八大基础知识，十个交易步骤，如何走上量化交易之路？
量化交易入门（4）——什么是量化交易&如何开始（下）量化交易基本包含两个知识领域，第一是金融与交易、第二是数据科学与编程。而想成为一个合格的量化交易者，就应该对上述两个领域都有了解和掌握。当你在这两个领域变得越优秀，你的量化交易程序才可能会变得越好。金融与交易
由于量化交易程序是为交易服务的，所以想成为一个合格的量化交易者，那么首先你要对交易和金融领域有深刻的了解。交易者必须了解市场是如何运作的，应该了解所有的基础交易知识，例如：2. 各种资产类型（例如股票、期货、期权、外汇等）；上面仅仅列出了一些基础的交易概念，想成为一个量化交易者，或者只想成为一个合格的交易者，那么除了上述内容之外，还有许多其他方面的知识都需要大家深入学习和掌握（例如交易逻辑、交易系统、交易心理等等）。换句话说，你至少应该是一个合格的交易者，然后才可能有机会成为一个合格的量化交易者。作为量化交易的第二个主要知识领域，编程是很多交易者难以逾越的一条鸿沟。虽然现在市场中有很多第三方提供程序编辑的服务，但是为了更好的进行策略设计与优化，以及确保量化交易策略的安全，我还是建议大家要具备基础的编程能力，这样才能保证在量化交易的长期过程中能主动应对各种问题。很多交易者会问，哪种计算机语言最适合进行量化交易呢？这一点要基于你的交易平台和交易模式来讨论。目前大家最常见的交易都是在MT4或MT5平台是执行的，所以MQL4/MQL5语言，是大家唯一的编程选择。而这样的编程，仅仅能实现最基础的EA交易功能。如果想在量化交易领域更进一步，那么通过Python、C++、或者JAVA语言编程，实现平台和交易程序的自有化，会更好的帮助交易者实现复杂的量化交易功能，并且保护交易者的策略私密性和安全性。在实现了计算机编程工作之后，交易者要面对的就是历史数据处理工作，所以学会如何处理海量的交易数据是非常重要的。为了开发出一套高效且有利可图的量化交易程序，交易者必须意识到在开发和回测交易策略过程中可能会遇到的各种陷阱与情况。当掌握的上述数据科学和编程两项基础技能之后，交易者就可以开始尝试开发属于自己的量化交易策略了！如何开发量化策略？
理想情况下，一套交易策略必须基于真正有效的交易逻辑，例如试图通过抓住市场定价差异的机会进行交易；或者价格偏离历史均值后的回归机会。交易者不应该在没有基础逻辑的前提下，就开始盲目的进行程序编写。接下来交易者就需要把自己的策略通过数学逻辑语言进行描述并编程，这样量化程序才能有效的来执行各种交易动作。量化程序编写完成之后，首先就是要通过大量的历史数据测试来进行有效性、盈利性的验证。一套量化交易策略永远不可能适应所有的市场环境，所以交易者需要不断的进行优化和改进，才能有效的延长量化策略的生命周期。目前的个人编程技术很难实现交易策略与风控策略的合并统一，所以交易者必须在策略执行的过程中加上人为的风控管理的规则，例如产品组合管理、风险敞口管理、资金管理等等。随着市场的发展，交易数据会不断的增加，这时需要交易者不断把最新的市场数据导入到量化程序中进行测试，以验证量化程序是否依然有效，是否需要修改和优化。在做完充分的回测和策略优化之后，交易者可以先尝试在模拟账户中使用策略进行交易。看看在实际市场环境中策略的运行情况，观察在滑点、跳空等市场价格的影响下，策略是否能有效的执行和运作。模拟账户交易可以确保量化程序在真实价格环境中运行，而交易者不需要承担实际的资金损失，同时模拟账户交易也是一个发现策略是否被过度优化的很好途径。当对模拟盘交易结果感到满意之后，交易者可以开始尝试实盘的量化交易，但是一开始依然应该从小资金开始入手，以避免遭遇市场意外事件和风险影响而产生大额的亏损。当实盘交易盈利表现稳定后，交易者可以按比例和节奏，逐步增加交易资金和交易规模，以提高量化交易程序的盈利水平。有了一套可盈利的量化交易程序，并不意味着交易者可以高枕无忧，躺着数钱了。自始至终，我们都需要不断的对量化程序的运行进行监控和复盘，并根据市场的变化进行优化与调整。为了避免市场出现各种意外的黑天鹅事件，确保量化程序不会因为网络问题、电脑断电等事故出现无法执行的情况，交易者也需要定期进行人工的监督与干预。总结
所有个人交易者都应该认识到，量化交易已经变得越来越重要和普及，并且在不远的未来，它在交易工作中的重要性和相关性会更加的突出。因此我们每个人都应该从现在开始去了解、学习、并尝试量化交易。要成为一个量化交易者，大家需要采取四个基本步骤：通过今天的文章，我希望能帮助大家实现第一步的目标。后续三个步骤则需要靠大家自己去学习和实践了。这篇文章结束之后，不知道下一次什么时候才能继续填坑，希望等这个月的北京之游回来后，能开始继续下一篇的量化系列文章，进一步带领大家了解量化交易的方方面面。
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