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很多股民并不了解量化交易，面對日益成熟的證券市場，量化交易這個詞聽得越來越頻繁，多數(shù)人對量化交易的第一印象是“高大上的技術(shù)”、“可以躺著賺錢的工具”……可是，你是否真正思考過量化交易到底是什么，能幫助我們做些什么？在邁入量化交易系統(tǒng)大門之前，有必要先理解“量化交易”的理念，清楚“量化交易”能帶給我們的是否是自己想要的。下面讓桃白白從本質(zhì)、發(fā)展、優(yōu)勢、過程等多個維度來剖析量化交易。 “量化交易是指以先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，可以說量化投資是在一代代巨人的理論基礎(chǔ)上逐步發(fā)展和成長起來，并在現(xiàn)代信息和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展中走上登峰造極。 量化投資是一套系統(tǒng)性的投資方法，包含頂層的資產(chǎn)配置系統(tǒng)，具體的選股系統(tǒng)以及事前與事后的風(fēng)控系統(tǒng)，相互作用，力求取得穩(wěn)定的、可持續(xù)的、高于平均的超額回報(bào)。量化投資在確定規(guī)則后，將嚴(yán)格按照策略執(zhí)行 1. 何謂量化交易 客觀的講，量化交易屬于人工智能的一個應(yīng)用分支，它利用計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大運(yùn)算能力，用數(shù)學(xué)模型來模仿人的思維作出決策，通過數(shù)據(jù)建模、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析、程序設(shè)計(jì)等工具，從股票、債券、期貨的歷史數(shù)據(jù)分析中得到大概率下獲利的交易策略。這么說有些官方，讀起來也有些繞口，其實(shí)簡單地說就是如何管理輸贏的概率，幫助我們作出準(zhǔn)確的決策，就像玩德州撲克那樣，當(dāng)你持有的牌勝算大時便跟進(jìn)，否則蓋牌，沒勝算時選擇不玩。玩牌時勝算的概率在我們的大腦中時刻不停地計(jì)算著，而在量化交易中利用的是計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)建模、程序設(shè)計(jì)這些更高級的手段，目的是高效快速地獲得勝算的概率，并據(jù)此作出決策。 2. 量化交易的發(fā)展 知恥而后勇，了解歷史有助于我們乘勝追擊。關(guān)于量化交易的發(fā)展，我們首先了解下國外的量化金融發(fā)展情況。其實(shí)在金融領(lǐng)域我們的目標(biāo)一直是金融霸主美國，我們知道量化金融在美國的金融領(lǐng)域發(fā)展已經(jīng)日趨成熟。這里我們不得不提到著名的交易大師理查德·丹尼斯和“量化交易之父”詹姆斯·西蒙斯這兩位大佬。 理查德·丹尼斯是著名的“海龜交易試驗(yàn)”的發(fā)起者，也是《海龜交易法則》的創(chuàng)始人。為了弄清偉大的交易員是天生造就的還是后天培養(yǎng)的，他在1983 年招募了 13 個人，教授給他們期貨交易的基本概念，以及他自己的交易方法和原則，學(xué)員們被稱為“海龜”。在隨后的 4 年中，海龜們?nèi)〉昧四昃鶑?fù)利 80% 的收益，這就是著名的“海龜交易試驗(yàn)”。同學(xué)們可能會有疑問，為什么取這個名字？據(jù)說，丹尼斯有一次在新加坡時正聚精會神地觀察著一個海龜農(nóng)場，突然沖口說出了“我們要培養(yǎng)交易者，就像新加坡人養(yǎng)海龜一樣”這句話，“海龜交易試驗(yàn)”正是取名于此。毋庸置疑，“海龜交易試驗(yàn)”是金融史上的著名實(shí)驗(yàn)，在實(shí)驗(yàn)中運(yùn)用的《海龜交易法則》提供了一套完整的交易系統(tǒng)框架和精髓，非常適合應(yīng)用于量化分析，以至于在最近幾年的量化投資熱浪中再一次成為熱門模式。 詹姆斯·西蒙斯是量化交易的先行者，也是將量化交易帶到這個時代的人。西蒙斯在 1988 年成立了文藝復(fù)興科技公司，作為有史以來最成功的對沖基金，文藝復(fù)興科技公司的旗艦基金——大獎?wù)禄鹑〉媚昶骄?35% 左右的回報(bào)，收益遠(yuǎn)超巴菲特、索羅斯這些行業(yè)地位和他相近，但是正在使用傳統(tǒng)交易的同行大佬們。這個數(shù)字有多牛，我們可以對比下，它比索羅斯同期的年均回報(bào)率要高出 10 個百分點(diǎn)，比同期標(biāo)準(zhǔn)普爾 500 指數(shù)的年均回報(bào)率要高出 20 多個百分點(diǎn)，比巴菲特的同期水平已經(jīng)高達(dá) 20%。 自 1988 年至今，量化交易在美國已經(jīng)有 30 年的歷史了，到目前來看程序化交易已經(jīng)占到美國股票市場交易量的 85% 以上，可想而知量化交易在美國股票市場的發(fā)展到什么程度了。 我們都知道美國的金融市場成熟程度是遠(yuǎn)超中國的，美國的股市有近一百多年的歷史，而中國股市成立至今還不到 30 年。回到國內(nèi)來看，隨著國家層面推動人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，大量的量化基金產(chǎn)品和平臺如雨后春筍一般興起，量化交易在國內(nèi)也掀起熱潮。就像互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)改變著傳統(tǒng)行業(yè)的模式一樣，未來量化交易必定是國內(nèi)金融市場的一個大的發(fā)展趨勢。 3. 量化交易的優(yōu)勢 對比出真知。傳統(tǒng)的交易無論是技術(shù)面分析還是基本面分析都屬于定性分析，定性分析通俗的說就是人的思維去做決策，這種高度抽象的模式在深度上會有絕對的優(yōu)勢。而量化交易是一種定量的分析，所謂定量分析就是剛才講到的獲得一個具體的獲利概率，并依據(jù)概率選擇交易的策略，因?yàn)槔昧擞?jì)算機(jī)的強(qiáng)大運(yùn)算能力，所以在廣度上占有絕對的優(yōu)勢。 我們可以把量化交易和傳統(tǒng)的交易類比為西醫(yī)和中醫(yī)，傳統(tǒng)的投資交易靠的是主觀經(jīng)驗(yàn)判斷，無法給出具體的參數(shù)指標(biāo)，量化交易像西醫(yī)那樣，靠的是儀器、設(shè)備、軟件，把現(xiàn)象轉(zhuǎn)換成參考數(shù)據(jù)為病人治療提供依據(jù)。我的觀點(diǎn)是把量化交易和傳統(tǒng)的交易相結(jié)合，把人的思維模型抽象成為數(shù)學(xué)模型，作為交易策略運(yùn)用到量化交易中，這樣是最理想的情況，既不失分析深度，也能保證分析的廣度，不能說是魚和熊掌兼得，算是兩者特點(diǎn)的互補(bǔ)吧。 量化交易另一個優(yōu)勢是可以給予我們足夠的自信，幫助我們克服來自人性中的貪婪、恐懼、自負(fù)等弱點(diǎn)。舉幾個典型的交易者身上發(fā)生的例子來說明下。 例子1，一個交易者對市場分析后，決定第二天買入一支股票，但在開盤后卻因?yàn)橐粋€朋友告訴他小道消息而臨時改變了決策，沒有買入。 例子2，一個交易者用一種策略執(zhí)行了 5 次交易都以虧損告終，那么他在第 6 次交易信號到來時很可能會放棄這個策略。但量化交易可以確保交易策略的嚴(yán)格執(zhí)行，因?yàn)榻灰渍呖梢源_信量化交易策略經(jīng)過了回測和度量分析，是具有概率上的優(yōu)勢的，從而心態(tài)上并不會出現(xiàn)恐懼和猶豫的情況。 例子3，很多人喜歡時刻盯盤，幻想在 K 線的最低點(diǎn)買入、最高點(diǎn)賣出，其實(shí)盤中的波動是隨機(jī)的。通過量化交易系統(tǒng)可以事先編寫策略，交易者實(shí)際上并不需要過多關(guān)注盤中的價格波動，以免影響心態(tài)變化。 4. 量化交易的本質(zhì) 量化交易的本質(zhì)可以用西蒙斯的這段話概括：“不管多么復(fù)雜的模型，沒有一個能長期不變地一直賺錢，因?yàn)槭袌鲈谧兓畔⒃谧兓覀儾皇菣C(jī)器的奴隸，只有通過不斷學(xué)習(xí)，持續(xù)不斷地更新自己的模型和策略，尋找市場上的規(guī)律，讓我們的交易系統(tǒng)跟上變化本身，才能在交易市場中立于不敗之地。” 既然市場在變化，信息在變化，那么過去并不代表未來，用歷史數(shù)據(jù)作檢驗(yàn)是否有意義？另外，為什么交易策略在實(shí)際交易中的表現(xiàn)遠(yuǎn)不如歷史模擬的結(jié)果？ 對于第一個問題的回答可以舉個高考相關(guān)的例子。高考前學(xué)校都會定期組織模擬考來評估學(xué)生的能力，雖然最終的高考題跟模擬考不一樣，但學(xué)生在模擬考中發(fā)揮的水平基本和在高考中發(fā)揮的水平相差不會太大。因此用歷史數(shù)據(jù)作檢驗(yàn)是把過去的經(jīng)驗(yàn)作為一種參考指南，通過對過去的解讀發(fā)掘出蘊(yùn)藏盈利機(jī)會的重復(fù)性模式。 對于第二個問題，歷史測試結(jié)果和實(shí)際結(jié)果的差異主要是由這幾個因素引起的： 交易者效應(yīng)：其他交易者注意到了這個策略方法并開始模仿它，導(dǎo)致這種方法效果下降 隨機(jī)效應(yīng)：歷史測試的結(jié)果可能是一種隨機(jī)性的現(xiàn)象 最優(yōu)化矛盾：選擇特定的參數(shù)降低了事后測試的價值 過度擬合：與歷史數(shù)據(jù)的吻合度太高，市場行為輕微的變化造成效果的惡化 總體來說“隨時調(diào)整，合理應(yīng)變”非常重要，但是除此之外我們還需要謹(jǐn)記以下四點(diǎn)，以在交易市場中立于不敗之地。一是掌握優(yōu)勢：找到一個期望值為正的交易策略，從長期看，它能創(chuàng)造正的回報(bào)。二是管理風(fēng)險(xiǎn)：控制風(fēng)險(xiǎn)、守住陣地，否則你可能等不到創(chuàng)造成果的那一天。三是堅(jiān)定不移：唯有堅(jiān)定不移地執(zhí)行你的策略，你才能真正獲得系統(tǒng)的成效。四是簡單明了：從長久看，簡單的系統(tǒng)比復(fù)雜的系統(tǒng)更有生命力。 5. 量化交易的過程 真正一套完備的量化交易過程是很復(fù)雜的，下圖僅展示一個簡單框架： 制定好程序后，首先是把歷史行情、基本面信息、新聞資訊等數(shù)據(jù)進(jìn)行初步清洗和處理，而后輸入到量化模型中，量化模型包括了上文講到的通過數(shù)學(xué)建模、程序設(shè)計(jì)等工具所形成的交易策略，通過分析這些數(shù)據(jù)最終產(chǎn)生出交易的信號，比如買什么股、什么時候買、買多少、什么時候賣這些信息。當(dāng)然實(shí)際上這個過程并沒有流程圖顯示的那么簡單，這里只是讓您有個整體的概念。關(guān)于量化模型更具體的實(shí)現(xiàn)過程，各個模塊還有很多細(xì)節(jié) 6. 量化交易的策略 目前，量化交易的策略至少有16種方法，每一種又都有自己的子程序，寫入計(jì)算機(jī)之后，執(zhí)行就OK了。 基本框架是，在通常情況下，完整的量化交易策略至少需要確定兩件事：A.交易標(biāo)的，即買什么；B.確定交易時機(jī)，即怎么買賣。可以試著來設(shè)計(jì)一個簡單完整的量化交易策略，策略交易標(biāo)的：華夏銀行，策略交易時機(jī)：5日均線與20日均線金叉時，買入；5日均線與20日均線死叉時，賣出。 如果你正準(zhǔn)備學(xué)習(xí)了解量化交易，而此篇正是從量化交易本質(zhì)、發(fā)展、優(yōu)勢、過程等各個維度剖析了量化交易這個概念，目的是想讓股民們能夠正確理解量化交易，循序漸進(jìn)的掌握，同時，我們必須時刻清醒的認(rèn)識到量化交易的本質(zhì)，就是對各種因素進(jìn)行定量的描述和抽象化。我們不能過于神話它，也不能因?yàn)椴涣私舛懦馑拖窆I(yè)革命以機(jī)器取代人力那樣，量化交易本質(zhì)上是一種幫助我們高效快速地管理交易勝算的工具，是人工智能的一個應(yīng)用分支。它并沒有那么高深莫測，最關(guān)鍵的仍然是交易人的思想，也就是量化交易系統(tǒng)的策略模型，對于能夠保持長期賺錢的主觀交易大神，量化交易可以幫助他賺更多的錢，而一個主觀交易不能賺錢的人，使用量化交易也并不能有所起色。因此我們在掌握工具的同時，也別忘記修煉自己的交易思想。 希望通過上述表示能讓大家對量化交易有一個粗略的了解，喜歡桃白白理念的股友們點(diǎn)點(diǎn)關(guān)注 |
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