程序员学量化第三讲：量化交易就是OSEMN

我之前说过，你并不需要懂量化交易，你只需要懂量化交易，你只需要懂数据抓取（爬虫），数据清洗，特征工程（因子），机器学习模型，和回测，你就能进行量化交易。这就像买来 CPU、内存、主板、硬盘、风扇、电源，装上之后就是一个整机了一样。

量化交易就是OSEMN

量化交易是数据科学在金融领域的一种重要应用，既然如此，它就一定遵循数据科学的OSEMN步骤（数据获取、数据清洗、数据探索、数据建模、数据解释），以下是量化交易按照OSEMN的表述：

1. 数据获取：量化交易首先需要收集大量的历史数据，如股票价格、成交量、财务信息等。这些数据可以通过交易所、第三方数据提供商等渠道获取。
2. 数据清洗：原始数据往往存在缺失值、异常值等问题，因此需要进行数据清洗。这包括删除异常值、填充缺失值、数据转换等步骤，以确保数据的质量和可靠性。
3. 数据探索：在数据清洗后，进行数据探索，这一步骤涉及对数据的深入挖掘和分析。常用的方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析等，目的是发现数据中的模式和规律。
4. 数据建模：基于探索出的数据特征，构建数学模型来预测市场走势。常见的模型包括线性回归模型、支持向量机、神经网络等。模型的选择和训练是量化交易中的关键步骤。
5. 数据解释：最后，对模型的输出进行解释，理解其市场含义，并根据这些信息制定交易策略。这包括评估模型的性能、调整模型参数以及将模型应用于实际交易中。

金融领域知识的应用场景

我们换个视角看一下，金融领域知识在哪些步骤是必要的：

1. 数据获取：这个阶段需要用到你的搜索能力，和爬虫知识。毕竟很多金融人士并不需要亲自取数据，更不需要自动化取数据。
2. 数据清洗：简单的缺失值填充是整个数据科学领域通用的，并不需要金融领域知识。
3. 数据探索：描述性统计学（如均值方差）和数据科学化也不需要金融领域知识。
4. 数据建模：机器学习模型并不需要金融领域知识，它可以从数据中自行总结规律。另一部分比如特征工程，需要金融领域知识。
5. 数据解释：回测需要金融领域知识来指定评价指标。其实任何复杂任务都有一套自己的评价指标，不仅仅是精度和召回等等。

只有一个半步骤需要金融领域知识。反正我一点也不惊讶，机器学习模型太强大了。

程序员在量化交易上面有何优势。

我们对比两个其它工种，一个是施工人员，它们是理工科思维，但不坐在办公室，另一个是财会，它们是文科思维，但一直坐在办公室。

1. 技术技能和编程能力：
   • 程序员具备高级编程技能，能够设计和实现复杂的量化交易模型和算法，这是量化交易的核心。相比施工人员，他们通常没有这种编程背景；而财务人员虽然可能对金融市场有深入了解，但编程能力可能不如程序员。
2. 数据处理和分析能力：
   • 程序员能够高效处理和分析大量数据，这对于从金融市场数据中提取信息、识别模式和趋势至关重要。施工人员可能不具备这种数据处理能力，而财务人员虽然能处理财务数据，但在处理大规模、高频率的市场数据方面可能不如程序员。
3. 逻辑思维和数学能力：
   • 程序员通常具有强大的逻辑思维和数学能力，这对于理解和应用数学模型来预测市场行为非常有帮助。施工人员的工作可能更侧重于物理操作和建筑知识，而财务人员的数学能力可能更多集中在财务分析而非量化模型上。
     除了以上提到的优势，程序员相比其他人还有以下显著优势：
4. 自动化和系统化思维：
   • 程序员习惯于通过编写代码来自动化和优化流程，这对于构建自动化交易系统尤为重要。施工人员和财务人员可能更依赖于手动流程和传统方法。
5. 对技术的适应性和学习能力：
   • 程序员通常能够快速适应和学习新技术，这在量化交易领域尤为重要，因为技术和策略需要不断更新以保持竞争力。
6. 跨学科应用能力：
   • 程序员能够将计算机科学知识与其他学科（如统计学、物理学、经济学）结合，创造出新的量化交易策略和方法。