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user: 2. 量化交易课程开设必要性分析 本节将从量化交易与传统主观交易的比较、量化交易的发展现状与前景、量化交易课程与传统证券投资类课程的差异三个方面分析为什么要开设量化交易课程。 2.1. 量化交易与传统主观交易的比较 2.1.1. 传统主观交易的局限 主观交易成功与否主要与投资者三个方面的能力有关：第一获取准确信息的能力，第二正确加工处理信息的能力，第三是管理自己情绪的能力。这三个能力在实践中的培养与应用难度都非常大，原因如下： 1) 信息对价格的影响程度难以确定 主观交易的信息来源主要包括：历史成交量和价格、国际环境和财经新闻、证券公司的研究报告、上市公司的财务报告、论坛、朋友圈等社交媒体等。但是，这些信息本身都存在着很大的不确定性与局限，对于价格的影响难以估量。历史成交量和价格的准确性基本可以保证，但是历史不代表未来，对于主观交易来说这个信息对于判断价格的未来走势远远不够。国际环境和财经新闻类型较多，需要甄别哪些新闻会引起金融市场的波动以及波动程度，同时，国际环境纷繁复杂，很难通过财经新闻获得全貌。证券公司的研究报告的准确性较低。例如，中金公司曾经做出关于经济走势的十个预言之中只对了半个。上市公司的财务报告会存在粉饰利润、做假的现象。论坛、朋友圈等社交媒体内容的准确性更是难以考证。 2) 投资者的情绪难以控制 投资者的情绪或者说是投资者的有限理性也是影响判断的一个非常重要的因素 [ 3 ]。人的理性都是有限的，但是很多人往往会忽视自己理性的有限性。这种认知偏差在证券投资中就会导致即使信息来源完全一致，所有投资者对信息影响价格的判断方法也完全一致，但是不同的投资者操盘，也会出现不同的投资结果。一项对证券投资效果的调研显示，可能会有不到1%的投资者在盈利，但是大多数投资者都是亏损的。这也是为什么在量化交易出现之前，普遍认为成为交易员是需要天赋的，这个天赋必须包括冷静、适当的恐惧、对市场的敬畏，而又果断勇敢。即使这样，具有这种素质的人也会几起几落，最终善终的也为数不多。 2.1.2. 量化交易的优势 量化交易作为证券投资领域的一种交易方式，相对于传统利用主观判断做出交易决策的主观交易的优势集中体现在以下四个方面： 1) 交易策略建立方法科学 量化交易的交易策略以数理模型为依据，具有较好的逻辑基础。不同于主观投资多是依靠投资者个人的经验与观察来做出交易决策，量化交易的策略利用计算机强大的数据分析与处理能力，通过统计模型和机器学习模型来构建交易策略。这些策略经过大规模历史数据的回测与优化，或者蒙特卡洛模拟检验，具有更高的可靠性与适应性。 2) 交易执行过程纪律性强 量化交易均将交易策略落实到计算机程序中，由程序按照策略逻辑自动生成交易信号。同时，量化交易系统通过互联网与券商、交易所直接联系，由系统向券商或交易所自动发出交易指令。这些过程尽可能的降低了人为干预，免除了人为误操作的可能。更为重要的是，在面对市场剧烈波动的时候，量化交易系统依旧会严格按照信号执行交易，从而剔除投资者受到情绪波动给交易带来的不利影响。 3) 响应迅速 计算机对指令的响应可以达到纳秒级别，而受制于生理限制，一般投资者从观察到交易数据开始，经过大脑判断，再支配手指在键盘敲击下单指令的反应时间是在百毫秒级别 [ 4 ]。响应速度上的巨大差异使得量化交易系统可以在市场瞬息万变的情况下迅速捕捉到合适的交易价格。这种能力使得交易从中低频步入高频，甚至超高频成为了可能，能够实现主观交易不可能赚取的利润空间。 4) 自动化连续交易 量化交易由计算机程序控制，可以实现在交易时间段内无人值守的不间断连续运行。日常的交易是一件非常耗精力的活动。每天交易时间长，市场行情变化快，投资者往往处于高度紧张的状态。期货、期权、外汇市场还存在夜盘，有些产品的交易时间会持续到凌晨2：30。投资者会非常容易感到疲劳。量化交易实现的无人值守，可以节省投资者的精力。更重要的是，自动化执行将交易员从简单重复的任务中解脱出来，可以把更多精力放在交易策略开发方面。 总之，量化交易在以上这些方面相对于主观交易的优势显著提高了交易的效率、降低交易成本，量化交易替代主观交易就成为了必然。因此，有必要设置量化交易课程以顺应金融交易发展的趋势。 2.2. 量化交易的发展现状和前景 2.2.1. 量化交易在海外的发展现状 1973年，Black-Scholes期权定价公式被提出，使得利用计算机迅速计算欧式期权的理论价格成为可能，推动了量化期权套利的发展 [ 5 ]。1983年，Gerry Bamberger开发出基于统计原理的配对交易策略，进一步奠定了量化交易的数理模型基础。 20世纪80年代开始，随着互联网的广泛应用，依托于计算机编程技术的量化交易进入了快速发展阶段。伴随一些以量化交易为核心的基金公司的成立，量化交易在规模和模型丰富性方面都达到了新的高度。例如，复兴科技公司设立的大奖章基金以技术数据为驱动，在历次市场波动性剧烈的时候都获得了丰厚的回报。德邵和Two Sigma也是量化投资公司中的优秀代表，它们注重创新计算机技术，并将其应用到量化策略开发之中。经过多年的发展，量化交易已经从股票市场拓展到外汇、商品、债券，以及新近出现的数字货币市场中，并且在各个市场中由量化交易产生的交易量都已经占据较大比例。例如，J.P. Morgan的研究显示量化交易已经占据美国股票市场80%的份额 [ 6 ]；美国商品期货交易委员会的一项统计显示，在2016年量化交易在谷物商品的交易占比已经上涨到了49%，贵金属上升到54%，原油交易占到了63%，而在外汇市场上更是占比高达83% [ 7 ]。2018年全球量化交易的市场规模已经达到103亿美元，预计2027年将超过252亿美元，年复合增长率达到10.7% [ 8 ]。 2.2.2. 量化交易在国内的发展现状 相对于海外市场，国内量化交易起步较晚，直到2008年美国次贷危机后，大批华尔街量化交易人才回国发展，国内的量化交易才开始步入快速发展的轨道。公募基金开始转向量化投资，2019年量化公募基金规模增长570亿元，而量化私募基金也增长迅速，到2019年末，基金规模增长至约2800亿元 [ 9 ]。国内量化的发展正好受到当前人工智能技术普及的推动，使得量化产品的种类不断丰富，开发出了包括指数增强、多因子模型、机器学习驱动的基本面因子模型等在内的量化交易策略。 同时，随着个人投资者对量化交易热情的上涨，一批专门提供策略开发平台的公司也涌现出来，例如优矿、米筐、聚宽、掘金量化等。这些公司提供了已经配置好的量化交易需要的硬、软件环境，使得投资者可以专注于开发量化交易策略，降低了量化投资在计算机配置方面的门槛。 尽管从纵向来看国内量化交易发展迅速，但是与海外相比，在量化投资机构的管理资金的规模、量化交易策略的丰富程度方面，都存在着不小的差距。而据研究显示在全球的量化交易市场中，亚太地区的市场在未来会具有最快的增长速度。因此，国内量化交易现状与未来发展速度之间的不匹配对培养量化交易人才提出了迫切的需求。 2.3. 量化交易与传统证券投资学的差异 与传统的证券投资类课程不同，量化交易是一门融合金融学、经济学、统计学、机器学习与数据挖掘、数据库技术、计算机编程、网络通信等多学科的理论和知识的跨学科课程，课程的重点不在于讲授各个方面的基本知识，而在于培养学生综合运用这些知识的能力。此外，量化交易也是一门实践性极强的课程，不仅要让学生掌握理论与方法，更强调要将这些知识应用到策略开发中，形成可以在真实交易环境中应用的策略。这就需要课程设置相当的课时以培养学生的实际动手操作的能力。 基于这两个方面能力培养的重点不同，量化交易在授课内容、教授方式、考核方式等方面均与传统的证券投资学有显著的不同，因此，有必要设置专门的量化交易课程以实现对量化交易人才的有针对性的培养。