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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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在平时的接触中很多朋友都表示曾经对量化交易有过一定的了解。但是具体谈到什么是量化交易的时候却都表现出特别茫然的状态,那么对于量化交易策略研发的部分就更谈不上清楚了。今天我们就一起来学习一下量化交易策略研发究竟有哪几个层次。
 
首先我们来问一下自己,什么是量化交易?程序化交易等同于量化交易吗?我们常听到的对冲交易又是什么呢?如果问题难倒了你不要慌,我们来慢慢说明。首先量化交易是一种基于历史数据统计而制定出来的交易策略。即便我们不用计算机去执行它,如果基于交易因素的数量变化引发了交易我们也可以称其为量化交易。
 
程序化交易可
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量化投资近几年在我国市场逐渐兴起,很多基金公司纷纷推出了量化基金。那么根据海外市场得出的成功经验,基金公司满怀信心希望能够利用量化投资开启中国市场的新革命。

 
我们都知道量化投资在海外市场已经有了三十多年的经验,其中不乏许多投资传奇和神话。比如量化投资大神西蒙斯,他管理的大章基金在1989至2006年期间,平均年收益率高达百分之三十八点五,即使2007年次贷危机爆发,这个基金的回报率仍然高达百分之八十五。可能一些朋友对这类的数字没有太大的概念,但是相信大家都听说过股神巴菲特的名字,西蒙斯管理的基金净回报率已经超过巴菲特,所以西蒙斯被大家誉为“最赚钱的基金经理”。
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不同的交易者会有不同的选择,比如在产品上有的交易者会选择在单一产品研究多空方向和部位的变化。那么另一些交易者就会采用组合的投资方法来进行研究。但是无论量化投资交易者采用哪种投资方式,大家追求的都是优秀的投资业绩。然而对于不同的投资业绩,不同的交易者也会有不同的角度来考虑。那么我们将在这里从量化的角度对二者在数值方面绩效来进行比较。

 
绩效有两种样本的获得方式,第一是根据长期以来的真实买卖部位及损益来获得。第二是将策略机械化后回测模拟策略表现 。二者的相同点在于回测的时间必须有足够而且可信的长度,让交易策略的特征可以规律呈现在数值与图表中,以针对问题修正进而改善系统。
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今天我们要来谈论的是一个很多刚刚接触程序化交易的朋友非常感兴趣的话题。在日常的接触中,很多朋友都会问不会编程怎么办?不擅长写模型怎么办?这个时候很多朋友就会图个方便使用别的策略进行交易。一般情况下用别人的策略进行交易的投资者分为两种,散户和投资机构,由于不擅长去写模型,所以只好去寻找一些适合的策略模型来与自己的资金进行对接。

 
那么很多朋友在市面上去寻找策略模型的时候通常都会遇到这两种情况。一种是能够看到源代码的策略,一般来说这样的策略收益都不太理想,只适合作为学习的参考不建议实盘去使用。
 
由于每个策略都是有资金限制的,所以超出范围的收益情况肯定是表现不佳的
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在以前的市场中,大多数交易者采用的是主观投资方法。随着近几年量化投资策略在我国国内市场的兴起改变了传统的投资模式,创造了投资方法的新时代。但是在一些外海市场我们也能够看到这样一种情况,那就是随着金融环境逐渐发生变化,纯量化策略已经出现了不能适应时代需要的疲软状态。许多专业人士表示,数理金融的抽象理论在逐渐弱化,金融本身的逻辑价值变得越来越重要

 
金融危机过后我们发现金融监管越来越多,单纯依靠纯量化的策略已经开始不能够适应现今的市场型态发展。如今纯量化投资策略应与现实业务和宏观环境相结合。为了适应这种时代变化,对冲基金机构创造了一个新的流派,称为基本面分析法。该方法不仅包含基本面投资者自上而下的选股技巧,还同时运用计算机数据和大数据系统
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过度优化是程序化交易者在进行参数调整的过程中非常容易犯的错误。这种错误很大程度上是因为交易者过度追求优秀的绩效表现而犯了逻辑设计方面的错误。我们在以前的文章中也提到过这个问题,今天我们就为大家提供一些很少被人讨论的解决过度优化的方法。

 
首先我们来看一下参数的意义是什么?以相对简单的单参数指标来说,参数代表的周期意义就是价量或者价格的有效长度。当然这个有效长度也是有范围的,比如1500个交易日以前的收盘价格就因为已经超过了市场数十年大多数的交易者的持有周期,那么它就不再具有参考意义。
 
相对而言近期交易日的价格参考意义对交易者来说是非常大的,特别是当市场行情价格上涨或
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提到量化投资很多朋友会想到西蒙斯以及他的大奖章基金。今天我们要说的是另一位“量化投资之父”索普。爱德华索普,天才数学家,量化基金的鼻祖。索普刚刚毕业的时候在麻省理工担任数学系教授。但是在索普的内心中他还有一个更大的想法要去实现。他并不甘于仅仅的做一个名教授,他时刻都在想着怎么样才能够在赌场里赌钱,怎么样去赌赢赚钱。

 
一开始普索在赌场中的主要研究对象是21点,也就是BlackJack。我们的量化投资之父普索先生成功的研究出来一套可以在赌场中稳赚不配的方法,几乎所有的赌场都输在了他的手里。但是索普并没有就此止步,轮盘赌成为了索普的下一个目标。普索经过一系列的观察和实验,他成功的研究出了一种能够隐藏在衣服里的扫描仪。只要将球丢出去,扫描仪就会开始工作。不仅如此,他在自
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我们在上一篇文章中为大家讲述了唯道投资总经理陆坚先生对于程序化交易的一些看法。主要说明了他为何选择程序化交易以及普通投资者应该提升自己的哪方面以防止失去优势被市场淘汰。今天我们就继续来看一下陆坚先生还有哪些值得我们去借鉴和学习的地方。

趋势跟踪策略可以称得上是我们最为常见的一种策略了。趋势跟踪策略在2016年业绩优异,但是到了2017年它的表现就差强人意,到了2018年更是不尽如人意了。
 
陆坚先生表示他的这种担心已经存在了好几年了,因为当时他把在国内商品使用的策略放到海外的市场上去测试,结果都是不盈利的。
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我们在上一篇文章中为大家了量化对冲常用策略中的alpha策略以及CTA期货管理策略。那么今天我们就一起继续学习其他的三种国内量化对冲常使用的策略,下面我们就一起来学习吧!

 
一、股票多空策略
股票多空策略与alpha策略是有一定的相似性。但是它与alpha策略还是存在着一些不同,股票多空策略会有多头敞口或者空头敞口,所以股票多空策略的操作难比相对较大。那么对于股票多空策略来说,除了要进行标的的选择之外,还需要对市场中的多空进行判断。归于以上原因,所以目前的量化多空策略,一般都是以动量策略为主。简单来说,就是当市场行情出现了明显的上涨后者下跌时,在进行相对应的调整。
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我们在上一篇文章中主要讲了杨英华先生和他的团队采用模式识别加后发制人的投资方式,以及他们采取这种方式的原因,今天那我们就一起继续看一下杨英华先生还会给我们带来什么样的量化投资交易思想,希望大家也能有所借鉴。

 
除了后发制人的方式,杨英华先生还表示想要做好交易就要坚持概率交易和多策略混合的方式。概率交易本身就是利用一些能经得起多年数据考验的模式识别来进行交易。所以如果市场行情不出现非常大的变化,那么这些程序按道理来说是可以继续赚钱的。
 
采用通信中的正交概念,我们可以找到几个相关性比较低的策略。一般是市场分散、周期分散或者盈利本质分散等等,这样做就能够让我们的曲线看起来更好
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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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