Q1:什么是量化交易？
量化交易是指以数学模型替代人为的主观判断，然后利用计算机技术从庞大的历史数据中海选，海选出带有超额收益的多种大概率事件，注意是大概率事件，来制定交易策略，然后自动执行。
极大地减少了投资者的情绪波动，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的一个投资决策。
Q2:相比于主观交易有哪些优势？
①客观性，它替代了主观交易，客观看待市场
③以大数据为前提，遵循的是大数概率，也就是大数定律。在大量数据中寻找市场规律
③没有感情，机器是不会有情绪波动的
④百分百执行的纪律性。该下单绝对不会犹豫，该出场就立即出场。永远都是在百分百执行你的交易规则。
⑤数学模型，数学模型涵盖了你交易规则的方方面面，它具有一定的系统性在里面。
Q3:量化交易就没有缺点吗？
我们知道，有光的地方一定有影子，任何事物都有缺点，量化交易的缺点正是来自于他的优点
①缺少应变的灵活性，发生突发状况，没有应变能力
②基于数据的滞后性，交易规则都是以历史数据为前提，行情发生变化时无法感知
③没有可塑性，它只能执行就既定的内容
量化交易模型的盈利能力取决于使用者的交易水平，它可以作为交易的辅助，但是你要时刻盯着它，修改它。
量化交易模型能减少我们看盘的压力，腾出更多的时间，学习也好、陪伴家人也好，这是它的一大优势。
Q4：量化交易策略有哪些类型？
策略的类型可以有不同纬度的划分
按时间分为：日内策略和隔夜策略
按周期分为：短线策略和长线策略
按形态分为：震荡策略和趋势策略
按频率分为：高频策略和低频策略
《魔方量化》课程
讲师介绍
《魔方量化》专栏主讲人慕金龙：
- 十年交易经验
- 曾供职大型资产管理公司投研总监
- 擅长产业数据库搭建和CTA策略开发及交易管理
课 程 大 纲
入门篇（TB/文华）
1、为什么学习量化交易？
2、主流交易软件的实际操作；
3、量化编程入门（一）；
4、量化编程入门（二）；
5、量化编程入门（三）；
6、基础实战：双均线交易模型；
7、基础实战：MACD区间交易模型；
8、基础实战：止损止盈风控模块；
9、入门篇学习总结；进阶篇（TB/文华）
10、加减仓模型的编写；
11、跨周期策略的编写；
12、跨品种套利策略的编写；
13、开发交易策略时踩过什么坑？
14、历史回测报告的评估解读；
15、参数过度拟合的陷阱与调优的正确方法；
16、如何降低投资组合的回撤；
17、实盘中遇到的问题及应对办法；；
18、中级篇学习总结；
精通篇（TB/文华）
19、黎明的曙光：阿隆交易策略；
20、震荡趋势策略：经典的恒温器模型；
21、模拟盈亏：闪灵交易策略；
22、利用ATR编写自适应策略；
23、基于波幅的自适应区间模型；
24、自适应离场模型：布林强盗策略；
25、基于参数计算：第二代自适应模型；
26、基于AMA优化的MACD指标策略；
27、股指隔夜周期策略；
28、股指日内策略；
