量化交易的发展¶
- 早在 18 世纪，法国股票经纪人助理 Jules Regnault 就提出了股票价格变化的现代理论，随后出版了《概率计算和股票交易哲学》一书，并在书中详细阐述了自己发现的市场涨跌规律（正态分布）：“价格的偏差与时间的平方根成正比”，最后以理性量化的投资决策获取交易的成功
量化交易都有哪些经典的交易策略？¶
开盘突破策略¶
- 开盘半小时往往能决定一天的走势
- 该策略以开盘之后的半小时内，价格是阳线还是阴线，作为判断日内趋势走向的标准
- 如果是阳线就开仓买入
- 如果是阴线就开仓卖出
- 收盘前几分钟内平掉仓位
- 这是一个非常简单的交易策略
唐奇安通道策略¶
- 唐奇安通道策略可以称得上是日内交易的鼻祖
- 其规则是
- 如果当前价格高于前 N 根 K 线最高价的最高价时就买入
- 如果当前价格低于前 N 根 K 线最低价的最低价是就卖出
- 著名的海龟交易法则用的就是修正版的唐奇安通道策略
跨期套利策略¶
- 跨期套利是套利交易中最普遍的一种
- 根据同一个交易品种，不同交割月份合约的价格为基础
- 如果两者价格出现了较大的价差幅度，就可以同时买卖不同时期的期货合约，进行跨期套利
- 假设主力合约与次主力合约的价差长期维持在-50~50 左右
- 如果某一天价差达到 70，我们预计价差会在未来某段时间回归到50
- 那么就可以卖出主力合约，同时买入次主力合约，来做空这个价差
- 反之亦然
- 量化交易一定能赚钱吗？
- 量化交易有风险
- 因为量化交易是在历史数据中去挖掘规律，形成交易策略
- 但是金融市场是一个生态体系，其规律和人性是一个相互作用的动态过程，归根到底还是人的市场
- 市场的规律会被人性所影响，而人性中间的贪婪、恐惧都会随着市场的变化而变化，市场上很少有一成不变的规律，再厉害的交易策略也很难应对这种突如其来的规律变化
- 一个完整的量化交易生命周期，不仅仅只是交易策略本身。它至少由六个环节构成，包括：策略构思、建立模型、回测调优、仿真交易、实盘交易、策略监控等
策略构思¶
- 对于量化交易初学者来说，刚开始开发交易策略最好的方式就是模仿
- 直接利用现成的技术分析指标构建策略逻辑，写入买卖规则，这样就可以得到一个简单的策略
- 假如你的交易策略是这样的
- 如果价格高于最近 10 天的平均价格就买入
- 如果价格低于最近 10 天的平均价格就卖出
- 那么它的架构是这样的
- 随着策略经验的积累，形成自己的交易方式后，逻辑的选择会越来越多样化，再进阶到更加系统的量化交易
- 如果能做一个有量化思维的交易者，无论是在股票还是期货市场上，这都是一件值得庆幸的事，因为这样的人，不管在哪个交易市场都有持续稳定的获利能力
建立模型¶
- 掌握一个量化交易工具，用来编写交易策略，实现交易想法
- 推荐使用 Python，因为它是科学计算的权威语言，并且提供各种开源的分析包，文件处理，网络，数据库等
回测调优¶
- 编写完策略模型后，下一步就是对策略进行回测，以及参数的筛选和优化
- 利用不同的参数对策略进行回测，观察该策略的夏普比率、最大回撤、年化收益等
- 通过对策略的不断调试和修改，最终得到一个完善的量化交易策略
- 比如
- 把 2017 年的历史数据作为样本内数据
- 把 2018 年的历史数据作为样本外数据
- 先用 2017 年数据优化出几组表现好的参数，再用这些参数对 2018 年的数据回测
- 一般情况下，样本外的回测结果没有样本内的回测结果好
- 但是如果样本外与样本内的结果大相径庭
- 那么这个策略几乎是无效的
- 就要观察分析，判断策略失效的原因
- 假设
- 发现策略失效由于是样本外数据，某几次极端行情导致的大幅亏损
- 如果发现策略失效是由于交易次数过多
- 特别注意
- 如果一开始交易逻辑本身就是错误的，再怎么修改也很难得到一个赚钱的策略，这个时候就需要重新审视自己的策略思路了
- 在参数优化中，可用的参数组越多越好，说明策略的适用性广泛
- 在回测时，交易次数太少的策略其回测结果可能是幸存者偏差
- 如果回测的结果是一个超级赚钱的资金曲线，很多情况下是你的逻辑写错了
仿真交易¶
- 当拿到一个交易逻辑正确，样本内外都赚钱的策略时，先不要急着在真实账户上交易
- 尤其对于初学者来说，一定要先用仿真账户运行至少 3 个月，如果是中低频隔夜策略，则需要更长的仿真交易时间
- 在未来一段完全未知的仿真行情中
- 观察策略在仿真交易中表现
- 仔细核对回测信号与仿真交易信号是否吻合
- 下单时的价格与成交时的价格是否有偏差
- 如果表现与预期相符合，那么说明策略有效
实盘交易¶
- 将策略放入实战中进行交易
- 在量化交易的过程中我们也要保持警惕，防范极端行情
- 在实盘中，策略的期望一般都要打折扣的，达到预期的 50% 就是合格
策略监控¶
- 随着交易进行，我们也要观察策略的有效性，当发现策略出现超出预期的亏损时，就要重新评价这个策略
- 因为市场特征是会变化的
- 当下形成的策略主要是针对过去的市场特征。一旦市场特征发生变化就要对策略模型及时调整，或者暂时中止这个策略
- 交易者给自己定的各种规则，包括了交易的各个方面，并且不给交易者留下一点主观想象的余地，每个买卖决定，策略都会给出答案
- 它至少包含策略选择、品种选择、资金管理、下单交易、极端行情应对、交易心态等等
策略选择¶
- 从对冲基金的角度讲，主流的交易策略可以分为趋势交易、配对交易、一篮子交易、事件驱动、高频交易、期权策略等等
- 对于刚入门的量化交易初学者来说，先不必管这么多名词概念，一步一步从最简单的开始
- 如果只推荐一种量化交易策略入门，那就是趋势交易，其原因是简单有效
买卖什么¶
- 每个品种都有各自的性格
- 有些品种性格很“火爆”，流动性好、波动大、波动率高
- 有些品种性格很“温顺”，常年都在一定区间内震荡，波动率低
- 在选择交易品种的时候，一定要有波动率这个概念
- 波动率高的品种，往往很容易走出一波不错的趋势行情
- 对于商品期货来说，如果是趋势跟踪策略，尽量选择工业品，从品种属性上来讲，工业品往往比农产品波动率要大
- 不同的策略适应不同的行情
- 选择好交易品种，对期货交易这项大工程来说是一个非常关键的开始
- 从绝对意义上来说，没有绝对好的品种也没有绝对不好的品种
- 根据投资风格的不同，以及风险承受力的不同，需要针对自己的标准进行相应的调整
买卖多少¶
- 成熟的交易策略应该包含资金管理
- 很多以传统技术指标构建的交易策略，最大回撤率一般超过 50% 甚至更多
- 一个风险很大的策略完全不能用吗？
- 显然不是
- 最大回撤率完全可以通过资金管理控制
- 如果把仓位降低一半，那么整体风险也会降低一半，最大回撤率变成 30%
- 如果把仓位再降低一半，最大回撤率就变成 15%
- 最后我们得到的是一个最大回撤率控制在 15% 左右的策略
- 不能满仓操作
何时买卖¶
- 一个好的买点，是成功的一半，它能够让你迅速摆脱成本区
- 开仓不是交易的核心，交易的核心是开仓之后，如何尽可能优化处理持仓
- 不管是短线策略，还是长线策略，比的不是看谁持仓时间长，而是风险收益比
- 影响策略绩效的最终结果是如何出场，何时兑现利润
- 出场方法分为两种
- 这两个部分是关乎于交易策略成败的重要分水岭
如何买卖¶
- 委托下单类型和方式
- 委托时用排队限价单、对手价、最新价、超价、涨停价、跌停价、买一价、买二价、卖一价、卖二价，或者先用排队价，再用超价，分批报单，或者把大单拆成一个个小单，或者干脆直接把单子全部报出去
- 撤单
- 撤单条件依据是时间
- 比如 10 秒内还没有成交，价格已经远离下单时价格 10 跳，是继续等待、撤单还是追单
- 追单
- 如果追单，是按最新价去追，还是对手价，还是涨跌停价，如果追单仍未成交是否继续追单
- 涨跌停价
- 当下单信号出现时，刚好是涨跌停价格时怎么办
- 是否在涨跌停价挂单排队成交，如果没有成交时怎么办
- 集合竞价
- 夜盘
- 有些商品期货品种夜盘是从 21:00 至次日 02:30，这段时间做不做，人工做还是让电脑来做
- 重大节日
- 重大节日的超长假期之前，仓位需不需要保留。如果保留的话如何控制风险
极端行情¶
- 短时间价格大幅波动
- 价格瞬间涨跌停、连续涨跌停、乌龙指事件、黑天鹅行情价格踩踏事件等等，这些情况如何处理
- 流动性风险
- 如果一档对手盘没有你要的下单量，但你又需要及时成交，特别是非主力合约流动性很差，自己下的单子很容易对市场造成冲击，滑点很大时，如何应对
- 品种规则变化
- 商品期货品种加入夜盘，保证金比例上调，手续费上调，特别是短线策略，对于这些变化会非常敏感
- 交易环境风险
- 比如：突然断电、断网、电脑故障、软件宕机、银期转账暂停、自然灾害等，出现时如何应对
心理建设¶
- 交易中常见的三种主要心理情绪为贪婪、恐惧和侥幸
- 交易之前要有一个对未来的整体预期
- 实盘交易的全过程就是不断分析、修正和执行的过程