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原作者#xff1a;袁霄|慕课网讲师 近来“量化交易”这个词听得越来越频繁#xff0c;多数人对量化交易的第一印象是“高大上的技术”…本文首发自「慕课网」想了解更多IT干货内容程序员圈内热闻欢迎关注慕课网
原作者袁霄|慕课网讲师 近来“量化交易”这个词听得越来越频繁多数人对量化交易的第一印象是“高大上的技术”、“可以躺着赚钱的工具”……可是你是否真正思考过量化交易到底是什么能帮助我们做些什么笔者认为在开启量化交易系统的开发前有必要先理解“量化交易”的理念清楚“量化交易”能带给我们的是否是自己想要的。本文就从本质、发展、优势、过程等多个维度来剖析量化交易。
1. 量化交易能做什么
什么是量化交易确切地说量化交易属于人工智能的一个应用分支它利用计算机的强大运算能力用数学模型来模仿人的思维作出决策通过数据建模、统计学分析、程序设计等工具从股票、债券、期货的历史数据分析中得到大概率下获利的交易策略。这么说有些官方读起来也有些绕口其实简单地说就是如何管理输赢的概率帮助我们作出准确的决策就像玩德州puke那样当你持有的牌胜算大时便跟进否则盖牌没胜算时选择不玩。玩牌时胜算的概率在我们的大脑中时刻不停地计算着而在量化交易中利用的是计算机、数学建模、程序设计这些更高级的手段目的是高效快速地获得胜算的概率并据此作出决策。
2. 量化交易是怎样发展起来的
关于量化交易的发展我们首先了解下国外的量化金融发展情况。其实在金融领域我们的目标一直是金融霸主美国我们知道量化金融在美国的金融领域发展已经日趋成熟。这里我们不得不提到著名的交易大师理查德·丹尼斯和“量化交易之父”詹姆斯·西蒙斯这两位大佬。
理查德·丹尼斯是著名的“海龟交易试验”的发起者也是《海龟交易法则》的创始人。为了弄清伟大的交易员是天生造就的还是后天培养的他在1983 年招募了 13 个人教授给他们期货交易的基本概念以及他自己的交易方法和原则学员们被称为“海龟”。在随后的 4 年中海龟们取得了年均复利 80% 的收益这就是著名的“海龟交易试验”。同学们可能会有疑问为什么取这个名字据说丹尼斯有一次在新加坡时正聚精会神地观察着一个海龟农场突然冲口说出了“我们要培养交易者就像新加坡人养海龟一样”这句话“海龟交易试验”正是取名于此。毋庸置疑“海龟交易试验”是金融史上的著名实验在实验中运用的《海龟交易法则》提供了一套完整的交易系统框架和精髓非常适合应用于量化分析以至于在最近几年的量化投资热浪中再一次成为热门模式。
詹姆斯·西蒙斯是量化交易的先行者也是将量化交易带到这个时代的人。西蒙斯在 1988 年成立了文艺复兴科技公司作为有史以来最成功的对冲基金文艺复兴科技公司的旗舰基金——大奖章基金取得年平均 35% 左右的回报收益远超巴菲特、索罗斯这些行业地位和他相近但是正在使用传统交易的同行大佬们。这个数字有多牛我们可以对比下它比索罗斯同期的年均回报率要高出 10 个百分点比同期标准普尔 500 指数的年均回报率要高出 20 多个百分点巴菲特的同期水平已经高达 20%。
自 1988 年至今量化交易在美国已经有 30 年的历史了到目前来看程序化交易已经占到美国股票市场交易量的 85% 以上可想而知量化交易在美国股票市场的发展到什么程度了。
我们都知道美国的金融市场成熟程度是远超中国的美国的股市有近一百多年的历史而中国股市成立至今还不到 30 年。回到国内来看随着国家层面推动人工智能、大数据技术的发展大量的量化基金产品和平台如雨后春笋一般兴起量化交易在国内也掀起热潮。就像互联网技术改变着传统行业的模式一样未来量化交易必定是国内金融市场的一个大的发展趋势。
3. 量化交易有什么好处
与传统的交易相比量化交易有哪些优势呢传统的交易无论是技术面分析还是基本面分析都属于定性分析定性分析通俗的说就是人的思维去做决策这种高度抽象的模式在深度上会有绝对的优势。而量化交易是一种定量的分析所谓定量分析就是刚才讲到的获得一个具体的获利概率并依据概率选择交易的策略因为利用了计算机的强大运算能力所以在广度上占有绝对的优势。
我们可以把量化交易和传统的交易类比为西医和中医传统的投资交易靠的是主观经验判断无法给出具体的参数指标量化交易像西医那样靠的是仪器、设备、软件把现象转换成参考数据为病人治疗提供依据。笔者的观点是把量化交易和传统的交易相结合把人的思维模型抽象成为数学模型作为交易策略运用到量化交易中这样是最理想的情况既不失分析深度也能保证分析的广度不能说是鱼和熊掌兼得算是两者特点的互补吧。
量化交易另一个优势是可以给予我们足够的自信帮助我们克服来自人性中的贪婪、恐惧、自负等弱点。举几个典型的交易者身上发生的例子来说明下。
比如一个交易者对市场分析后决定第二天买入一支股票但在开盘后却因为一个朋友告诉他小道消息而临时改变了决策没有买入。
又比如一个交易者用一种策略执行了 5 次交易都以亏损告终那么他在第 6 次交易信号到来时很可能会放弃这个策略。但量化交易可以确保交易策略的严格执行因为交易者可以确信量化交易策略经过了回测和度量分析是具有概率上的优势的从而心态上并不会出现恐惧和犹豫的情况。
再比如说很多人喜欢时刻盯盘幻想在 K 线的最低点买入、最高点卖出其实盘中的波动是随机的。通过量化交易系统可以事先编写策略交易者实际上并不需要过多关注盘中的价格波动以免影响心态变化。
4. 由表及里说说量化交易的本质
量化交易的本质可以用西蒙斯的这段话概括 “不管多么复杂的模型没有一个能长期不变地一直赚钱因为市场在变化信息在变化我们不是机器的奴隶只有通过不断学习持续不断地更新自己的模型和策略寻找市场上的规律让我们的交易系统跟上变化本身才能在交易市场中立于不败之地。” 既然市场在变化信息在变化那么过去并不代表未来用历史数据作检验是否有意义另外为什么交易策略在实际交易中的表现远不如历史模拟的结果
对于第一个问题的回答可以举个高考相关的例子。高考前学校都会定期组织模拟考来评估学生的能力虽然最终的高考题跟模拟考不一样但学生在模拟考中发挥的水平基本和在高考中发挥的水平相差不会太大。因此用历史数据作检验是把过去的经验作为一种参考指南通过对过去的解读发掘出蕴藏盈利机会的重复性模式。
对于第二个问题历史测试结果和实际结果的差异主要是由这几个因素引起的 交易者效应其他交易者注意到了这个策略方法并开始模仿它导致这种方法效果下降 随机效应历史测试的结果可能是一种随机性的现象 最优化矛盾选择特定的参数降低了事后测试的价值 过度拟合与历史数据的吻合度太高市场行为轻微的变化造成效果的恶化
总体来说“随时调整合理应变”非常重要但是除此之外我们还需要谨记以下四点以在交易市场中立于不败之地。 掌握优势找到一个期望值为正的交易策略从长期看它能创造正的回报 管理风险控制风险、守住阵地否则你可能等不到创造成果的那一天 坚定不移唯有坚定不移地执行你的策略你才能真正获得系统的成效 简单明了从长久看简单的系统比复杂的系统更有生命力
5. 量化交易的过程
关于量化交易的过程如下图所示 首先是把历史行情、基本面信息、新闻资讯等数据进行初步清洗和处理而后输入到量化模型中量化模型包括了上文讲到的通过数学建模、程序设计等工具所形成的交易策略通过分析这些数据最终产生出交易的信号比如买什么股、什么时候买、买多少、什么时候卖这些信息。当然实际上这个过程并没有流程图显示的那么简单这里只是让大家有个整体的概念。
6. 写在结尾
我们不惜篇幅地从量化交易本质、发展、优势、过程等各个维度剖析了量化交易概念目的是想让大家能够正确理解量化交易。但不能过于神话它也不能因为不了解而排斥它就像工业革命以机器取代人力那样量化交易本质上是一种帮助我们高效快速地管理交易胜算的工具是人工智能的一个应用分支。它并没有那么高深莫测最关键的仍然是交易人的思想也就是量化交易系统的策略模型对于能够保持长期赚钱的主观交易大神量化交易可以帮助他赚更多的钱而一个主观交易不能赚钱的人使用量化交易也并不能有所起色。因此我们在掌握工具的同时也别忘记修炼自己的交易思想。 欢迎关注「慕课网」帐号我们会一直坚持内容原创提供IT圈优质内容分享干货知识大家一起共同成长吧
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