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关于程序量化交易 看了这篇文章什么都懂了

发表时间: 2017-06-13 10:09:53

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“神奇的2点半?#20445;?#20294;当你还在为此惊叹时,也许早?#24310;?#20154;将这个规律编进程序化的交易系?#24120;?#20511;此大赚一笔了。

或许当你开始回过头研究近来A股调整的规律时,会发现一个有趣的现象:A股下跌以午后居多,特别是下午2点半左右。有投资者称其为“神奇的2点半?#20445;?#20294;当你还在为此惊叹时,也许早?#24310;?#20154;将这个规律编进程序化的交易系?#24120;?#20511;此大赚一笔了。

现在你是不是对程序化交易很好奇呢?不急,慢慢往下看。要弄懂程序化交易,就得先理解什么是量化交易

那么,什么才是量化交易呢?

就拿司机开车来打个比方。从机场到城市中心有10条路可以走。有一?#39029;?#31199;车公司规定,1小时必须到达,早到加钱,晚到罚钱。

一开始,有些老练的司机总能在前几个到达城市中?#27169;?#20294;大部分司机总是晚于他们,这就是“主动选股”。

后来这些晚到的司机中,有几个很厉害的司机学会了量化统计,他们每天让很多辆车用一样的速度从机场开到市中?#27169;?#32780;且连续研究了10年的数据。最终他们发现,10年来,?#24515;?#20040;一条路在绝大多数情况下,总比别的路快。从此以后,但凡是从机场回市中心的活儿,这几个很厉害的司机就只选择这条路。这就是“量化选股”。


当“量化”遇见“程序”

理解了“量化?#20445;?#31243;序化交易就很好理解了,就是量化的交易策略通过计算机编程执行,进行自动或半自动下单交易。

根据NYSE网站统计,近年来纽交所程序化系统交易量所?#24613;?#20363;基本维持在30%左右。它的系统类型很多,大致分这些类型,即价值发?#20013;汀?#36235;势?#20998;?#22411;、高频交易型、低延迟套利型?#21462;?#22312;期货市场的应用多于股?#31508;?#22330;。


怎么做量化交易

国内做量化交易的人一般自称“宽客(quant trader)”。假如你是职业股民,别人?#21183;?#30340;时候回答“我是‘宽客’?#20445;?#19968;定逼格满满。

想像中的宽客是这样?#27169;?#21608;一8:50开启自动交易系?#24120;?#28982;后逛淘宝、聊QQ,到周五15:30总结一周盈利,分成,下班走人,关自动交易系统

?#23548;噬先?#26159;这样?#27169;?#30495;正的量化交易的一般得靠一个团队,有的人分析新闻、做预测,而学数学、学物理、学电脑的博士们则写程序化的交易策略。有的人负责在历史数据上复盘测试,复盘后再根据反馈的数据再进行修改。通过审核后放入策略池,由专人确定各个策略?#24335;?#30340;分配。最后由交易员进行交易。另有专人负责风控。


当真躺着赚钱?量化交易的3大难题

不停?#20102;?#30340;超级电脑自动进行着高速交易,荧幕上滚动着通过高速网络提前获取的最新市场消息,账户的盈利不断上跳...很多人把量化交易视为“可以躺着赚钱的”形式。但现实真有这么美好么?

(1)股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化

记得2009年美股到达低点的时候,很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱,而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段时间跨度或者另一个市场里,可能又是另一番情景。所以跨市场、长期有效的量化交易系统极少甚?#37327;?#20197;?#24471;?#26377;。

(2)有些关键信息并不容易量化

微博是市场突发消息和传闻的最大出处,所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往?#36824;?#33539;,语法也千奇百怪,你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。

(3)过去并不代表未来

多数时候,通过历史数据测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现,这是量化交易世界中非常重要的一块内容。?#36824;?#24182;不是所有人都能意识到,过去不代表未来。这意味着一些交易策略在过去表现的很好,但是在未来却可能带来巨大的亏损。


只是看过去“很?#39304;保?#20854;实很苦逼

假如你认为开发出一个赚钱的策略就可以高枕无忧,坐等赚钱,那就错了!一般?#27492;担?#25152;有宽客的日常工作分两块,一是对现有策略的管理和维护,二是开发新策略。

因为量化交易系统并不是一直有效?#27169;?#38271;的可以存活1~2年,短的?#37096;?#33021;就一周,所以需要不断对之前的交易策略进行调整。更糟糕的是,量化交易者面临的知道自己的模型终有一天会失效,但是永远不知道是哪一天。

也许有的人用调节参数的方法不?#31995;?#25311;合行情,使系统一直看过去“很?#39304;薄?#20294;是,调整一般也就只能使这个系统的多存活一段时间,所以就需要“宽客”不断的想出新的交易策略。


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