量化交易不只是毫秒级别的高频交易，低频量化交易盈利更加稳定

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许多交易者对量化交易有一个误区，认为量化交易只是毫秒级别的高频交易，其实不然，低频量化交易盈利更加稳定。

我是讲投资的黄甦，我们从今天起把量化交易给朋友们透彻的、深入浅出的介绍一下：

量化交易完全可以是低频交易，甚至低频量化是量化交易中非常重要的组成部分。量化交易的核心是 “用数学模型和算法决策”，而非 “交易频率”—— 无论是高频（毫秒级）、中频（分钟 / 小时级）还是低频（日 / 周 / 月级），只要符合 “模型驱动交易” 的逻辑，都属于量化交易的范畴。

什么是 “低频量化交易”？

低频量化通常指持仓时间较长（从几天到数月，甚至数年） 的量化策略，其交易频率较低（可能每周、每月才调仓一次），核心是通过模型捕捉市场中长期规律，而非短期波动。

低频量化的典型策略与逻辑

低频量化的策略设计更侧重 “中长期趋势”“基本面规律” 或 “跨周期套利”，常见类型包括：

多因子选股策略

基于股票的基本面（如营收增长率、ROE）、估值（如 PE、PB）、市场情绪（如资金流向）等数十甚至上百个因子，通过模型计算 “综合得分”，筛选出预期收益较高的股票组合，持仓周期通常为几周至几个月。例如：模型发现 “低估值 + 高盈利增速” 的股票在过去 10 年中，每季度平均跑赢市场 3%，则按此规则定期调仓（每月或每季度一次），属于典型的低频量化。宏观对冲策略

结合宏观经济数据（如 GDP 增速、利率、通胀）、政策变化等，通过模型判断不同资产（股票、债券、商品、外汇）的中长期趋势，动态调整资产配置比例。例如：模型根据 “美联储加息周期中，债券收益率上行、成长股承压” 的规律，在加息初期降低股票仓位、增加债券配置，持仓周期可能长达半年至一年。事件驱动量化策略

针对 “财报发布”“分红除权”“并购重组” 等事件，通过模型量化事件对股价的中长期影响（如历史数据显示 “高分红股票在除权后 3 个月平均上涨概率 65%”），在事件发生后按规则介入，持仓数周至数月。跨品种套利（中长期）

捕捉不同资产间长期存在的 “稳定关系”，当偏离阈值时建仓，等待回归后平仓。例如：沪深 300 指数与对应的股指期货长期价格高度相关，若期货价格比指数低 5%（超出历史正常范围），模型会买入期货、卖空指数成分股，持仓等待价差回归（可能需要数周）。低频量化与高频量化的核心差异

维度

低频量化

高频量化

持仓时间

几天至数月 / 年

毫秒至几秒

数据尺度

日线、周线、月线，或基本面数据

Tick 级（每秒多次）、订单簿数据

模型特点

因子多、逻辑复杂（需拟合长期规律）

因子少、逻辑极简（追求速度优先）

硬件要求

普通服务器即可（无需低延迟设备）

依赖 FPGA 芯片、交易所机房托管（极致低延迟）

盈利逻辑

赚中长期规律的 “确定性收益”

赚短期微观价差的 “累积收益”

低频量化的优势门槛低，适合中小资金：无需投入巨资搭建高频交易的硬件（如光纤直连、FPGA 芯片），普通电脑 + 量化平台（如 Python + 回测工具）即可实现。策略生命周期长：中长期规律（如基本面驱动的股价变化）更难被市场短期波动干扰，策略失效速度慢，可长期使用。抗市场噪音能力强：避免高频交易中 “短期波动误判” 的风险，更聚焦核心趋势。总结

量化交易的 “频率” 完全由策略目标决定：高频赚 “快钱”（短期价差），低频赚 “慢钱”（长期规律）。低频量化不仅是可行的，更是个人投资者和中小型机构参与量化交易的主流方式 —— 它不需要极致的速度，却能通过模型的纪律性，规避人性对中长期决策的干扰（如追涨杀跌、频繁换仓）。

黄甦嘱咐大家：交易有风险，投资需谨慎！