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程序化交易入门
什么是程序化交易


  程序化交易(ProgramTrading)起源于上世纪七十年代美国,是证券交易方式的一次重大的创新。在国内对程序化交易的理解,主要是应用计算机和现代化网络系统,按照预先设置好的交易模型和规则,在模型条件被触发的时候,由计算机瞬间完成组合交易指令,实现自动下单的一种新兴的电子化交易方式。

  程序化交易的实质是在于投资者的投资策略实现程序化的过程,程序本身只是一种辅助工具,它能帮助投资者矫正投资者交易策略的任意性、交易思路的多变性,帮助投资者迅速发现并捉住投资市场上瞬间出现的各种交易机会。

  在国内程序化交易一直引起热议,与普通散户的交易相比,程序化交易就是机关枪对大刀,面对先进的量化投资手段,散户们完全没有阻挡能力。尽管监管层为了保护落后生产力,而试图禁止程序化,就像十年前的传统商业,试图阻挡电子商务一样。但是,随着未来资本市场的发展,去散户化是必然要面对的问题。国际金融市场的历史表明,散户被机构消灭是历史必然的进程。

  可以说当前国际成熟的金融市场交易模式,是中国金融市场的发展方向。随着市场化改革的深入,用来对冲风险的金融衍生品会大量出现,会大大提高金融市场的流动性。那么中国的程序化交易可能会出现绝对回报程序化交易、金融产品定价程序化交易与做市商程序化交易同时发展的情况。

  目前,已经大量涌现以传统技术指标为基础的程序化交易,并被众多追求高回报的中小基金所采用,而随着ETF期权、股指期货的推出,部分基金与大型银行已经开始大量运用自动化的交易系统。随着中国期货市场及其他衍生品市场的发展,程序化交易会在中国得到更丰富的诠释。
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最近有一条令人遗憾的消息,相信很多朋友已经知道了,漫画家、漫威创始人斯坦李(Stan Lee)11月12日于美国洛杉矶逝世,享年95岁。他创作的蜘蛛侠,美国队长等角色深入人心,这些角色更是成为很多人心目中的英雄。

 

就像我们敬佩斯坦利创建的这些英雄角色一样。很多朋友在接触量化投资之前都会表示对量化投资者存在一种敬佩的态度。这种敬佩很大程度上来自于量化投资的“神秘感”。在很多没有接触过金融行业的朋友眼中,金融本身就是一个非常高大上的行业。量化投资更是金融与技术的结合,所以在很多朋友看来,量化是一个很难去接触的东西。

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不论是量化投资还是其他的投资方式,我们都知道面对数据库如此庞大的金融市场,数学是我们必须掌握的一种最基础的工具。对于量化投资这种基于历史数据处理的投资方式来说,数学的重要性我们就不用过多的强调了。

 
从数据的角度来说,量化分为Q派和P派。Q派主要偏向模型而轻数据,P派则与之相反,偏向数据而轻模型。既然数学是量化投资的基础,那么我们究竟应该学到何种程度才可以呢?其实数学对于量化投资而言是一种工具,对于工具来说,我们可以简单的认为够用就可以了。那么在量化投资中我们到底需要学会哪些数学内容呢?
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系统开发是量化投资交易的重中之重。今天我们就来一起看一下系统开发的究竟有哪些相关的过程。

 
一、样本外研究
通常我们称样本外研究也为向前测试,这是量化投资交易系统开发中非常重要的一个环节。在系统开发时,留出其中的一部分数据,一般可以是某个时间点到最近的数据。且不将这些数据用于测试之中。当数据开发完成后,再用这部分数据做向前的调试,它可以帮助我们来了解系统预期的盈利能力是否能与未来的盈利能力相同
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系统优化是整个系统研发中非常重要的一个环节。但是一不小心就可能出现曲线拟合或者数据拟合的情况。那么在进行量化投资交易系统优化时,有哪些技巧可以帮助投资者避免这类情况的发生呢?

 
首先我们要明确的是量化投资交易系统优化研究的目的并不是要判断对未来表现预测的准确性。相反的是,它只是寻找针对历史数据中最稳健的参数,希望在使用这样的参数的情况下,未来的系统表现能与过去的表现具有高度相关性。
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在前面的文章中我们阐述了程序化交易系统优化能够为投资者带来的好处。那么今天我们就一起了解一下,系统优化研究的一些限制,以及在对系统进行优化的过程中我们需要注意哪些内容。

 
一、优化研究限制
目前一些数据供应商还是没有能够提供优化含有多品种的交易测略的方法。事实上我们也都清楚,各个品种的最佳参数组合并不一定与交易策略中的最佳参数组合相同。并且即便数据供应商针对多品种的参数组合提供了优化和测试的方法。但是由于交易者还可能同时采用一些负相关性或者低相关性的系统组合,所以这样找出的最佳参数组合也不一定是全局最佳参数组合
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 建立一个程序化交易系统只是我们整个交易工作的第一步。在实盘的操作中我们还要根据不同的市场行情特征变化,对整个交易系统进行优化。那么今天我们就一起来看一下关于系统优化的具体内容。

 
一、什么是系统优化?
简单来说系统优化就是在原始系统中对它的参数或者参数组不断进行调整的过程。参数包括:天数、移动平均这样的指标触发或者是通道突破这样的价格触发。那么参数组一般是指参数值的组合,例如两个移动平均的组合分别使用9天和26天的情况。
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所有人都知道未来的市场行情永远不会是历史行情的翻版。所以我们系统交易者的目标往往就是尽一切可能的去创造一个与测试结果有高度相关性的实际结果。保证数据的可靠性对于得到一个与测试结果有高度相关性的实际结果有很大的帮助,下面我们就可以一起来看看保证系统的可靠性如何对达成该目标作出贡献。

 
计算机的发展为量化投资者来说带来了巨大的发展前景。交易者可以有效且快速的测试和创建出不同的交易理念。正是因为我们能够快速的得出交易系统的胜率、净盈利以及盈利与最大回调的比值。所以交易者非常容易陷入不断调整参数的陷阱,直到找出最适合我们个性的参数组合
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在前面的内容中我们为大家讲过,量化投资交易系统需要交易者去注意到的一个问题是我们用来参考的历史数据是否可靠。那么关于数据是否可靠我们也可以从测试结果和数据的质量、数量以及样本是否缺失等几方面进行分析。



一、测试结果的思考
我们在对长线交易系统的组合策略进行测试中往往会隐藏一些内在的限制。比如当交易者对由多个品种组成的策略进行测试时
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随着量化投资在我国的逐步发展,越来越多的投资者和机构都参与了进来。但是由于发展时间还不是很长,所以很多投资者对这个行业还存在着一些疑惑。不了解究竟什么是量化投资,以及在应用量化投资的过程中遇到问题时不知道应当如何正确的处理。今天我们就来一起解决一下这些问题。



一、量化投资的概念
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我们在上一篇文章中为大家讲解了什么是程序化交易系统以及程序化交易系统的一些原则。在今天的内容中我们将对交易系统的优缺点以及我们在使用程序化交易系统时应当注意的问题为大家做一个详细的介绍。



一、程序化交易系统的优缺点
 
首先,我们来了解一下程序化交易系统有哪些优点?
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个人简介
孙远山,资深程序猿(CodingMonkey),熟悉C++,Java等程序语言,TB、金字塔等开发像玩一样,喜欢开发接口类型程序,Matlab开发也熟悉,但不如C++用的溜,觉得还是C++是王道啊:P。掌握的技术有(按个人认为的技术难度排序):各种行情软件的公式,金字塔,TB,MT4,MultiCharts,TS,大智慧DTS,东方财富网Choice终端等VBA开发,CTP,通达信破解接口,java,Matlab,C++等各种量化程序的开发。

曾历任期货公司的程序化交易部门主管,现任厦门某资产管理公司副总经理、CTO、投资决策委员会成员、程序化交易中心主管。注册数据分析师。

创办《程序化交易者》网站:www.programtrader.net
及微信公众号:(见上方二维码)

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模型编制心得
在单一品种上获得暴利的模型并不可信,它肯定对价格走势的曲线进行了拟合,只有在多个品种上,更进一步来说在所有品种上都验证有效的模型才具有可靠的性能。
交易中出现亏损

关于使用模型交易中出现亏损的说明

模型并不是能够预测未来的神器,它也会产生错误的信号,趋势跟随模型会在震荡市中产生错误信号,震荡模型会在趋势行情中站错队或者不能实现对趋势中利润的把握,但模型之所以能够盈利是因为它遵循了科学的依据,它比人要理智、要机械,在判断错误时可以及时止损平仓,就拿BRIGHT模型来说,它的平均每笔亏损幅度只是1%-4%这个区间,平均每笔盈利是在4%-12%这个区间,举个简单的例子来说,就像抛硬币,如果出现正面的次数是51%的话,你只要永远压正面,你肯定会把压反面人的钱不断的赢过来,直到他们没有钱再让你赢。模型之所以能够盈利是因为它在长期中能够不断地大赚小赔,希望大家抱着一个理智的态度来看模型交易,在短期内使人能够成为富豪的模型,是不存在的,如果存在,它一定也会让你变成穷光蛋,这是因为系统交易的哲学中模型的利润最大化和资金风险管理鱼与熊掌的关系。

14点55分后下单

以日线为周期的模型很多都选择在信号出现当天的14点55分以后手动把单子做进去,这也是许多私募基金中的做法,主要由于两方面的原因:一是因为如果采用自动下单的方式,日线模型的交易者,因为周期较长交易信号也较少,可能十几天才出现一个的缘故,经常会疏忽,遭遇如断电,系统或网络故障,或由于疏忽当天没有打开交易系统或者下单需要确认时自己却不在跟前的情况。日线为周期的模型可能十几天才会出一个信号,错过的话损失是不菲的,在14点55分后手动下单可以强迫交易者关注,从而形成好习惯。二则是以日线为周期的模型很多是以收盘价做为执行基础或者测试基础的,选择14点55分后下单,一方面可以避免信号出现即下单日内的信号反复(日内信号反复的概率相当大,毕竟日内有4个小时交易时间),另一方面可以避免K线走完后下单经常会因为第二滩跳空缺口造成以收盘价执行效果的失真。

当然14点55分后信号反复也是有可能的,但时间越短发生的可能就越小,下面给出14点55分后发生信号反复造成损失的概率:14点55分到收盘只有5分钟,占全天交易时间的1/48。14点55分后发生信号反复分为两种情况,一种是14点55分前出现信号,14点55分后反复;第二种情况是14点55分后出现信号之后又反复。第一种情况发生的概率是(47/48)*(1/48),但通过手工操作可以避免掉一半,第二种情况发生的概率是(1/48*1/48),以BRIGHT模型为例,平均26天出现一次信号,那么14点55分后信号反复造成损失的概率为1/26*((47/48)*(1/48)*(1/2)+(1/48*1/48))约等于1/2496,也就是说2500天左右会发生一次。因为出现信号反复的情况可以在当天就平仓或者在第二天开盘平仓,造成的损失最多为总权益的5%,所以在测试模型时周期如果大于2500,就可以在最后的收益中减去5%的信号反复损失。

周期选择

BRIGHT模型选择日线为周期的说明

BRIGHT模型选择的是以日线为基本周期,这是因为BRIGHT模型是趋势跟随型的模型,在相比日内各周期长的日线周期,对趋势的把握性更大,这是因为长一点儿的周期更能抓住确定的趋势。有些朋友说日线周期的模型很难有人坚持下来,按照其指令来做。我在这里解答一下:对于日内周期的(比如3分钟线,5分钟线,15分钟线),日内的价格波动规律性较差,而程序化交易把握的利润就是一段程序可以识别的价格差,对于模型来说日内的频繁交易出错的概率很大,利润肯定好不到哪去,我至今还没有发现比较好的日内交易模型,可以上文华论坛上面看看,很多高手都说过,真正好的模型是很少以日内为周期的。另外还要说明的就是,短周期的模型如何处理国内期货市场的跳空缺口问题,这是一个摆在所有希望运用短周期模型获利的人面前共同的难题,国内期货市场肯定会受到国际期货市场价格的影响,国内很多品种经常会产生跳空缺口,而日内的价格走势往往又和趋势的方向相反,日内的模型如何处理好跳空缺口也是一道难题。在这里我不否认肯定有高手遍出来了很好的日内交易模型,但是会把它拿出来卖掉得可能不会有。话说回来,如果一个模型能够赚钱,为什么不去用呢,期货市场里面有几个人能够说能够稳定盈利的,在自己还不能稳定盈利的时候,还要嫌能稳定盈利的模型周期太长,这恐怕有点说不过去了。

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