道德指数”来量化这个标准。巴菲特的判断标准也是很主观的：如果你想把女儿放心嫁给他，那么他就是一个好老板。

“想把女儿嫁给他”太主观了，所以很难量化交易。

还有，股票便宜了，怎么衡量？这或许是少数几个可以量化的地方：做个财务建模，计算出公司的合理股价，当现在的价格低于合理价位80%时买入——比起前面几个，这就是一个清晰、明确、可量化的指标，哪怕财务建模和估值假设是主观的。

无法量化，这也是价值投资难能可贵的地方，它和基金经理的商业认知有关，简直是艺术，而投资本来就是50%的技术+50%的艺术。所以我们看巴菲特和芒格，会觉得他们很厉害，他们真的是认知能力超强。

基本面难以量化，所以绝大多数量化是基于技术面的交易，但即使是纯技术面的交易，也一样难以量化。

这是苹果（Apple）的一小时图，我一看就知道这是三处支撑位，可你问我如何定义这个支撑位，我也不知道，我一眼就能看出来，人眼一看觉得这不很明显吗？可你如何量化它呢？比如2这个位置，是最近N根K线的最低点吗？还是某一根大阳线的底部？如果是大阳线的底部，为什么“B”右边那一根的最低价，不能当作支撑位？

这很难。

比如，这是一根下影线，威科夫交易法里的Spring（弹簧）形态。我一看就知道这是个下影线，可我如何定义它呢？

如果你能写出这样的规则，就算是把Spring形态量化了。虽然你不会写代码，但定了这个规则后，你每次交易都拿把尺子量一量，看看收盘价是不是在K线上1/3处，你就是在做量化交易。当然，如果交给机器来做，效率更高。

声明一下，我绝没有说主观交易不好，但是主观交易难以量化，导致机构严重依赖基金经理本人。而这也是基金经理的手艺活——你问我为什么买，我也说不准，可我知道就该这么干。所以二级市场经常出大师，基金经理的名声总是大于机构的名声，而一级市场常常是听说有什么知名机构，较少听说有什么风险投资的大师。

现在我知道什么是量化了，然后呢？光知道Spring有什么用？看到就买吗？买几手？买完了什么时候出？中间怎么加减仓？

这才是整个量化交易中，最核心，最重要，最有价值，也有可能是你一辈子都搞不定的东西——交易系统。一套能赚钱的交易系统，被交易界誉为“圣杯”，但很多人炒了一辈子股，除了给市场送钱外，都发现不了这个圣杯。

交易系统，你可以理解为量化的规则。懂不懂得写代码不重要，重要的是，你有一套能赚钱的规则。你要做的，是用代码的方式把规则告诉电脑，让他帮你干就行了。

找到这套规则，才是量化交易99%的工作价值所在，剩下的1%，只是实现出来，让电脑执行而已。

当然，有些规则是偏主观的，很多交易系统是靠人为操作的，经常是50%量化，50%主观的，典型的比如“这只股票涨得很顺畅”或“这只股票有异动”之类，我经常听到很多股民说这种话，但是如果你无法定义出什么叫“涨得顺畅”或者“有异动”，那不好意思，你永远只能依赖手工来交易。很多老股民是有盘感的，我就跟一个股民交流过，他经常跟我聊玄学 ，什么“这只股票有王者之气”，可惜我看了半天都不知道啥叫王者之气，我问他能不能给我解释一下所谓的王者之气，他又说了一些让我很崩溃的话：你看，这只股票，涨得很猛，很漂亮，很顺畅！它就像一支穿云箭！就像高山上留下来的瀑布，势不可挡，就像老鹰捉小鸡，一击即中，就像………………

我：………………………………

他可以一辈子靠辨识龙头股的“王者之气”来交易，但我学不来，电脑也学不来。这就是主观交易，实际上，大多数人的交易系统，是无法量化的。

所以要学习量化之前，你要学习的是交易系统，市面上的书多得跟米一样，我只推荐几本：

凌波《实现财务自由 : 股票交易精髓》

范·K.撒普《通向财务自由之路》

斯波朗迪《专业投机原理》

波涛《系统交易方法》

比如方晓滨的《期货操作策略 : 深度解剖期货投资，完美呈现优秀的期货交易策略，正确的期货投资理念》，其实就是一套较为完善的交易系统，可惜里面还有大约15%的内容是偏主观的，比如支撑位、阻力位的判断。而柯蒂斯•费思的《海龟交易法则》，则是一套完全可以量化的策略，只不过海龟法则太流行了，你在市面上能看到的所有公开策略，都是没用的。

不是因为策略没用，是因为太多人知道了，所以没用。

现在我知道交易系统的原理了，更难的问题来了：我怎么开发自己的交易系统呢？

我再强调一遍，这才是整个量化交易中，最核心，最重要，最有价值，也有可能是你一辈子都搞不定的东西。如果你真的开发出一套能稳定盈利的交易系统，那么用不用电脑来自动化交易都是次要的。

量化策略（或者干脆说，就是交易系统）的开发，分自上而下、自下而上两个套路。

自上而下就是，根据某种原理开发出来的交易系统，这种系统是有底层逻辑支撑的。比如格雷厄姆的烟蒂股规则：如果这家公司的总市值＜清算价值，那么可以买入；当股价实现价值回归，总市值＞清算价值甚至净资产的时候，卖出。

这个策略之所以是自上而下的，是因为如果股价比一家公司破产后的清算价值还少，那么100%是被低估了的。破产清算是公司最坏的情况了，如果公司真的破产了，你所得到的部分甚至比你支付的成本（股价）还高，这还不够便宜吗？

刘诚的《投资要义》，也属于一种自上而下的策略：批量买入前20只PE、PB都最低，但分红率最高的股票。你的赚钱能力这么强（分红率高），但又便宜（PE和PB最低），那么肯定是有性价比的。

自下而上则是最常使用的方法，那就是依靠数据挖掘技术，发现股价和某些因子的相关性。但这就有点玄学意味了，因为相关性不代表因果关系，类似“女孩子裙子越短，股市就越好”之类的，你不知道里面的原因是什么，但是相关性很强。可以说，自上而下靠的是演绎法，而自下而上靠的是归纳法，后者缺乏底层逻辑支撑，但搞起来方便，数据往上怼，再勤奋一点，总能发现一些因子的相关性。

所以，量化策略分析师最重要的工作，就是不断地做数据挖掘，找出股价和哪些因子强相关，甚至一个因子还不够，还要多个因子组合，不断地尝试，不断地回归，直到挖掘出一个相关性强、置信度高的公式出来。

而这个公式，就是整个量化策略里最核心、最重要、最有价值的东西了。

要我说，江恩就是自下而上的代表，他甚至挖掘出星座和股市的关系，所以我对江恩没什么好感。他那套东西太玄了。而且那个年代，我真不相信他是用什么数据挖掘技术来发现这些规律的。

玄学和相关性是两码事，前者是迷信，后者是数学。

量化的书，我看得并不多，主要是非技术出身，很多书我是看不太明白的。我能搞定资产估值，能搭建DCF模型，也能做财务报表分析，可我至今无法完整看懂一套代码。

所以，对于想针对性学习量化交易的读者，我唯一的建议就是上豆瓣读书，搜“量化”，挑几本评分8.5以上的书籍看一看。

这方面的书籍很少有水平的，我推荐安德烈亚斯·克列诺的《趋势交易》和《趋势永存》。

量化目前广泛应用于海外的资本市场，包括某些B。常见的是3种：

MT4、MT5平台用的MQL语言，需要自己编程，通常这类平台都是交易一些差价合约的，尤其是外汇。

TradingView的Pinescript，这个平台非常流行，但是要钱。

当然，如果你不懂技术，不会编程，可以用富途牛牛的可视化量化功能，这也是我现在在尝试的平台，这个平台最大的好处是，你只要懂逻辑就好，通过拖拽模块的方式画出流程图即可完成一个量化策略，而且也有历史回测等功能。但是，富途是港美股的交易平台，现在已经不允许内地用户新增开户了，至于内地的资本市场有哪些平台，有哪些有这种功能的，抱歉，我远离A股很久了。

至于具体技术，你喜欢什么，想专注于什么，这是因人而异的，我们做差价合约的时候是专注MT4平台的，但我个人在尝试策略开发的时候是用富途的可视化平台，因为不用写代码。B圈似乎挺喜欢用TradingView，大致了解了一下，TradingView确实数据库强大，自带的Pinescript也是为量化而生的，确实是很理想的量化工具，但我没用过。

作为量化策略开发者，你可以不懂用编程的方式来写交易规则，也一定要懂得数据挖掘的方法，所以从这一点来看，懂得Python、R语言还是很有必要。毕竟，交易规则可以用富途的这个功能来实现，但是这个规则是什么，你需要自下而上的数据挖掘技术。