想学量化交易吗？首先必须掌握这五个关键的基本逻辑

统计套利（Statistical Arbitrage）
这种交易逻辑主要利用市场定价效率低下的短期价格优势，将统计数据与数学模型相结合，识别交易机会，交易员可将其视为“配对交易”的升级版。
与传统的只关注一对交易对象的匹配交易策略不同，统计套利逻辑通常在数十个甚至数百个交易对象中寻找与价格相关的产品对。
通常，统计套利策略的交易时间框架很短，最小时间单位是秒，因为市场的无效定价通常不会持续很长时间。
由于策略逻辑的复杂性，统计套利逻辑在专业交易机构中普遍较为流行。
动量交易（Momentum Trading）
动量策略逻辑与前面讨论的均值回归逻辑的交易模式正好相反。它不关心价格在经过一段时间的趋势后是否会回到平均水平，而是试图从趋势的持续波动中获利。
这种交易逻辑的基本核心是假设价格趋势能够在一段时间内保持趋势方向不变。让我们举几个例子来说明：
“Gap&Go”是典型的动量交易策略之一，它可以抓住价格走势持续发展的交易机会，寻找隔夜之间的价格延续。例如，当某只股票X的价格在一天内上涨2%，该策略将寻求在收盘前建立X股票的短期多头头寸，并力争在第二天开盘价格继续上涨后迅速平仓。这种交易方法与均值回归策略正好相反。
另一种流行于交易员的动量策略是“收益/新闻驱动策略”，即假设公司股票价格受财务报告或重大新闻事件的影响会产生一个持续的趋势，并试图尽快进入市场，抓住随后的趋势。此外，这种策略还可以通过隔夜新闻或数据产生的价差机会，创造一些更高级的交易策略。
其他常见的动量策略包括突破性动量策略和行业动量策略。这些典型的动量交易策略往往侧重于短期交易。
趋势跟踪（Trend Following）
趋势跟踪逻辑是上述动量策略的扩展版本，这种策略易于理解，在交易者中很受欢迎。该策略试图识别资产价格的长期运行趋势，并通过跟踪价格导向交易获得更高水平的回报。当然，根据市场变化的需要，趋势跟踪策略也可以是短期的，而具体的交易时段则取决于趋势跟踪算法的选择和实施。
做市商策略（Market Making）
另一种常见的量化交易逻辑是所谓的做市商逻辑或订单执行策略。实际上，这种策略并不适用于个体交易者，但考虑到其对个体交易者的巨大影响，我们还需要对这种逻辑有一个大致的认识。
大型银行或机构进行交易时，往往不能像散户那样在公开市场直接买卖，因为银行机构的交易规模太大。如果他们一次买进或卖出，很容易将市场价格推向某个方向，并将自己的头寸和交易意图暴露给其他交易对手，这将直接导致不利的进场价格或出场价格。这种交易问题在流动性较弱的资产市场尤为突出。
因此，大型机构更倾向于采取做市商策略，通过建立多个不同的小规模订单来满足整体交易量的需求。在实际操作中，即使一个大订单被拆分成多个小订单，也未必能完全解决流动性问题，因为大量的小订单也会对资产价格方向造成很大压力。因此，大型组织会运用一些基于量化算法的执行策略，在不影响市场价格的前提下，为更多的订单寻找最佳的执行机会。高频交易策略（HFT）是最常见的做市商策略。
情绪分析
最后，我们来看看所谓的情绪分析策略，它通过定量算法分析，关注人们对股票或资产的看法和态度，并围绕这个结果形成交易假设。
通常，这些情绪分析算法通过网络获取上百万的数据，有效地评估当前的市场情绪。这些数据可以来自主要的新闻网站、新的社交媒体、搜索引擎等等。
情感分析算法可以自动浏览大量微博内容，并搜索包含目标资产或股票的消息内容。例如，苹果刚刚发布了一款新手机。如果情绪分析算法在大量微博信息中发现手机上的不良评论，将建议做空苹果股票。相反，如果发现大量利好信息，策略将试图做多苹果股票。
然而，由于情绪分析涉及大量的人为主观内容，这类算法很难准确地度量市场情绪。虽然许多机构已经开发出足够复杂的情绪分析模型，但仍选择将情绪分析策略与其他类型的策略相结合，从而创造出更复杂、更可靠的交易策略。
总结
本文所介绍的各种策略都不是定量交易的基本逻辑。每一种逻辑概念不同的策略都有其自身的优缺点，在实施层面也会有所不同。这五种交易逻辑中的大多数都可以根据个体交易者的偏好和个性进行定制。本文章只涉及最常见的一般交易策略，不适合交易者直接使用。
如果你对量化交易感兴趣，你应该根据自己的风险承受能力、盈利目标、惯常交易时间框架、资金量等因素，进行更具体的设计，制定出适合个人交易特点的策略。然而，无论你选择什么样的基本逻辑，设计什么样的交易策略，你都必须配合能够可靠实施的风险管理规则，否则，交易者只会坐在随时会爆炸的定时炸弹上。