透过数据看市场，掌握行情变化，聪明投资就靠量化投资。

随着信息技术的发展和应用范围的扩大，投资界也开始应用科技手段进行量化投资。量化投资是指利用计算机技术和大数据分析，将市场中的各种信息和数据进行系统地收集、整理、分析和处理，以期望获得更为精确和可靠的投资决策依据。本文将从数据分析的角度来探讨量化投资的原理和方法。

一、量化投资的原理

1.数据收集

实现量化投资的第一步是要搜集各种相关性因素数据，这些数据包括资产价格、交易量、宏观经济指标等等。通过搜集和整理这些数据，可以形成完整、真实的市场指标和判定指标。

2.数据处理

经过数据搜集和整理后，需要建立数学模型和算法模型对数据进行加工处理。这样可以得到趋势线、均线、强弱指数等各种投资策略计算出来的数值辅助进行研究和决策。

3.模型测试

对于建立的数学模型和算法模型需要进行「模拟交易」验证模型效果。在真实环境中进行操作不仅费时耗力，成本高昂，同时还有可能造成实际损失。因此，利用历史数据验证模型是进行量化投资的重要步骤。

二、量化投资方法

1.趋势跟踪策略

趋势跟踪策略是一种基于均线和价格波动幅度来辅助判断市场趋势的技术分析方法。通过计算市场的多段平均线来确定股价和市场的涨跌趋势，这种方法能快速的捕捉到短期市场波动中的买卖机会。

2.均值回归策略

均值回归策略是基于价值投资思想提出的。它认为如果价值与价格之间出现严重偏离，就会引起市场调整，当价格低于价值时就可以择时买入，当价格高于价值时就可以择时卖出。

3.高频交易策略

高频交易是一种基于大数据处理能力和高速网络链接技术实现的交易方式。该策略基础是一种自动化交易系统，以快速、准确、高效为特点。系统通过大规模实时搜索，寻找买入或卖出股票的机会并迅速完成交易。

三、量化投资的优点

1. 量化投资可以克服人类情感和心理的干扰，减少了投资者的主观性，使其更加客观、冷静。

2. 量化投资可以快速处理大量数据，节省了人力、物力和时间。

3. 由于使用计算机算法，管理的资产规模不受限制，避免一些基于个人技能的局限，只要有足够多的数据可供应用，即可为任何规模的资产进行量化交易。

四、量化投资的缺点

1. 量化投资需要大量的历史数据和计算机硬件设备进行支持，成本较高。

2. 量化投资在构建模型时需要花费大量时间精力来确定各种因素指标权重和模型参数。

3. 对于市场中的突发事件和逆势波动，量化交易系统很难及时反应。

四、结论

总之，量化投资是一种创新、先进和高效的交易方式。通过科技手段对众多丰富的数据进行筛选、策略分析和实测，找到有效交易策略，在提高交易效率的同时，有效控制风险，从而获得高稳定性，棒度比较高的收益。作为一个投资者，应该在日后的投资中有一个量化投资的心态和手段，并定期更新策略以适应市场情况。