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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。
博文
本篇文章,小编想为大家介绍一下量化投资技术在投资过程的一些主要应用,一共包括了八大策略,分别是量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制。话不多说,一起来看看吧!


1、量化选股

量化选股就是依据数量方法来判断一个公司是不是值得买入的行为,依照某个方法,如果这个公司满足条件则买入,不满足则卖出。量化选股的方法有很多种,大致可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。

2、量化择时

众多研究发现我国股市的指数收益中,存在经典线性相关之外的非线性相关,也就是说价格变化服从随机游走的假设并不成立,这些研究指出股价的波动并不是一点规
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量化投资策略中的BBI指标(Bull And Bearlndex),又叫多空指标,是一种将不同日数移动平均线加权平均之后的综合指标。BBI指标是对普通移动平均线MA指标的一种改进,它合理的解决了中短期移动平均线的期间长短合理性问题,既有短期移动平均线的灵敏,又有明显的中期趋势特征。

其实,该指标多空的判断的方法有很多种,在股市中很多人都习惯用移动平均线来判断,但是这种方法并不能有效解决不同周期移动平均线互相协调的问题。而BBI指标的设计刚好解决了这个问题,它通过对多个移动平均线数值的加权处理,得到一个更加全面客观的数值,因此,利用“多空指标”来判断多空的效果是非常理想的,尤其是在判断中长期走势的时候。


下面我们来看一下这个指标到底该怎么用,这里为大家总结了BBI的四条应用法
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在第十一届中国期货分析师大会「资产管理——新形势下的期货资管业务发展思路」分论坛上,浙江省国际对冲基金人才协会秘书长郭涛发表了主题演讲「量化投资的未来和资产管理行业人才的培养」。  

在这场演讲中,郭涛指出了我国资产管理的发展方向——那就是绝对收益,什么是绝对收益?为什么要实现绝对收益?如何实现?这篇演讲给了我们答案,小编为了方便大家阅读,对演讲原文进行了摘取和梳理,下面一起来看看吧!

郭涛通过几个例子告诉我们,绝对收益=大数据+程序化+高频+量化。


1.CFA考试成立以来一直考察得是股票基本面,但是就在三个月前, CFA全球出题委员会决定在考试中增加对冲基金,大数据和量化的内容,也就是说全球最大的一个基本面的考试已经开始与
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量化投资策略中的择时交易是指利用某种方法来判断大势的走势情况,根据判断结果来进行交易,如果判断上涨则买入持有,下跌则卖出清仓,震荡则高抛低吸,从而获得更多的收益。简单来讲,量化择时就是通过量化的方法找出影响大盘走势的信息,依据此对未来的大盘趋势进行一个预判。下面我为大家介绍几种量化择时策略:


一、趋势跟踪择时,这个策略的原则就是抓住趋势的延续性,通过常用的技术指标,例如MA、MACD、ADX、BOLL等找到趋势跟踪操作,以此跑赢大盘。这是量化择时策略中最简单的一种,非常容易掌握,深受初学者的喜爱。

二、市场情绪择时,这个策略是通过观察市场投资者的情绪来判断大势的走势,观察发现,当投资者比较热情,积极性高涨时,大盘容易继续上涨,而当投资者态度悲观时,很容易
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学习程序化交易的投资者常常会有这样一个疑问,就是程序化交易重在预测还是重在判断呢?有的人认为程序化交易重在预测,当一种方式研判市场的正确率大于错误率的时候,它就会被看做是有效的,能够赚钱的。代表就是短线高手威廉斯,他认为只要对数据做相应的统计分析就可以找到一个这样的系统,高胜算再加上适当的风险控制就能赢利。但是有的人并不这样认为,例如巴菲特,他就是市场效率论的坚决否定者。

我们知道,市场上没有一种方法是百分之百行之有效的,即使在研究和测试的时候能够证明其有效,真正运行起来也就未必了,市场行情捉摸不定,没有任何一种方法可以完全预测。另外,方法都来源于历史数据的统计,而历史数据表示的是曾经发生过的事情,我们没办法保证他再次重演。

对于一个成功的交易者来说,研判固然十分重要,但是承认和改正错误更加重要,研判可以证明一个交易员的洞察力,但是对于一个对错各占一半的市场,一时的对真的没有太大意义。事实上,一个成功程序化交易员的临场应变能力和对风险的敏感,相比于研判或预测更为重要。
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股神巴菲特在2004年说过一句非常有影响力的投资格言“在别人贪婪时恐惧,在别人恐惧时贪婪。”这句话之所以成为格言,直到今天还被人拿出来讲,就是因为,它揭示了所有交易者在市场变动时的情绪化反应——贪婪、恐惧。巴菲特的这句话就是告诉投资者要克服内心的情绪化波动,理性的看待市场变化。他的这句话不仅在股票市场得到了应验,在期货市场依旧生效,甚至在其他具有博弈性质的投资市场也如此。投资者要想在情绪化变动非常大的行情中获胜,最主要的还是要准确理解博弈性质以及对市场交易行为(情绪反映,即量价变化)有一个准确的认知。

急涨大涨后容易出现“贪婪”

无论是在股票还是期货中,通常在一轮急涨大涨的行情到来时,在上涨尾声时总会出现成交量急剧放大、甚至放出天量的情况。但是当期货市场中出现这种情况,你一定要小心!在成交量出现天量时,如果价格已经停滞不再继续上涨,那就表明市场已经进入了“贪婪”阶段,这是因为主流资金已经在悄悄的撤出,而很多散户依旧在“买涨”,使得成交量变得特别大,而价格却出现停滞不涨甚至是开始下跌的现象。
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每个量化交易者在量化交易这条路上都会经历从无到有,从迷茫到鉴定,从初步认识到深入了解的过程。小编根据自己和周围做量化的朋友的亲身经验,以及与一些业内人士的沟通交流,总结出量化交易之路要分三步走。


第一步:手工交易为主,开始主动接触大量金融知识。在最初的这一步,交易者没有什么经验,也没有形成正确的交易理念,属于学习摸索阶段,交易过程以手工交易为主,并开始学习大量的金融知识,尝试多种交易理念。

第二步:丰富经验,尝试在第三方平台构建模型。这一阶段,交易者会收集大量的量化交易模型,从中学习,提升自己的手工交易经验,并且在第三方平台的编程技术能够实现的前提下,尝试构建出自己的趋势交易模型组合。通常,国内常用的平台有交易开拓者
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大家都知道,量化交易中,盈利的本质是模型的好坏,但是很多时候,我们会发现这样一个问题,模型写的很好,但是就是不赚钱,究其原因就是忽略了技术环境的分析,好的模型碰到质量不高的信息,算出来的东西也可能并不是反应真实的市场情况。而在手工操作中,也存在同样的问题,即使是得到了高质量的信息,并且及时算出来,当你做好决策,把报单送出去之后,也不会按照你的理想情况执行了。所以无论是手工操作还是量化交易,都面临同样的问题,既抢不到单也赚不到钱。

在设计模型之前,我们一定要对所处的技术环境做到心中有数,延迟可以粗略分为以下两点:

1.系统内延迟:

系统内主要涉及到交易系统本身的运算和执行速度,这主要取决于系统架构设计和风控条件、策略逻辑复杂度,以及行情接收与下单网络延迟,以一个比较常见的平台软件的系统为例:
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全球最大对冲基金——桥水基金的创始人达里奥在博文中表示,在经历了9年的持续压低利率、注入流动性,来创造资金驱动经济和市场的时代已经宣告终结,短期债务周期末期开启。这意味着宽松时代已经结束。市场已经开始出现反应,债市决堤,科技股重挫,高利率背景下只有金融股依旧上涨。

对于当前状况和未来情势,达里奥则表示,虽然‘大挤压’愈演愈烈,但目前发生大型债务泡沫的破灭的可能性极低,因为负债表在过去几年已经被逐渐修复。尽管如此,长期经济前景仍然令人堪忧,下一次的崩溃很有可能会产生比目前更大的社会和政治冲突。


达里奥在博文中提到:

过去9年,央行把利率压到零,注入了大量的资金,让流动性变得充裕。这些行动抬升了资产价格,把名义利率压到
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采访者:今天我们有幸请到中国量化投资学会理事长丁鹏,丁博士是我国第一本量化投资教材《量化投资策略与技术》的作者,搞量化的朋友应该非常熟悉他了,同时我们也为大家请到了中国人民大学汉青经济和金融高级学院金融系主任李勇老师担任今天的嘉宾主持。下面我们就与两位老师一起谈谈量化投资。

采访者:丁博士您好,您在量化投资界的成绩我们都有目共睹,能给我们介绍一下您是怎样进入这一行的吗?

丁鹏:其实我进入这个行业是因为我的一个学生,当时我在学校做老师的时候有一个上海期货交易所的学生,来我这读研,所以我就了解了一下金融时序数列。当我看到K线后非常着迷,我觉得这和我做的人工智能数据挖掘专业非常相像,所以当我意识到我所学的人工智能数据技术可以这么棒的应用于金融市场之后,我就开始做量化投资了。但是当时这个不叫量化投资,叫计算机金融。

采访者:您从事这个领域这么多年,一定积累了很多经验,对于我们这些刚刚进入这个领域的新人,您有什么好的建议呢?

丁鹏:我的建议就是多与这个行业的人
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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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