量化高頻T0策略Q&amp？方正量化t0策略什么意思？

據市場最新公開信息，目前國內百億量化私募有16家，即博普資產、誠奇資產、黑翼資產、幻方量化、佳期投資、金锝資產、進化論資產、九坤投資、靈均投資、明汯投資、鳴石投資、寧波幻方量化、啟林投資、盛泉恒元、天演資本、衍復投資。但相比國外，國內百億量化私募占比仍有很大的上升空間。

很多人會自然而然地將量化策略與高頻交易劃等號，其實這種理解是不完全準確的。量化策略包括高頻交易，但不僅限于此。

A股最常見的高頻交易策略是T0策略，而量化高頻T0策略僅是整個量化策略的冰山一角，其優勢在于短期預測的高勝率。

一、高頻T0策略的特點？

策略精髓：基于對未來短期股價走勢的判斷，買多或做空股票，并且在很短時間內獲利平倉。

策略特點：雖然單筆交易利潤很薄，但基于高質量的未來短期股價預測，可以實現在每日多次成交的前提下提高勝率。由于持倉時間短，策略本身基本不受宏觀因素影響，在比較活躍的市場交易量的情況下，大概率可以做到“穩賺不虧”。

由于A股交易規則是不允許當日賣出股票，所以如果需要完成當日買賣一個周期，那么就要求策略本身持有該股票作為底倉。底倉的獲取有兩種方式：

1.融券

以一定費用（券息）從券商那里借來某些股票作為“底倉”，優點在于無需承擔股票本身價格的波動，而且獲得該股票一段時間內的交易權。

2.自建底倉

對于很多低換手率的股票策略，每日不做交易的持倉本身就可以作為底倉，在此基礎上可通過高頻T0交易來獲得額外的收益。

二、高頻T0策略的類型？

根據不同的建模分析方法和獲利方式，常見的高頻T0策略主要有這幾種：

1.事件驅動策略

主要通過刻畫特定的價量形態和事件（反轉、突破、聯動）來觸發交易，在這些形態和事件之外，策略對于未來的價格走勢基本不做判斷。

2.多因子策略

通常會定義一個未來預測的收益或目標價格作為模型的預測對象，在此基礎上尋找有穩定預測能力的因子和指標，再通過線性或非線性模型把因子整合成最終的“預期收益率”，最后把費用和沖擊從“預期收益率”中扣除掉，再作為是否觸發買賣交易的依據。

該策略框架比較系統和嚴格，可在任何時候對股票池內的任何股票進行打分和預測，則應用場景也廣泛。

3.混合型策略

把事件驅動和多因子的研究框架合并在一起，通過定義特定的場景或事件，降低預測未來收益的難度，提高準確度，可更有效的打敗交易費用，也更有效的降低同類型策略之間的相關性。

三、高頻T0策略的局限？

作為低回撤、高夏普比率量化策略的典范，高頻T0策略一直受資方的寵愛，但它也有很多局限和挑戰。

1.容量小

由于交易規則的限制，高頻T0策略的容量很多時候取決于底倉是否充沛。對于通過融券方式獲得的底倉，適合做高頻交易的股票往往供不應求，且券息也更高。如果通過低頻量化策略自建底倉，那么量化策略的換手率不能太高。對于換手率低的量化策略而言，其持倉往往偏向于低波動、低換手率的股票，而這部分股票多數情況下并不適合做高頻T0交易。

由于持倉時間很短，為了去除交易費用和沖擊之后還能有高勝率的收益，策略通常對信號和打分的要求很嚴格。多數情況下，超過90%的股票都會因為信號強度不夠，無法打敗交易費用而被排除掉，因此不會觸發交易。由此可見，有足夠強度的信號而觸發的交易機會很少，加之因子在有限的盤口和流動性下，策略的容量也會被大大的限制。

2.策略同質性高

由于預測收益周期很短，則可用到的數據基本就只限于高頻的價量數據和少部分實時的另類數據。而基于這部分數據挖掘出有預測能力的因子也很有限，因此不同機構的策略底層因子構成的相似度會很高。

3.交易規則限制

目前，A股的交易規則對高頻日內交易的限制還有很多，除了不能當日賣出股票、不能凈做空股票之外，對于撤單率的限制，沒有做市返傭，印花稅偏高等，也會導致一些國外比較流行的做市策略無法有效地在國內市場實施。

四、非凸T+0服務

非凸科技在T+0服務中，可提供量身定制的程序化T0系統，以及自研發的非凸智能交易系統可進行T+0交易，有效提升交易效率，增厚產品收益。

應用場景：股票持倉賬戶

優勢1：解放人力，操作便捷

全程自動化運行，避免情緒干擾；人工盯盤耗時耗力、一刻不能放松，而程序化T0系統可極大地解放人力，且操作簡單；相較于人工T+0交易員操作30-40只股票數量的上線，機器能監控的股票數量可達上千只。

優勢2：AI模型，高效穩定

可通過歷史數據進行擬合，或對股價形態進行機器學習判定，識別強勢股，判斷股票的起漲點和回落點；針對不同市場行情，適應性強；勝率高，回撤小，盈利更穩定。