在投資界經常聽到人們談論量化交易，A先生說自己是從事量化交易的，B先生也說自己是從事量化交易的，但最後發現A和B根本就是在做著完全不同的事。還有其它聽起來接近的名詞，程序化交易、高頻交易等，這些概念到底有什麼區別？邏輯哥會逐個解釋清楚，希望讀完本文之後，各位對這些概念不再有疑慮。
1. 量化交易不是個筐
廣義的量化交易是一個很寬泛的概念。所謂量化，直觀地解釋就是用定量的方法來進行分析並指導投資。但在投資中，幾乎人人都會多少用一點定量的分析，導致大家都感覺自己和量化交易沾點邊，似乎立刻高大上了起來。所以有人戲稱量化交易是個筐，什麼都能往裡裝。
比如，做多因子的必然要進行定量分析，可以說自己是量化投資；做技術分析的，離不開各種定量的指標，說自己是量化投資好像也沒毛病；做價值投資的，PB、PE、ROE等指標也是分析得清清楚楚。
但邏輯哥認為，能真正稱得上量化交易，必需滿足兩個條件：第一，交易的策略邏輯能夠以嚴格的定量方法明確地描述出來；第二，這個描述出的交易策略是可以回測的。
第一個條件意味著交易策略的分析方法、以及買入賣出條件都是有明確定量規則的，整個交易決策過程不應該包含諸如個人“感覺”這種主觀的因素。舉個例子，比如，“價格向上突破5日均線時買入，價格向下突破5日均線時賣出”，這就是一個簡單的量化交易策略，因為其買入賣出條件都是明確的定量規則。
當然，嚴格來說，僅僅這一句話距離一個實盤可操作的量化策略還是有一定距離的，因為還有很多細節沒有描述清楚，比如，買入是指多少倉位？買入和賣出是市價還是限價？當日買入的之後，又出現賣出信號，但是因為T+1規則無法賣出，如何處理？
一個量化策略的描述要儘可能的具體，並要考慮儘可能出現的各種情況，這樣才能被準確、“機械”地執行。
再來談談第二個條件：回測。
回測是指通過歷史數據，來模擬該交易策略的執行情況，並檢查策略的執行結果是否符合預期。
為什麼量化交易策略需要是可回測的呢？可以從兩個方面來看這個問題。一方面，回測的過程可以檢驗這個策略是否已經描述得足夠完整和清晰。就像上述5日均線策略的例子，乍一看，用一句話就描述了一個策略，但實際用歷史數據回測時，才會發現很多細節都是模糊的。
另一方面，既然要準確、“機械”地執行策略，那總得知道這個策略到底好不好，能不能賺錢吧？通過回測，可以驗證策略在過去一段時間的運行效果如何。雖然未來的市場情況並不和歷史數據完全一致，但是在“歷史會重複”這個假設前提下，歷史數據回測基本上能對策略的表現有個判斷。
2. 程序真的只是程序
那什麼是程序化交易呢？首先，程序化交易必須是量化交易。因為量化交易的策略邏輯是明確的定量方法，所以這個策略方法也就可以使用計算機程序來實現。
使用計算機程序實現，有很多優點：第一，計算機程序會嚴格執行，減少人的主觀因素對策略的干擾；第二，計算機程序回測方便，更容易發現策略的問題並便於調整；第三，計算機程序的效率更高，使一些需要快速反應的交易策略更容易實現。如果這個“快速反應”快到一定程度，那可能就是高頻交易了。
當然，量化交易不一定是程序化的。如果某個量化交易策略的交易頻率很低，對交易速度要求也不高，通過人工交易方式也完全可以進行。但是，人性的貪婪和恐懼永遠有可能會干擾交易策略的正常執行。
所以，程序真的只是程序，沒有什麼神秘之處，關鍵還是策略本身。
3. 高頻有多“高”？
高頻交易是程序化交易的一種，這很好理解，因為如果不是程序化，很難想象靠人來手動交易能做到多“高頻”。之所以叫“高頻”，是因為交易的頻率高。而交易頻率高，往往也意味著交易決策的時間間隔短，運算速度快。
那麼交易頻率要多“高”才能叫高頻交易呢？這個並沒有一個嚴格的定義。邏輯哥認為，當你的交易策略需要使用交易所發佈的最高頻率行情來驅動時，就可以稱之為高頻交易了。比如，國內的期貨交易所的行情間隔是500毫秒。
當然，實際做高頻交易的專業團隊，所需要的信息粒度可能比這個最小行情間隔還要小，因為在一個行情間隔內，可能還有很多成交或報單數據的微結構，能夠提供有價值的交易機會。
另外，高頻交易對計算機的要求很高，包括硬件、系統軟件、交易策略軟件、網絡等等，每個環節的性能提升都可能會給高頻交易帶來優勢。
但是，高頻交易本身仍然是一個交易策略，交易策略的邏輯是核心。系統到底需要多快，其實要看策略本身的要求，系統的性能能匹配策略就行，也不一定要一味求“快”。
4. 對普通個人投資者有啥用？
對於普通個人投資者來說，量化投資是一種科學的投資理念。這種投資理念就是要保證：清晰的策略描述、完整的策略驗證、嚴格的策略執行。通過這種方式，才算是建立了一個“交易系統”。而這個“交易系統”是不是程序化的，並不重要，重要的是這個理念本身。
這個理念其實包含了“假設+求證”的基本科學方法，也就是說，運用量化投資的理念，可以使你的投資活動更加“科學”。所以邏輯哥是非常推薦大家使用的。
