量化交易入门需了解以下核心知识：一、量化交易系统构成 量化交易系统由四个核心模块组成：策略识别：通过公开数据（如学术研究、交易期刊、金融博客）搜索潜在策略，重点关注均值回归（利用价格均值回归特性）和动量交易（捕捉市场趋势）两类策略。需评估策略频率（低频、高频、超高频）及资金与成本适配性。回溯测试：验证策略历史盈利能力，需警惕三大偏差：先窥偏差：使用未来数据优化策略；幸存者偏差：数据集排除已退市资产，导致表现虚高；优化偏差：过度拟合历史数据。 测试需使用清洁数据（如处理公司分红、拆股等行为），并选择回测平台（如MultiCharts、Python），以夏普比率（超额收益与波动性比值）和最大回撤（资金峰值至谷值跌幅）为关键指标。二、交割系统搭建 交割系统需实现交易自动化并最小化成本：经纪商连接：通过API或手动方式执行交易，高频策略需全自动系统（如C++编写的高性能平台），低频策略可使用Excel或Python脚本。成本优化：交易成本包括佣金、滑点（预期与实际成交价差）和价差（买卖价差）。大型基金通过算法交易“分批下单”避免市场冲击，例如以“打点滴”方式抛售大额资产。实时性能差异：回测与实盘表现可能因程序错误、市场突变（如政策变动）或监管变化产生偏差，需持续监控。三、风险管理框架 风险管理覆盖技术、市场和交易员心理层面：最优资本配置：通过凯利准则（基于收益统计特性分配资本）平衡杠杆，但需谨慎应用，因金融市场假设未必成立。交易心理学：需克服认知偏差，如：损失厌恶：持仓亏损时犹豫止损；偏好偏差：过度关注短期事件；情绪偏差：恐惧与贪婪导致杠杆失控，引发爆仓或收益缩水。四、技能与工具要求 入门量化交易需具备统计学、计量经济学基础，并掌握至少一种编程语言（如Python、R）。高频策略需深入系统底层优化（如Linux内核修改、C++编程），而低频策略可依赖现成平台（如MultiCharts）。求职者需通过大量调研和实操积累经验，以应对复杂市场环境。