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程序化交易
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什么才是最有用的量化交易策略?这是很多量化交易者都在追究答案的一个问题。其实这个答案非常简单,那就是适合你自己的并且与市场行情特征相符的策略。这个答案虽然说起来简单,但是我们到底应该如何找到这样的策略呢?今天我们就一起来说一说找到这些策略的思路。
 
一、策略
交易策略从本质上讲是一系列规则的集合。其中包含了进场、出场的条件以及风险控制和资金管理等等。策略也有简单和复杂之分,简单的策略比如价格行为和技术指标,复杂的策略就包括统计模型或者高阶数学。一般交易者会人为,复杂的模型更优秀,但通过实证分析和学术研究表明,复杂
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市场经济的一个重要组成部分就是投资,投资也是一种重要的配置资源的方式。投资项目的形成和决策都需要大量的数据分析做支撑。量化投资数据分析的质量在一定程度上直接决定了项目的成败。

 
大量的数据分析是无法依靠人脑去实现的。近些年计算机技术的发展为数据分析带来了更多的可能性。我们可以把先进的理论、分析模型与计算机技术相结合,让复杂的数据分析和处理过程变得更加简单,让计算机技术成为投资决策中的重要一环,并使得投资决策更加有客观性。
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很多刚开始接触量化的朋友都会听到很多专业的名词,比如量化交易、算法交易、EA以及高频交易等等充满技术感的词汇。很多朋友对这些词表示既羡慕又很无奈。今天我们就一起来看一下这些词究竟是什么意思,我们又应当如何去运用呢?

 
一、程序化交易
程序化交易其实非常好理解,就是用程序来进行交易决策。那么至于交易的仓位,止损止盈的获利标注是可以包含在程序本身,也可以在程序之外的,对于交易者来说程序本质上只是一种执行的方式
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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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我们在前面的内容中为大家介绍了量化交易的概念以及量化交易日内突破的一些经典交易策略。今天我们就一起来看一下中长线经典交易策略和基金机构和公司经常采用的一些经典套利策略。

 
一、中长线经典交易策略
 
1.Checkmate 交易系统
这是一个非常特别的交易系统,它与以往我们常见的交易系统不同。此类交易系统的目标是最大回撤最小化和保证一致性的收益率,而我们平时常见的交易系统的目标一般都是最大化利润。并且Checkmate 交易系统选择在所有的品种上都应用相同的参数和交易法则。所以在很大程度上避免了多度优化等问题。
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今天我们来一起看一下什么是量化交易以及量化交易有哪些经典的交易策略。我们都知道量化交易是从海外市场发展过来的。量化交易在我国国内的发展时间并不长,但是在国外已经有了几十年的发展历程。

 
量化交易是指从大量的历史数据中筛选出“大概率事件”,然后利用大概率之间制定策略,建立模型。主要采取数学模型替代主观判断的方法。这样可以在很大程度上减少人的情绪对交易决策产生的影响。也可以在市场极度悲观或者极度乐观的情况下进行理性的决策。下面我们就一起来看一下,量化交易中有哪些经典的交易策略。
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今天我们将与大家一起讨论的的关于风险中的价值——VaR的相关内容。VaR是传统的价格风险管理的重要组成部分。VaR方法试图去定量化交易策略或交易品种的标准偏差和品种间的历史相关性。

 
我们可以思考这样的一个问题。在一般的市场情况下,特定时间范围内我们亏损X美元的可能性会有多大?假如说,一个对冲基金可能需要3000万美元的日VaR达到95%的可信度。那么换句话说,在接下来的24小时内,我们应用的策略大概有95%的可能性不会经历超过3000万美元的亏损。
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接触过量化投资的朋友,都对詹姆斯西蒙斯不会陌生。这位量化投资界的大神级人物,已经于2010年离开了他创建的文艺复兴基金。有媒体盛传詹姆斯西蒙斯拥有140亿美元的个人身家并成为个人资产排名第四的对冲基金经理。他23岁戴上博士帽,26岁成为破译密码的特工,30岁后又回归学术界并在之后获得几何学最高奖项的数学系主任。人们一直都非常好奇,詹姆斯西蒙斯究竟有什么样的投资心得,我们又能够在他传奇的经历中学到哪些内容呢?

 
詹姆斯西蒙斯曾在数学科普视频网站Numberphlie的采访视频中表示。他的投资生涯的开始,是源于他的父亲给的一点钱。在他刚起步的时候,他和一般的投资者并没有太大的不同。经过了两年时间的磨练,他才确认自己要摸准数学模型的门道。西蒙斯说,他在投资的前两年的时候,没有用任何的模型。资金主要来自于家里的帮助,还有别人凑
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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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我们在前面的文章中给大家讲过量化投资中基本面类选股,多因子选股和风格轮动选股模型。今天要为大家介绍的是市场行为选股中的动量反转模型和一致预期模型。



一、动量反转模型
 
首先我们来了解一下什么是量化投资动量效应和反转效应。一般来说假如某只股票或者某个投资组
  

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