四个“肉夹馍”看透程序化交易、算法交易、量化投资、统计套利之间的关系

看着这乱七八糟花里胡哨的概念就让人感到神神叨叨，一头雾水。但其实如果你改行去做肉夹馍也许就能立马对这些看起来遥不可及的东西有所体会。好了，就让我们从假设你是一个肉夹馍店的老板开始这段文字吧。

如果你是一个肉夹馍店的老板，每天起早贪黑辛勤劳作就是为了让你的肉夹馍味道更好、销量更客观，抱着这样的目标你开始了一段神奇的经历。

▌店老板的经历一：

常年累月的制作肉夹馍，你对肉夹馍的制作工艺可谓是了如指掌，随着这些不可言说的技艺在你脑子里越来越深刻，有一天你突然发现了一些可以记录下来的小窍门：用重150克的面团滚上3mm的干面粉，拍打9下并揉成57.6cm的长条，卷成面饼制作成肉夹馍用的烧饼。再配上事先煮好的肉，浇上10.2ml肉汤，撒上2.9g香菜夹入饼中，味道实在鲜美。

这一系列用数字说话的过程就是量化投资。

只不过量化投资也并不是完全的机械化数字化。就像对门那家肉夹馍店的老板也学你，结果他的肉汤多了1.8ml，面团揉成的长条长了2.4cm，结果味道差劲了许多。由此可以知道，即使是量化交易，同样需要直觉和盘感作为一种指向。

▌店老板的经历二：

你有了你的肉夹馍宝典，可你总觉得这个过程真是耗时耗力，还不如收个徒弟，把这个宝典交给他，可宝典的数据有时候是需要灵活调动的，那就授之鱼不如授之以渔，把整个的算法都交给他吧。于是乎，你的徒弟也开始按照你的算法来做肉夹馍、掌握宝典了。

这个过程就是把量化东西加以计算和应用的算法交易。

不过这里有一点需要注意，即使是算法交易，仍然需要人来参与这个过程。毕竟每次的肉质不太一样、面粉质量似乎也不能完全保证，那样的话，死死的程序可就没有用武之地了。当然，一些机械性的浇汤和撒香菜是可以交给机器人来完成的。

▌店老板的经历三：

有一天你的徒弟在学着你的样子做肉夹馍，你突然发现他总不能掌握好那些看起来简单而重复的流程，那既然动作死板重复那为什么不能像用机械手撒香菜那样找一个智能点的机器人来把你的宝典和算法落实下来呢？于是你就真的买了一个机器人，准确率可以说是完美，不过你还要每天检查机器人的各个部件是否正常运行。

这个神奇的做法就是程序化交易。

▌店老板的经历四：

在你做肉夹馍，经营店子的这几年里你发现似乎屋顶上的旗子向南飘的时候来店里买肉夹馍的人格外的多，这是为什么呢？而且这个似乎又不是一个规律，因为有北风来的时候顾客并不是一定会多，只是这么长时间下来，刮北风的时候普遍会多那么一点。所以，你决定在有北风的时候就比以往都做几个肉夹馍预备着。

这大概就是所谓的统计套利了，通过统计学的结果来指导做一些交易上的动作。

不过还存在着一个问题，就在经历描述里提到过的问题：为什么旗子南飘、北风袭来的时候顾客会多呢？

可能这些人都是追寻着风儿的脚步自北方而来吧，也可能北风吹来的时候人们会对肉夹馍的味道倍感思念？不过这些并不是最最重要的，因为统计套利里有时候很难搞清楚到底为什么会存在着价差，那些存在着的但又说不清道不明的波动是如何引起？这些都不重要，存在即合理，只要通过这个能赚钱，又何必去苦苦思考原因呢？

不过有一点需要十分明确地深入内心 ，本篇所讲到的所有概念绝非像表面这样简单，他们的分支和具体细节多之又多，只是整个的概念正如本文中介绍到的那样。

说到这里，你有了四个神奇而有意思的经历，应该对量化投资、算法交易、程序化交易和统计套利有一个深刻的印象了吧。不过，还有一个不得回避的问题没有解决。学习做肉夹馍到底哪个方法更合适呢？各有利弊吧！

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