堆米-《量化交易，如何建立自己的算法交易事业》 - 简书
堆米-《量化交易，如何建立自己的算法交易事业》
本文为读书笔记和思考。
一些交易理念的来源
通过哪些指标来衡量策略
信息比率：超额收益率的均值/超额收益率的标准差
评价一个多头策略时所用的指标。
夏普比率：信息比率的特殊模式
夏普比率越高越好。因为它让你可以用更高的杠杆获取更高的利润。
如果一个策略年交易次数不多，那么夏普比率不可能大；如果一个策略回撤很大，或者回撤时间很长，也不可能有很大夏普比率。
任何夏普比率低于1的策略都不适宜单独使用。几乎每个月都盈利的策略，其夏普比率一般大于2；几乎每天都盈利的策略，其夏普比率一般大于3.
回撤：有最大回撤，和回撤最长时间
3.哪些因素影响策略收益
a. 数据无存活偏差
b. 交易成本
c. 随时间变化：存活偏差，状态改变，大环境改变，政策改变等，都会导致策略在不同时期表现不一样。。当考虑一项策略的适应性时，不应该考虑过长的时间，而要考虑近期的表现。
d. 过渡拟合
避免常见的回测陷阱
a. 未来信息：比如“选择当日最低价成交”，在收盘之前，是不知道最低价的。
b. 数据过拟合
如何降低数据过渡拟合的问题：
* 按照要优化的自由参数的个数，使用足够多的样本进行回测
* 分训练集和测试集，取两个都能取得好结果的参数
* 敏感性分析
c. 存活偏差
5.策略改进
a. 要同时提高训练集和测试集的表现
b. 最好基于经济学基本原理，而不是数据试错。否则容易导致过度拟合
6.资金和风险管理
任何策略都有可能遭遇回撤亏损。如何建立合适的头寸，如何把头寸分布在不同策略上，有助于降低风险。
追求最大收益，就是追求长期复合收益率最高。
Edward Thorp 博士的证券资产管理讨论有助于我们的策略组合讨论。
以下信息来自维基百科。
爱德华·奥克利·索普（英语：Edward Oakley Thorp，日－），昵称爱德·索普（Ed Thorp），生于美国伊利诺伊州芝加哥市，为数学教授、作家、对冲基金管理者、以及廿一点玩家。他深入发展了现代的概率论，并应用于金融市场中。
1958年，于洛杉矶加利福尼亚大学取得数学博士学位。1959年至1961年间，于麻省理工学院担任摩尔讲座教授。在这个期间内，利用IBM 704，爱德华·索普写作Fortran程式，将凯利公式应用于廿一点游戏中。
在麻省理工学院期间，认识克劳德·香农，两人共同研究以凯利公式应用在轮盘赌博上。在1961年，两人制造出一台小型计算机，用来计算概率。爱德华·索普穿戴着这套机器，至拉斯维加斯赌场，进行赌博，以验证他们的公式是否正确。这可能是史上最早的可穿戴式电脑。
1961年至1965年，爱德华·索普至新墨西哥州立大学数学系任教。1965年，转至加州大学尔湾分校数学系任教，1977年至1982年间，在财经系任教。
1967年，与证券经纪人杰伊·里根（Jay Regan）合组对冲基金。公司最早称为可转换对冲（Convertible Hedge Associates）公司，1974年改名普林斯顿-新港合伙（Princeton-Newport Partners）公司。
日，因离职员工向FBI检举杰伊·里根涉嫌伪造假交易逃漏税，普林斯顿-新港合伙公司遭到检察官起诉。1989年宣布结束营业。
爱德华·索普之后又开立自己的公司，名为爱德华·索普（Edward Thorp Associates）资产管理公司，以独资方式进行投资。
列向量F就是我们要求的仓位比例。
凯利公式求出来的fi 就是 最有杆杠。
由于参数一般都有误差，收益率的分布也不是标准的正态分布，为了避免过大风险，大家也会使用半凯利仓位。
使用凯利公式推导，得到最大复合收益 :** g = r + s^2/2**
其中s为sharpe率。所以夏普率越高，杠杆收益率越高。
举个例子：
策略A 平均收益率 = 10%，收益率标准差为16%
策略B 平均收益率 = 12%，收益率标准差为15%
策略C平均收益率 = 15%，标准差为20%
则各部分的杠杆：
A f = m/s^2 = 10%/ 16%^2 = 10%/2.56% = 3.9
B f = 12%/2.25% = 5.3
C f = 15%/4% = 3.75
则得到仓位为：
t_A = 3.9/(3.9+5.3+3.75) = 30%, t_B = 41%, t_C = 29%
看似收益最高的策略C，其实可利用的杠杆最低，导致最终的投资占比也最低。
7.止损只有在趋势形态时才是正确的：股票一直在下跌趋势，这个时候止损能够降低损失。如果实在均值回归形态，止损反而会失去机会。不要过快地止损，等待均值回归反而是正确的。
均值回归和惯性策略
8.1 惯性策略：一般来源于：重要性喜的逐级扩散；大订单的分拆执行；羊群效应。
8.2 相同策略的竞争将导致什么结果？均值回归策略：策略套利机会逐步消失；惯性策略：惯性时间越来越短。
9.马尔科夫状态转换模型
9.1 假设价格在两个或多个状态上分布的概率不同，一般情况下是假设为不同的正态分布，均值和方差不同
9.2 假设两种状态之间存在某种转化概率
9.3 通过诸如最大似然率这样的统计方法，来估算状态分布以及转移概率的参数。
9.4 根据上述参数模型，估计下一个补偿的期望状态，更重要的是，找到期望价格。
10.拐点模型：输入所有可能改变状态的变量。比如当前波动率，最近收益率，消费者信心指数，石油价格变化，债券价格变化等宏观数据变化等。文章指出，当媒体上开始频繁地讨论繁荣或者衰落的时候，就是下一个拐点到来的时候。
11.平稳性和协整性
大多数股票的价格序列都不是平稳的，通常表现为几何随机游走 ，不断离初始点越来越远。尽管如此，你能找到像买入一只股票，卖出一只股票这样的股票配对，配对的市场价值是平稳的。这种情况下，两个独立的时间序列被称为协整。
这是一种常见的交易策略，在配对的差价低的时候买入配对组合，在价差高的时候卖出（卖空）配对。
12.因子模型，或者套利定价理论，常用于模拟基本面因素对股票收益率的线性影响。
13.最著名的因子模型之一是Fama-French三因子模型，它假设股票收益率与贝塔值和账面市值比率正相关，与市值负相关。
14.因子模型会因为状态转换而有一个较长的持有期和回撤期。均值回归策略和趋势策略的清仓信号不同
15.均值回归策略的最佳持有期由Ornstein-Uhlenbeck公式而比较可靠。
16.惯性策略的最佳持有期容易因为参数较少而出错
17.止损适用于惯性趋势策略，而非均值回归策略。
18.根据大数定律，高频交易策略有较高的夏普率而复合收益率较高。
19.高杠杆低贝塔值的组合，比低杠杆高贝塔值的组合，有更高的符合收益率。
志存高远，日堆一米
本文将介绍整个量化交易系统中的一些基本概念。本文服务于两类读者：第一类想在量化基金找到量化交易员工作的人，第二类是希望尝试和建立自己的零售算法交易业务的个人。 量化交易是量化金融中一个非常复杂的领域。为了通过面试或者构建自己的交易策略 ，你可能需要花费大量的时间来获得必要的...
这篇文章为大家介绍量化交易系统中最为常见的几个基本概念。本篇的预期读者主要是希望成为基金公司量化交易员的人，以及尝试搞搞个人算法交易的爱好者。量化交易是量化金融行业中最为尖端的一个领域，不论你是希望通过面试还是构建自己的交易策略，都会花费大量的时间与精力学习相关的知识。不仅...
[导言] 看过那么多FOF科普贴，这份最全面！中国量化投资学会理事长丁鹏博士，详细讲述了中国FOF的前景，评价一个策略的好坏到底要考虑哪些因素，以及一个完整的FOF机构如何设计架构。 有关FOF的概念，最近在国内炒得火热。今天，我将从FOF的体系建设、投顾选择、策略组合、风...
本文原由作者于日首发于人大经济论坛，整理如下。 引言: 【所有系列文章汇总】请点击此处 本系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python、pandas进行金融数据处理，希望能对大家有帮助。 微信：xbx_laoshi，量化交流Q群(快满)：4...
这篇文章几乎回答了你对量化对冲的所有疑问 一、基础篇 1、在市场不稳定的情况下如何稳健套利？ 套利，本就是很稳健的一种盈利方式。套利和盈利不同，相信您问的是在市场不稳定的情况下稳健“盈利”。先明确量化和对冲的概念，可下载OA系统中“量化对冲 产品基础知识学习手册”进行详细学...
旗袍，从它的起源到风姿绰约，到黄金时代，再到风姿再现，它既有沧桑变幻的往昔，又有深入灵魂的承载，加之欣赏度高，因而极富有收藏价值。 最爱这华夏美旗袍，衬托出东方女儿娇，锦伞青竹，水榭廊桥，江南好，花香柳飘，画中人，格外妖娆。 最爱这霓裳秀玲珑，莲步款款恰轻盈，一顾倾心，再顾...
二十四岁之后的这个春节，要屏蔽大部分的自己，才能过的安稳。 面对传统价值观根深蒂固的上一代人，尽管开明乐观不保守，也免不得被追问叨扰：工作如何？赚钱多少？男友怎样？结婚与否？ 关心着急撞上沉默寡言，好奇八卦碰上装聋作哑，或寒暄或沉默或微笑。 遇上不怀好意没事儿找事儿打算看笑...
那几年，我们一家子住在丈母娘家里，而丈母娘也还在人世。 丈母娘所在的村子，真的可以叫做村子。地处偏僻，远离闹市区。至今村子里还没有通车，要是去往附近的市镇，一般人家都自用车，或者没车的人家只能靠脚力，一段路程要走半小时左右。有时运气好，走在路上，碰到顺路经过的车，因了同村人...
我们所在的小城市，为了环保为了空气质量的提升，也做出了大举措，11月15号到3月15号供暖期间，公交车免费乘坐，这真是大快人心的惠民政策！
公交免费首日，冬日暖阳，蓝天白云，真是给足了面子！
公交免费次日，天气依旧给力，同时在晚上接到机动车单双号限行的通知，...
3月23日，发生了一件对所有媒体、市场、公关等从业人员都意义深远的大事。 微信官方正式推出「微信指数」 作为一款月活跃用户达 8.89 亿的应用，微信已经成为人们日常生活中必不可少的工具。那么微信指数能用来干嘛? 1、捕捉热词，看懂趋势;2、监测舆情动向，形成研究结果;3、...来自雪球&#xe6关注 构建一个盈利的交易模型，共分几步来自 可能很多股友，究其交易一生，都没有构建过自己的交易模型。也有股友，一生都在践行一种简单的交易模型而不自知。那么，作为一个新手，怎么从零开始，构建自己第一个盈利的交易模型呢？在此，我愿作为一个初学者，分享一点自己的经验，希望能够抛砖引玉。我认为，构建一个盈利的交易模型，共分四步：第一步：策略，就是发现概率。例如，上市公司的股价，长期看，会随着业绩的增长而增长。这就是一种历史验证的概率。追求这种概率的策略，就叫价值投资。比如&&的长牛走势。例如，如果你持有10万市值，申购一年新股，就大概率中签一个新股，这也是一种概率。追求这种概率的策略，就叫打新股策略，是一种制度性套利。另外一些常见的策略：网格策略，针对的是市场90%的时间是震荡行情的一种策略。被动交易策略。内外盘对冲策略，利用不同市场对同一产品的定价不同，比如黄金、股指等，实现跨市场套利。套期保值策略，利用股指期货合约的升贴水的统计回归套利。做市商策略，为市场提供流动性获利。基金折溢价套利策略，场内场外，分级合并，申购赎回套利等等。国内针对并购重组的小市值轮动策略。第二步：算法，就是拿到胜率。确定一种概率很可能发生，并不一定保证你站在胜利的一方。例如，同样是价值投资，同样是买入某一个成长股，为什么有些人赚到戴维斯双击的暴利，而有些人就经常遭遇戴维斯双杀？比如所以，要实现这个有利于自己的概率，还需要很多的流程设计。如果我们把这些流程设计，编成计算机程序，那就是常见的算法。但是如果我们没有编程基础，就不能设计和执行算法了吗？非也，算法，其实就是根据一定的外部条件，计算出来交易的价格。比如我们经常用到的杜邦分析，从财报中拿到各种财务数据，经过分析，最后判断出来合理的买入或者卖出价格，这本身就是一种成熟的算法。下面是一些比较常见的算法：比如说债券产品的现金流贴现率算法。比如，通过分级基金的不定期折算，拿到折溢价的收益。通过测试小市值组合的统计收益，确定轮动周期的方法。当然，还有一些比较复杂的算法：比如通过打新获利，同时回避持仓下跌风险的A股组合构建方法。交易中的twap和vwap算法。第三步：计算仓位。仓位的计算，主要考虑两个问题。首先要考虑风险收益比。按照凯利公式计算出来仓位，这就是仓位管理的核心。关于概率和胜率的更多详情，欢迎大家去看《财富公式》，里面详细介绍了凯利公式。当然，刚开始，也可以用我推荐的简易方法：6+1交易法。其次要考虑市场容量和可操作性。一个很高盈利的策略，可能隐含的是很小的市场容量，或者是因为没有合适的交易工具，导致的高昂的时间成本，只适合于手动交易。第四步：找到最适合的工具。比如多账户打新操作，可以用小米手机的app分身功能，在一个手机上，装上几个不同券商的六七个股票交易软件，每天花两分钟一键打新，这就是一个最简单的打新策略工具。现在&的机构版，也提供多账户一键打新功能。比如你想摊低持股成本，做网格交易，可以买机构版的软件，如果你买不起，则可以用excel做一个电子表格，辅助雪球或者东方财富的股价报警功能，构建辅助交易工具。如果你经常抢开盘价，你可以用券商提供的隔夜委托预埋单工具。如果你经常做内外盘对冲，你不必凌晨4点爬起来做美股的收盘作业，你可以利用IB平台的收盘算法单自动执行。比如你想计算分级基金的折溢价表，则可以采纳集思录的网页。如果你有特殊的统计需求，你也可以学python，设计自己的网络爬虫。更高级一点，你可以自己设计或者购买专门的量化交易软件。总结：“把大象放进冰箱总共分几步？”答：“三步，第一步把冰箱门打开；第二步把大象放进去，第三步把冰箱门带上”。前提是，我们要有一个足够大的冰箱。用足够大的视野去观察，足够深的思考去探索，足够多的工具去实践，祝愿大家和我一起，开始构建自己的交易模型。《量化交易-如何建立自己的算法交易事业 欧内斯特·陈 (Ernest P.Chan)》【摘要 书评 试读】- 京东图书
该商品已下柜，非常抱歉！
量化交易-如何建立自己的算法交易事业 欧内斯特·陈 (Ernest P.Chan)
商品介绍加载中...
扫一扫，精彩好书免费看
内容物：裤子*1.内搭、皮带、项鍊、配件皆为另外搭配。
服务承诺：
京东平台卖家销售并发货的商品，由平台卖家提供发票和相应的售后服务。请您放心购买！
注：因厂家会在没有任何提前通知的情况下更改产品包装、产地或者一些附件，本司不能确保客户收到的货物与商城图片、产地、附件说明完全一致。只能确保为原厂正货！并且保证与当时市场上同样主流新品一致。若本商城没有及时更新，请大家谅解！
权利声明：京东上的所有商品信息、客户评价、商品咨询、网友讨论等内容，是京东重要的经营资源，未经许可，禁止非法转载使用。
注：本站商品信息均来自于合作方，其真实性、准确性和合法性由信息拥有者（合作方）负责。本站不提供任何保证，并不承担任何法律责任。
印刷版次不同，印刷时间和版次以实物为准。
价格说明：
京东价：京东价为商品的销售价，是您最终决定是否购买商品的依据。
划线价：商品展示的划横线价格为参考价，并非原价，该价格可能是品牌专柜标价、商品吊牌价或由品牌供应商提供的正品零售价（如厂商指导价、建议零售价等）或该商品在京东平台上曾经展示过的销售价；由于地区、时间的差异性和市场行情波动，品牌专柜标价、商品吊牌价等可能会与您购物时展示的不一致，该价格仅供您参考。
折扣：如无特殊说明，折扣指销售商在原价、或划线价（如品牌专柜标价、商品吊牌价、厂商指导价、厂商建议零售价）等某一价格基础上计算出的优惠比例或优惠金额；如有疑问，您可在购买前联系销售商进行咨询。
异常问题：商品促销信息以商品详情页“促销”栏中的信息为准；商品的具体售价以订单结算页价格为准；如您发现活动商品售价或促销信息有异常，建议购买前先联系销售商咨询。
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
加载中，请稍候...
浏览了该商品的用户还浏览了
加载中，请稍候...
iframe(src='//www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-T947SH', height='0', width='0', style='display: visibility:')}