很多人一听量化交易，脑子里浮现的是华尔街西装革履的交易员盯着满屏代码。其实剥开这层外衣，量化交易就是让计算机按照事先定好的规则自动下单。规则可以简单到“跌破20日均线就卖”，也可以复杂到用机器学习预测下一秒的价格。不管规则怎么变，计算机最终要落到一个地方：买卖什么东西。这个问题不搞清楚，策略写得再漂亮也是空中楼阁。
股票是量化交易最熟悉的战场
A股市场有五千多家上市公司，每天成交额动辄上万亿。这么大的池子，量化策略可以找到很多施展空间。最基础的玩法是选股因子模型，把市盈率、市净率、营收增速这些指标喂给程序，让程序挑出一篮子股票定期调仓。更进阶的玩法是日内高频，利用股票价格在几分钱之间的微小波动反复买卖。
股票量化有个特点，散户越多、情绪越重，市场无效性就越明显，程序化策略越容易捕捉到错误定价。A股恰恰符合这个特征。但股票量化也有硬约束。A股是T+1交易，今天买的股票明天才能卖，日内高频策略没法像期货那样反复进出。融券做空的门槛高、券源有限，纯多头策略占主流。印花税和佣金加起来，每笔交易都有固定成本，换手率太高的策略会被摩擦成本吃掉利润。
如果想从股票入手做量化，ETF是个不错的起点。沪深300ETF、中证500ETF这些品种流动性好，没有印花税，交易成本比个股低一截。用ETF做轮动策略，程序只需要判断不同宽基指数或行业指数之间的强弱关系，不用去研究单个公司的财报。对刚接触量化的人来说，ETF策略代码简单，回测数据也容易获取。
期货是量化交易的老本行
商品期货市场从一开始就是为机构和高净值人群设计的，量化交易在这里如鱼得水。期货和股票最大的区别是双向交易和保证金制度。股票只能先买后卖，期货可以先卖后买，价格跌了照样赚钱。保证金制度意味着用十万块可以撬动上百万的合约价值，资金效率高，但风险也同步放大。
量化策略在期货上最经典的应用是趋势跟踪。程序识别出某个品种形成上涨趋势就做多，形成下跌趋势就做空，截断亏损让利润奔跑。海龟交易法则就是这类策略的鼻祖，规则简单到用几行代码就能写出来。另一类是套利策略，利用同一品种不同月份合约之间的价差波动赚钱。螺纹钢近月合约和远月合约的价差扩大到不合理水平，程序自动卖近月买远月，等价差回归正常再平仓。
期货品种覆盖面很广，农产品有豆粕、玉米、白糖，工业品有螺纹钢、铁矿石、铜，金融期货有股指期货和国债期货。不同品种的波动特征不一样，农产品受天气和种植面积影响大，工业品跟宏观经济和库存周期绑得紧。量化策略需要针对每个品种的特性调整参数，不能一套参数打天下。
期货量化还有一个股票没有的优势：交易成本低。期货没有印花税，手续费普遍在万分之几的水平，日内平仓部分品种还能免收手续费。高频策略在期货上更容易覆盖交易成本。但杠杆是把双刃剑，程序化交易遇到极端行情时，如果风控没做好，爆仓速度比股票快得多。
可转债和期权是量化交易的小众猎场
可转债兼具债性和股性，价格波动比股票温和，又有回售和强赎条款带来的特殊博弈机会。量化策略可以监测全市场可转债的转股溢价率，挑出溢价率低的品种做轮动。可转债实行T+0交易，当天买当天就能卖，日内策略也能跑起来。这个品种的容量比股票小，但竞争也没那么激烈，小资金量化策略在可转债上反而容易做出超额收益。
期权是非线性品种，价格变化跟标的资产不是简单的比例关系。量化交易在期权上主要做波动率套利，判断隐含波动率偏高还是偏低，构建相应的期权组合。期权策略的数学门槛比股票期货高出一截，需要理解希腊字母的含义。但期权的好处是风险可以精确锁定，买方最多亏掉权利金，卖方需要缴纳保证金但收益有限。
选什么品种取决于策略容量和交易成本
量化交易能交易什么，理论上的答案是所有在交易所挂牌的标准化合约。实际操作中要考虑三个现实约束。第一个是流动性，每天成交额太小的品种滑点成本高，程序挂单进去容易把价格打飞。第二个是交易规则，T+1还是T+0，有没有涨跌停限制，能不能做空，这些规则直接决定策略类型。第三个是资金门槛，股指期货一手保证金十几万，商品期货便宜的一手几千块，小资金先从低价合约练手更稳妥。
股票、期货、可转债、期权，每个品种都有自己的脾气。量化交易不是找到一个万能策略然后躺赚，而是根据品种特性匹配相应的逻辑。把期货的趋势跟踪策略硬套到股票上，遇到T+1规则就傻眼。把股票的多因子模型搬到期货上，保证金制度会让回撤放大到难以承受。搞清楚交易品种的规则和成本结构，比研究策略参数更重要。程序只是工具，工具用在哪块料上，决定了最终能做出什么东西。
