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什么才是一个量化交易策略的核心?

归档日期:06-07       文本归类:分布式网      文章编辑:爱尚语录

  1、《Margin Call》这部描述金融危机前夕的电影中,提前发现公司资产“问题”的年轻分析师皮特·苏利文,是斯坦福大学空气动力学的博士,也就是一名火箭工程师;而他所在风险分析部的上司则是一名过目不忘、心算能力逆天的桥梁工程师。

  2、目前美国华尔街的公司正在大量的购买一种产品,你绝对想不到,这个产品尽然是——GPU,因为如果单纯的比拼“计算量”,GPU的能力要远远大于CPU。

  当海外对冲基金的焦点从宏观对冲基金转向量化对冲基金,当索罗斯的名气被数学家西蒙斯超过时,当股神巴菲特年化20%的收益神线)打败时,量化基金的神秘逐渐被投资者所知。正如电影中所描述的,从事金融,尤其是量化的人不再是传统的金融出身,换成了数学家、统计学家、物理学家甚至是火箭动力学家,就像电影里说的“It’s just all about numbers”。量化好像成为了投资领域的一种高维武器。

  今年5月,《机构投资者》旗下出版物《阿尔法》公布的“2016年全球收入最高的对冲基金经理”排行榜显示,前十位收入最高的对冲基金经理中,有八位被归为量化基金经理,前25位有一半属于量化分析。与国外已经发展许久的量化基金相比,国内还是处于起步阶段,昨天我们分析了目前国内所有的主动管理型的量化基金,在目前来看,量化基金取得成绩证明了其可以战胜市场。

  “市场效率越是不高的市场,量化投资获得超额收益的空间越大。”就国内目前的量化基金来看,国内的量化分成两个阵营:披着量化的外衣,通过一些模型和具体策略来进行“量化”选股,但在配置和交易上还是依赖于基金经理的主观经验;华泰柏瑞副总经理田汉卿说。真正的量化,涉及机器学习。基金经理只负责对现有策略的管理和维护,或者开发新策略。那么量化“黑箱子”到底装的是什么?每个量化基金的“黑箱子”都是不向外公开的秘密,但是量化黑箱子形成的过程大致相同:

  1、提出一个交易思路“市值超过10亿就剔除”的小市值轮动、或者是“只选择分红最多最勤”的红利企业思路,或者是多因子,或者是什么“只炒次新”,总之你要先有个想法。

  想法是好的,但是想当然就不好了。当你通过一些开放、易得的数据对你的想法进行验证时,发现3年翻倍哟。在量化领域,一个成功的选股策略称为“因子”,而要实现稳定的盈利,你需要有较大的、高质量的“因子库”来支持。

  这才是真正的量化核心,关于这一部分就不多做介绍了(因为小萝莉并不清楚。。。)但是顾名思义还是可以理解的,并且三者要达到一个动态平衡,就是你既要追求高利润、还要限制风险,还要降低交易成本。

  是不是交给机器就可以了?不,你依然需要时刻盯着模型,因为魔鬼在细节里。机器的理解能力依然无法达到人脑的程度。比如,你的策略里有一个限定条件,当某只股票当日涨停后卖出获利。但是,如果这个股票是因为重组停牌,是有可能连续涨停的,这个时候就需要人为干预,通过修正参数和调整策略来让模型更好的获利。而不是在第一个涨停板就跑掉。

  量化的黄金时代到来了吗?国家千人计划成员、华泰柏瑞副总经理、量化投资负责人田汉卿的预计,国内目前有着最适合量化投资的土壤:

  第一,市场处于弱有效状态,量化投资战胜市场的机会很大。A股市场的发展历史较短,市场效率相比发达市场要低不少,因此有更多获得超额收益的机会。

  第二,量化投资的市场份额小。与海外动辄数百、上千亿美元的量化基金相比,国内目前的基本面量化产品规模总体不大,其中严格遵循量化投资理念的基金更少,因此有很大的市场空间和盈利机会。

  第三,是A股市场容量大,目前A股市场已经有超过2500只股票,还在快速扩容中,这对量化投资而言,提供了足够的投资宽度和行业宽度。

  第四,是A股的数据质量不断提高。数据供应商的数据逐年不断提升,再加之识别上市公司数据可靠性的技术手段不断提升,使得以数据为基础的量化投资的环境和投资能力不断提升。

  做出一个量化策略有多难,什么样的量化策略能赚钱?小萝莉调研了很多资料,看了许多量化策略后,发现要做出真正长期有效的策略,最佳的灵感来源,根本不是参数、代码、指标、程序、各种因子的堆砌,而是长期对于实盘的观察,长期对于行情的关注,长期对于账户运行的了解,长期对于测试策略的不断重复和实践。

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