「量化交易」这个名称容易让人联想到物理学博士、紧邻交易所的机房，以及无人能解释的收益。但其核心理念其实很朴素：事先以书面形式明确买入什么、何时卖出、承担多少风险，然后在投入资金之前，先用历史数据检验这些规则是否真正有效。本课程讲的正是这种朴素的版本，也就是拥有日线数据的个人交易者能够切实践行的版本。
以规则代替临场判断
主观交易者逐一审视每种情形并作出决定。这些决定也许凝聚了多年经验，但每次都是重新作出的；两张相似的图表，可能因情绪、近期盈亏或当日新闻而引出不同的交易。规则化交易者（又称系统化或量化交易者）则把决策一次性写下，此后每次都以同样的方式执行。
这里所说的规则，是一条只使用决策当时已知信息的精确表述。「在强势股回调时买入」只是一种意图；「当收盘价高于 200 日简单均线、且 2 日 RSI 收于 10 以下时，于次日开盘买入」才是一条规则：两个人用同一组数据执行这条规则，得到的答案永远相同。
两者的区别并不在于是否使用数字。许多主观交易者也使用指标，许多系统化规则也相当简单。真正的区别在于思考发生在什么时候：系统化交易者在交易之前完成思考，将其写下、加以检验，之后主要是执行。正是这种先后顺序，使整个过程得以衡量。
本课程每一课对应流程中的一个环节：把想法转化为规则（第 2 课）、进行公平的回测（第 3 课）、用验证期防范过度拟合（第 4、5 课）、避开数据陷阱（第 6 课）、从回测过渡到实盘（第 7 课），最后在 Clear Tape 中完整执行这一流程（第 8 课）。
书面规则能做到什么
- 让方法可以检验。只有规则才能在二十年的价格数据上重放。主观方法无法如实检验，因为使用者早已知道这些图表后来的走势。
- 让结果可以归因。规则化交易亏损时，您可以分辨是规则失效，还是自己没有执行规则；主观交易中两者往往纠缠不清。
- 抑制最有害的习惯。把止损越挪越远、连亏三次后跳过信号、盈利之后加倍下注：书面规则让这些行为的空间大为缩小。
- 在交易前确定风险。仓位由公式决定（第 2 课），因此只要没有跳空越过止损，单笔交易的亏损在事前即已知晓。
- 扩展注意力。规则可以在每个交易日收盘后用几秒钟扫描五百只股票；人却无法每晚细看五百张图表。
规则做不到什么
规则并不知道未来。它描述的是对特定条件的反应，而检验所显示的，只是这种反应在恰好出现过的那些条件下会有怎样的表现。有几件事超出了任何规则的控制范围：
- 未来的收益。一条在 2000 至 2014 年跑赢买入持有的规则，只证明它当时做到了，并不证明它今后也能做到。第 4 课将说明验证期如何提供更公平、但仍有局限的检验。
- 连续亏损。即便是合理的规则也会经常亏损。趋势跟踪规则可能多数交易都是错的，却依然值得执行；均值回归规则可能胜率很高，却在一周之内回吐数月的盈利。
- 逐渐消退的优势。某种规律一旦广为人知，依此交易的人就会增多，回报往往随之缩小。R. David McLean 与 Jeffrey Pontiff 的研究发现，已发表的股市异象，其发表后的收益明显低于原始研究中的水平。对于从书籍或网络上找到的任何规则，包括本课程介绍的经典规则，都应抱有同样的预期。
- 您自身的纪律。规则只有得到遵守才能发挥作用。第 7 课将介绍如何检查这一点。
个人交易者的可行区间
专业量化机构在速度、数据和执行上投入巨大。在持有期极短的一端，利润取决于快几微秒或每股成本低零点几美分，个人无法与之竞争。个人交易者现实的领域在另一端：在收盘后依据日线运行、持仓数日至数月的规则。
这一区间也有其自身的优势。小账户可以在开盘时一次性买入或卖出全部仓位，而不会推动价格；不必每月向客户汇报业绩，因此能够承受较长的横盘期；还可以只交易流动性良好的美股和 ETF，成本低，数据质量也高。日线数据、简单规则加上耐心，是一套自洽的组合，而非退而求其次的选择。
合理的预期
以下三点预期可以避免许多失望：
- 多数想法会失败。在公平的基准下、扣除成本、并在规则未曾「见过」的数据上如实检验，多数交易想法相对于直接持有同样的股票并无优势。Clear Tape 将这一结果标示为无优势。这是有用的答案：它刚刚帮您避免了交易一套无效的规则。
- 好的规则通常并不惊人。一条规则若能以更小的回撤取得与市场相当的收益，或在相同风险下略增收益，就已是真正的成功。若回测显示收益是市场的数倍而回撤微乎其微，更可能是其中存在错误（见第 4 至 6 课），而不是一项发现。
- 研究需要时间。写一条规则只需一个晚上；公平地检验它、核查相邻参数，再以小仓位观察几个月，则需要长得多的时间。这种缓慢是方法的一部分，而非缺陷。
这些都不应成为止步不前的理由，而是提醒您：应当以过程的质量，而不是回测数字的大小来评价自己的工作。一个流程若能以充分的理由否决十个想法中的九个，就说明它运转正常。
如何应用
入场
只有当一个想法能够表述为只使用当时已知信息的规则，并附有它为何可能有效的合理解释（某种行为模式、风险溢价或结构性资金流动）时，才启动研究。没有理由支撑的想法，很可能只是噪声中的巧合。
止损
在检验之前就确定何种结果会让您放弃这个想法，例如在验证期内相对基准没有任何优势，并把它写在规则旁边。
目标
追求一条简单、可解释、在收益或风险上略优于基准的规则。对任何惊人的结果，都应先从排查错误入手。
失效条件
如果您发现自己在看到结果之后修改规则、为每个亏损时段增加一个过滤条件，或挑选检验日期使结果更好看，研究就已沦为曲线拟合。此时应停下来，回到最初写下的规则重新开始。
常见错误
- 期望量化方法消除亏损。它控制的是亏损的大小，而不是亏损是否发生。
- 把回测当作预测。回测只是在既定假设下对过去的描述。
- 在个人最薄弱的领域竞争：极短的持有期、流动性差的股票、利润低于交易成本的策略。
- 在第一次连续亏损时放弃规则，又在别人连续盈利之后改用新规则。
- 把「无优势」当作需要掩盖的失败，而不是应当记录的结果。
小结
量化交易意味着把决策写成规则，用历史数据公平地检验，然后才进行交易。规则让方法可检验、可重复、可衡量，但无法预测未来，无法避免连续亏损，也无法阻止优势消退。个人交易者最适合使用日线数据、持有数日至数月。请做好多数想法失败、好想法通常并不惊人的准备，并以过程是否如实来评价自己。下一课将把交易想法转化为可以检验的规则。回测的基础知识可参阅回测一文；完整交易系统的组成部分可参阅交易系统。
仅供学习与参考，不构成投资建议。