量化交易的从业者，痛点有哪些

1. 量化交易的从业者，痛点有哪些

痛点1：好的量化交易投研工具
目前市场上好的量化交易平台不多，大多数只是作为投研学习用得平台，真正能保证 安全和实盘的真心不多，现国内高端的量化交易平台能够实现高质量的清洗数据、策略开发、回测、仿真以及能够实盘仅有少数，掘金量化交易平台就是其中之一。
痛点2：基于历史数据回测
由于量化策略是基于历史数据分析的，基础的量化模型在设计之初都是经过至少三年以上的历史走势追溯，即构建量化模型的投资周期都是长线的。量化因子的互相作用及平衡也是基于长期的，短期市场的波动尽管会对量化因子产生影响，但短期影响并不会在长期投资中产生决定性因素。一旦当前市场表现和过去出现较大差别，那么，基金业绩表现肯定就会不好。


痛点3：策略同质化现象严重
当前的公募市场上，很难见到精妙的、具有独特竞争力的量化策略，不少策略趋同，大量相似量化策略的登堂入室，让其收益回归平均甚至难以达到平均水平。
一些基金为了避免出现持仓过于集中在中小创的情况，它们会把大盘股强制配进去，做成一个中性策略，该做法可有效降低单一风险，使得在风格切换中，避免净值大幅回撤，但代价当然也是整体预期收益降低，比如在中小创风口来临时，采用这种方法的基金业绩就会逊色很多。
当然，在策略贫乏的市场环境中也有量化基金守正出奇，闯出了一片新天地，上投摩根阿尔法就是典型代表。在今年风格骤变的行情中，该基金以近 19% 的收益率领跑主动型量化基金，其秘诀就在于：采用了哑铃式投资技术，同步以 " 成长 " 与 " 价值 " 双重量化指标进行股票选择。这样一来，就克服了单一风格投资所带来的局限性。
哑铃式投资技术 ( Barbell Approach ) 是目前国际市场上较为成熟的一种投资方法，其基本操作思想在于同时投资于两类风格差异较大的产品，构建的投资组合具有两种产品的某些优点，同时能够回避某些市场波动带来的损失。
当前，不少基金公司已经意识到，变则通，不少机构正在动态调整量化策略。拓展策略的延展性、修改量化因子等，已经成为不少量化产品的选择。
痛点4：受策略局限性的制约
目前，市场上的公募量化基金普遍采用的是阿尔法策略，有效的套利、做空等多策略都不能灵活运用，这导致量化基金策略偏向于做多。而私募量化基金，因其策略的多样性，使其更容易适应市场变化。
此前，股指期货 " 松绑 " 所传递出的信号，从中长期看，对量化基金来说绝对是利好。而随着资本市场未来上市更多的金融衍生品，将有效解决股市单边市的问题，量化策略可配置的品种也将越来越丰富，届时量化投资或将大有可为。
作为市场相对成熟的美国，导致近期量化策略，尤其是 CTA 策略 " 失效 " 的主因究竟又是什么？对冲基金 Quest Partners LLC 的联合创始人兼首席投资官 Nigol Koulajian 给出了答案。他表示：" 已经适应了这个市场环境的 CTA 在越来越倾向于长期交易，它们的持仓规模在增大，并且很多投资者运用的是同样的策略，一旦出现趋势逆转，对市场的影响将是巨大的。"

2. 量化交易的致命缺点

一、每笔的盈利都相对较小，所以能够提供的流动性和波动性高的品种并不多。 二、每笔量化交易都要付出点差或者佣金。并且这些费用都是固定的，时间周期越短，那么系统的盈利空间就越小。【拓展资料】量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：一、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。二、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。三、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。四、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

3. 量化交易有哪些难题？

量邦科技资深人士总结：
(1)股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化

　　记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段时间跨度或者另一个市场里，可能又是另一番情景。所以跨市场、长期有效的量化交易系统极少甚至可以说没有。

　　(2)有些关键信息并不容易量化

　　微博是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。

　　(3)过去并不代表未来

　　多数时候，通过历史数据测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容。不过并不是所有人都能意识到，过去不代表未来。这意味着一些交易策略在过去表现的很好，但是在未来可能会带来巨大的亏损