很多人第一次接触量化交易，都以为这是稳赚的方法。
看到网上有人宣传机器人全天24小时自动交易，不需要盯盘，每天都能稳定盈利，于是马上开始寻找量化软件。
真正接触以后才会发现，量化交易只是把交易策略交给程序执行，并不代表一定赚钱。
程序可以做到不会情绪化。
不会因为害怕而卖出。
不会因为贪婪而追高。
可如果策略本身就是错误的，再聪明的软件也只能按照错误的规则不断交易。
真正决定收益的，不是软件，而是背后的交易逻辑。
什么是加密货币量化交易
量化交易，就是利用程序按照预先设定好的规则自动完成交易。
程序会持续监控市场价格。
满足买入条件时自动下单。
达到卖出条件时自动平仓。
整个过程无需人工不断点击操作。
数字货币市场全天候运行，没有休市时间。
量化交易能够持续监控行情，这也是越来越多交易者开始接触自动化交易的重要原因。
不少大型机构、高频交易团队以及专业交易员，都拥有自己的量化系统。
普通投资者同样可以利用平台开放的API，实现自动交易。
为什么越来越多人开始使用量化交易
数字货币市场波动速度很快。
很多机会可能只持续几分钟。
人工操作往往来不及反应。
程序却能够在满足条件后立即执行订单。
量化交易还有一个明显优势，就是能够严格执行交易纪律。
不少投资者原本已经制定止损计划。
真正行情下跌时，却舍不得离场。
程序不会受到情绪影响，只会按照设定好的规则执行。
长期来看，稳定执行策略往往比临时改变计划更加重要。
量化交易适合哪些人
并不是每位投资者都适合使用量化交易。
如果连现货交易、止损、仓位管理这些基础知识都还没有掌握，即使购买功能再丰富的软件，也很难获得理想效果。
量化更适合已经拥有稳定交易思路的人。
把自己已经验证过的方法，通过程序自动执行。
这样既能减少人为失误，也能够节省大量盯盘时间。
如果希望依靠购买一个机器人直接实现稳定盈利，大概率会失望。
市场不会因为使用了自动交易程序，就降低风险。
常见的量化策略有哪些
不同交易者使用的策略完全不同。
有人专注网格交易。
有人交易趋势突破。
有人利用均线交叉寻找机会。
还有人研究资金费率套利、跨平台套利以及统计套利。
每一种策略，都有适合自己的市场环境。
震荡行情表现不错的方法，进入单边市场以后，可能连续亏损。
趋势策略表现优秀的时候，震荡市场又可能不断止损。
没有任何一种策略能够适用于所有行情。
持续优化，比寻找万能策略更加现实。
怎么开始做量化交易
真正开始量化之前，更重要的是明确自己的交易规则。
什么时候买。
什么时候卖。
什么时候止损。
每次投入多少资金。
最大回撤能够接受多少。
这些内容都应该提前确定。
程序负责执行。
交易者负责制定规则。
很多人把角色弄反了，希望软件告诉自己怎么买卖。
真正成熟的量化交易，通常都是交易者先建立策略，再利用程序完成执行。
量化交易软件有哪些
目前市场上能够支持数字货币量化交易的软件不少。
不少交易平台本身已经提供基础量化功能。
网格交易。
定投策略。
套利工具。
组合交易。
这些都可以直接使用。
如果希望拥有更高自由度，也有不少第三方量化平台支持连接多个交易所API，自定义交易策略。
还有一些投资者会使用 Python 编写属于自己的自动交易程序，通过交易所开放接口实现完全个性化的交易系统。
对于普通用户来说，没有必要一开始就开发自己的程序。
先熟悉平台自带工具，更容易理解量化交易的运行方式。
使用量化软件需要注意哪些问题
API权限设置非常重要。
不少用户为了方便，把提现权限一起开启。
这是非常危险的做法。
正常量化交易，只需要开启读取数据和交易权限即可。
没有必要开放提现权限。
同时，还要关注服务器稳定性。
程序是否持续运行。
网络是否中断。
策略是否已经失效。
量化并不是设置完成以后就可以长期不用管理。
市场环境不断变化，策略同样需要持续调整。
量化交易有哪些误区
不少宣传喜欢强调自动赚钱。
真正长期使用量化的人，很少这样理解。
程序不会预测未来。
程序也不会主动寻找最佳机会。
它只是按照设定好的条件执行交易。
市场发生变化。
策略没有调整。
程序依旧会不断交易。
亏损同样会不断扩大。
所以，量化只是工具，而不是盈利保证。
真正值得长期研究的，依然是交易逻辑、风险控制以及资金管理。
常见问题
量化交易一定赚钱吗
不会。量化交易只能自动执行策略，收益取决于策略质量和市场环境，没有任何软件能够保证长期稳定盈利。
新手适合做量化吗
如果已经了解数字货币交易规则，可以从平台提供的基础量化工具开始尝试。完全没有交易经验的新手，更适合先学习市场基础知识。
做量化一定要会编程吗
不一定。很多交易平台已经提供网格交易、定投等自动化功能，不需要编写代码也可以体验量化交易。希望开发个性化策略时，编程能力会带来更多灵活性。
量化软件安全吗
软件本身只是工具，安全主要取决于是否来自正规渠道、API权限是否合理设置，以及账户是否开启双重验证等安全措施。