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20140529量化交易及交易心得

量化投资分析资本市场分析报告

DUFE 实证金融与量化投资 学号:2015100406 专业:数量经济学 姓名:金博

一.阅读伯南克的“金融危机如何演变为经济危机?”,谈谈对金融体系、危机时央行的应对措施的认识,分析其对中国的借鉴意义。 2007—2009年那场金融危机,全球所有国家无一幸免都受到极大冲击影响,影响力之广,持续期之长,是前所未有的。当危机发生时,全球的金融体系已经是更加复杂化和一体化了,而监管体系并没有跟上这些变化,这就导致美国金融界很难从历史中找到可以类比的案例,而且很难从历史中找到可以直接拿来借鉴的应对举措。但如果将这场危机放到历史视角下去理解,却是很有意义的。 在当前这场危机的直接诱发因素之间,最显著的两个因素就是次贷泛滥和房价泡沫,但这场危机之所以导致美国付出如此惨重的经济和金融代价,主要原因可能在于恐慌本身,可以说,恐慌造成的代价不会小于次贷泛滥和房价泡沫造成的代价。对于金融危机的形成,是不同金融机构,不同金融市场,不同金融行业间风险的溢出,在人们,机构,市场的恐慌中一点点传染,慢慢扩大造成的。金融体系间联系越紧密,传播的越快,最终造成的结果越严重,影响越广越深。 在此次危机中,美联储也是花了一定的时间之后才意识到了这场危机的存在,并逐渐了解了这场危机的严重性。在应对这场危机的过程中,随着对形势的了解越来越清楚,美国金融界便借鉴过去应对金融恐慌的经验,去指导他们对这场新危机的判断,并指导他们采取的对策。美联储的应对举措主要有4个元素:(1)降低利率,支持经济;(2)提供紧急贷款,增强金融体系的流动性,推动金融体系恢复稳定;(3)采取救助举措(必要时,与财政部和联邦存款保险公司进行协调),防止金融机构无序倒闭;(4)对具有系统重要性的大银行开展压力测试,评估其财务状况(和财政部及其他银行监管机构联合实施)。 美国金融机构和金融市场在这次危机的表现,确实让我们见识到了美国金融体系的灵活性。中国在构建自己的金融安全体系时,最核心的是如何提高金融机构的稳健性和金融体系的灵活性。对风险和危机的防范,使金融体系具备对风险和危机的抵抗力。中国在这方面还有很大的距离。我们需要加快金融的对内自由化,以提高金融体系的效率。 谈到应对措施对我国的借鉴意义,我认为我国需要做的,一是尽可能减少现有损失,避免进一步的损失。在减少损失方面,中国要积极把握市场机会,加强与美国各界的沟通,特别是政府沟通,做好各种应对准备。同时,我国应认真研究美国的金融机构和金融形势,避免错误的投资。二是应充分评估金融机构的损失对我国经济、金融的影响,尤其要结合国际、国内的形势,防止损失在国内的传递和对金融体系和实体经济的不利影响。 其次,金融本身具有不稳定性,加强有效监管是很重要的。监管部门需要与市场主体保持一

中信证券数量化分析系统简介

中信证券数量化分析系统简介 1. 开发本系统的目的 ☆为金融工程的数量化研究提供一个有效的数据和工具平台。 ☆为研究报告提供统一的管理平台。 ☆把证券市场主要的投资分析活动进行整合,使分析更全面、深入、有效。 ☆摆脱原有一个客户一套数据库的旧模式,让所有用户共用同一底层数据库,使数据更准确、更新更及时。 2. 系统主要模块 2.1 股票分析 主要针对数量化分析所用到的所有结构化数据进行各种分类统计分析。 2.2 基金分析 在现有的基金信息披露程度上,能够准确分析出基金的投资、持股风格和风险收益状况,为投资者提供了一个深入分析基金业绩的工具。 2.3 债券分析 为债券组合的投资提供一个深入、全面、有效的分析工具。目前主要包括:债券基本信息和行情信息查询;债券指数行情查询分析;利率期限结构分析;情景分析;投资组合分析;新券定价分析。 2.4 组合分析

2.4.1 指数 是投资分析最基础、最常用的工具,用户可以自定义任意组合为一个指数,用于组合的历史模拟及实证分析研究。主要包括:用户自定义指数、指数叠加分析、指数点位、指数样本股及权重、指数的财务及风险指标分析等。 2.4.2 指数增强/Alpha预测 对标的指数样本股在未来一定时期的超额收益率进行预测(预测方法:多因子模型/横截面回归)。通过预测结果对指数中超额收益率高的样本股加大权重,低的减少权重,以此来达到指数增强的目的。 2.4.3 优化资产配置 针对用户对各资产类的期望收益率和风险、投资比例等约束条件,给出资金在各资产类上的最优投资比例。用户权衡每一个资产配置以后,从中选择满足自己要求的最优资产配置。2.4.4 构建最优组合 根据用户对自定义组合中各股超额收益率的预测结果,使用风险模型和标准的二次规划方法对用户组合中各股的权重进行优化。 2.4.5 优化指数策略 使用风险模型并考虑到交易费用及市值规模对指数的投资策略进行优化。 2.4.6 组合风险分析 该模块可以揭示任意组合相对于任意基准在任何时点的各项风险指标,以便用户对组合的风险进行及时的控制。 2.4.7 自建风险模型

责任中心可分为5个层次-利润中心、收入中心、费用中心、成本中心、投资中心

责任中心 利润中心 什么是利润中心 从战略和组织角度,利润中心被称为战略经营单位(Strategic Business Unit,SBU)或事业部。在公司内部,利润中心视同一个独立的经营个体,在原材料采购、产品开发、制造、销售、人事管理、流动资金使用等经营上享有很高的独立性和自主权,能够编制独立的利润表,并以其盈亏金额来评估其经营绩效。 一般说来,利润中心应将其产品大部分销售给外部客户,而且对于大部分原材料、商品和服务都有权选择供应来源。在利润中心,由于管理者没有责任和权力决定该中心资产的投资水平,因而利润就是其唯一的最佳业绩计量标准。但同时这些利润数字水平还需要补充大量短期业绩的非财务指标。采用适当方法计量的利润是判定该如中心管理者运用他们所取得的资源和其他投入要素创造价值能力的一个短期指标。

在利润中心,管理者具有几乎全部的经营决策权,并可根据利润指标对其作出评价。 利润中心的类型 利润中心的类型包括自然利润中心和人为利润中心两种。 自然利润中心具有全面的产品销售权、价格制定权、材料采购权及生产决策权。 人为利润中心也有部分的经营权,能自主决定本利润中心的产品品种(含劳务)、产品产量、作业方法、人员调配、资金使用等。 一般地说,只要能够制定出合理的内部转移价格,就可以将企业大多数生产半成品或提供劳务的成本中心改造成人为利润中心。 利润中心的成本计算 在共同成本难以合理分摊或无需共同分摊的情况下,人为利润中心通常只计算可控成本,而不分担不可控成本;在共同成本易于合理分摊或者不存在共同成本分摊的情况下,自然利润中心不仅计算可控成本,也应计算不可控成本。 利润中心的考核指标 (1)当利润中心不计算共同成本或不可控成本时,其考核指标是利润中心边际贡献总额,该指标等于利润中心销售收入总额与可控成本总额(或变动成本总额)的差额。 (2)当利润中心计算共同成本或不可控成本,并采取变动成本法计算成本时,其考核指标包括:利润中心边际贡献总额; 利润中心负责人可控利润总额; 利润中心可控利润总额。 利润中心的运作机制 企业为追求未来的发展与营运绩效,现行的功能性组织已无法适应。利润中心制度之推行,在于变革组织结构以达成公司的策略规划。 利润中心与目标管理 企业采用利润中心,事实上就是实施分权的制度。但为求适当的控制,总公司的最高主管仍需对各利润中心承担应负的责任:即由双方经过咨商订立各中心的目标,同时负于执行的权利,并对最后的成果负责。在目标执行过程中,设置一套完整的、客观的报告制度,定期提出绩效报告,从中显示出的目标达成的差异,不但可以促进各中心采取改善的措施,还可作为总公司考核及奖惩的依据。 因此,利润中心的推行,必须结合目标管理制度,才不致空有组织构架,缺乏达成公司目标及评估各

中信证券——量化投资策略特征

量化投资策略特征 量化投资注重数理分析与逻辑推导,不依赖主观判定形成交易决策,当模型思想来源于投资者市场体会,基于历史数据所作的几率统计,也可以是技术指标,甚至基本面分析,只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 量化投资是指将投资理念或市场洞见转化为数学模型,并依据历史数据对模型进行测实验证,总结收益-风险特性以及相关参数,最后通过运算机技术实现自主化交易的投资方法。量化投资主要运用在具有高流动性与历史数据丰盛的金融投资市场,就期货市场而言,既可以在商品类品种也可以在股指等金融类品种上进行。 总的来说,一个完整的量化投资策略具备四个方面的特征: 一是具有特定的定量分析策略。量化投资是基于一定的市场逻辑或依据历史数据作出的几率统计,形成特定的数学模型用以分析和评判市场表现,进而形成交易策略,这与当前大多数分析师所采用的定性分析方法有很大区别。量化投资注重数理分析与逻辑推导,不依赖体会主义和主观判定形成交易决策,当然其模型思想仍旧是来源于投资者的市场体会,这种来源可以是基于历史数据所作的几率统计,也可以是一些技术指标,甚至可以是来源于基本面分析,只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 二是绩效具有可追溯性。量化投资是基于特定的交易模型,可以用历史数据输入模型进行绩效检测,从而运算出交易策略的胜算率、期望收益与风险度等,并且可以根据这些检测值来预判模型未来的收益表现。相反基于体会主义的主观交易方法无法通过历史数据进行合理的检测,不具有可追溯性,也无法对以后的交易行为进行合理的预估。 三是具有极高的纪律性,量化投资是依据经过历史验证的模型进行分析和交易,从而规避了主观判定带来的局限,而在具体操作上大多采用运算机程序实现自动化交易,不会呈现主观交易中经常会呈现的人性弱点。 四是在信息处置上具有主观交易不可比拟的优势。当前金融投资品种非常丰盛,以国内商品期货市场为例,品种已经超过二十个,加上每个品种有数份合约同时交易,可供选择的标的组合可以达到成百上千个,倘若再考虑海外商品市场以及金融类市场,信息将更是几何倍递增,处置如此海量的数据,显然依赖数学模型与运算机程序处置的量化投资比传统交易方法效率更高。 从特性上看,量化投资相较主观交易方法具有许多优势,所以自上世纪七十年代诞生以来受到很多投资者尤其是机构投资者的追捧。经过三十多年的发展,已经成为国际金融市场主流的交易方法之一,包含对冲基金和共同基金等在内的

博尔量化交易系统

博尔量化交易系统 《博尔量化交易系统》是国内首款专门服务于个人投资者的量化交易系统,博尔量化交易系统采集了宏观层面、行业层面、财务层面、交易层面、市场调研层面等各个方面的数据进行量化处理,博尔量化交易系统通过金融模型计算价格变动的大概率区间,并且同时判定当前主导股价的交易行为,以独有的量化投资视角为投资者提供一整套科学的判断依据。博尔量化交易系统由于采用国际先进的量化交易模型,博尔量化交易系统能够扩展计算一周内的股价变动的大概 率区间,该项成果在国内投资软件领域内没有竞争对手。 博尔量化交易系统是一套海量信息人工智能(AI)分析处理系统,博尔量化交易系统的诞生源自博尔基金自身投资需要,投入大量人力物力通过对业内操盘手的深度访问,用4年时间积累了1200种操盘手法并编译成金融模型,破天 荒的做到了对未来一周行情进行预测。 博尔量化交易系统“主导动能“是博尔系统核心功能之一。该功能对股票交易中的全部资金进出数据进行量化处理,而通过这些处理后的数据,博尔量化交易系统可看到资金流入流出背后的四种真实目的,即:

资金做多:显示红色柱状,表示做多资金主导价格趋势,价格通常呈现明显强势; 资金做空:显示绿色柱状,表示做空资金主导价格趋势,价格通常呈现明显弱势; 获利回吐:显示黄色柱状,表示资金获利回吐(获利盘出现),价格通常呈现震荡; 空头回补:显示蓝色柱状,表示前期做空资金试探性进入,价格通常止跌震荡; 注意:上述资金的四种目的,需综合分析后做投资参考,不可单独使用其中某一组数据。 开发博尔量化交易系统,就是为了避免非专业人士因能力不足而导致投资失败,因此博尔量化交易系统采集了宏观层面、行业层面、财务层面、交易层面、市场调研层面等各个方面的数据进行量化处理。博尔量化交易系统完全贴近实战,买入机会提前预示,卖出机会提前预警,合理分配了人的脑力资源,让思考用在转折的关键时刻,采用了博尔量化

量化交易系统构建思路1-7(待续)

程序化交易策略构建思路 1.基于商品价差的通道突破系统 1)公式名称:CL_SpreadChannelBreakout 2)策略构建思路: 本策略是以通道突破为基础的“四周规则”交易系统的价差交易版,策略本身和经典的“四周规则”并无区别,不同之处是将交易标的从单个商品合约变为两个商品的价差。 3)建立系统的步骤 首先,策略会按照设定的两个商品的交易手数计算出商品的价差,并根据价差的开盘价、最高价、最低价、收盘价画出价差K线图。由于价差的计算是基于两个商品的K线数据而不是详细的Tick数据,所以只有价差的开盘价和收盘价能够准确计算,最高价和最低价则取开盘价差和收盘价差的最高和最低。 4)进场策略 计算价差的一定周期的最高价和最低价,形成上下两条通道,当价差突破上通道时做多,价差突破下通道时做空,突破时反向仓位先平仓再反手。

5)出场策略 止损方面,引入价差的更小周期的最高价和最低价作为止损点。 至此,本策略的构建描述完毕,本策略是基于对外盘行情的观察和理解进行的K线组合交易策略,由于策略特性和国内行情的特性,该策略会出现丢失行情的情况发生,但不失为一种交易思路供使用者思考,请使用者仔细理解口进行选择、修改和使用。 2.基于均线交叉与通道突破相结合的交易系统 1)公式名称:CL_MovingAverageCrossOver【MACO】 2)策略构建思路: 传统的移动平均线交叉系统寻找快速均线和慢速均线的交叉来捕捉趋势,在快速均线上传慢速均线时买入,期待市场趋势上涨,反之卖出,期待趋势下跌。 这种技术在有趋势的市场很有效果,但当市场横向整理或者起伏不定时,均线反复交叉从而产生许多导致亏损的假信号。 【MACO】系统充分利用趋势的同时尽量避免或者减少假信号的产生,方法是识别趋势后并不立即进场,而是确定这是一波行情的开始之后再作为。 系统使用快速均线和慢速均线的交叉来识别一波潜在趋势,直到上升趋势或者下降趋势确定后才发出买入或者卖出的信号。

量化投资入门到进阶

教材目录第一章:量化基础知识 第一节 量化投资的概念和优势 第二节 量化投资的历史和未来 第三节 量化投资的流程与应用 第二章:量化策略入门 第一节:MindGo量化交易平台 第二节:MindGo API介绍 第三节:我的第一个量化策略 第三章:Python编程 第一节:Python介绍 第二节:数据类型 第三节:条件与循环 第四节:函数 第五节:numpy 第六节:pandas基础 第七节:pandas进阶 第四章:经典量化策略集锦 第一篇:投资高股息股票 第二篇:从“二八轮动”中学择时 第三篇:网格交易—动态调仓策略 第四篇:进军交易系统,从Dual Thrust中学“趋势”第五篇:布林强盗,一个霸道的交易系统 第六篇:交易系统终结者—海龟交易法则 第七篇:向彼得林奇投资大师学习PEG选股 第八篇:CAPM模型的应用 第九篇:Fama-French三因子模型应用 第十篇:动量类多因子之择时中选股 第五章:量化研究专题 第一篇:用matplotlib绘图函数实现数据可视化 第二篇:运用Scipy模块实现统计技术 第三篇:10分钟学会用Python做线性回归 第四篇:统计套利:利用相关系数进行配对交易 第五篇:数据处理专题:去极值、标准化、中性化

第六篇:数据挖掘专题:分类与预测 第七篇:算法交易入门—VWAP 第八篇:Python实现马克维兹投资组合理论 第九篇:隐马尔科夫模型【机器学习+数据挖掘】 第十篇:机器学习之神经网络入门

第一章:量化基础知识 第一节 量化投资的概念和优势 量化投资的概念 量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。 量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型,对于量化投资中模型与人的关系,打个比方来说明,我们先看一看医生治病,中医与西医的诊疗方法不同,中医是望、闻、问、切,最后判断出的结果,很大程度上基于中医的经验,定性程度上大一些;西医就不同了,先要病人去拍片子、化验等,这些都要依托于医学仪器,最后得出结论,对症下药。 医生治疗病人的疾病,投资者治疗市场的疾病,市场的疾病是什么?就是错误定价和估值,没病或病得比较轻,市场是有效或弱有效的;病得越严重,市场越无效。投资者用资金投资于低估的证券,直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。 但是,定性投资和定量投资的具体做法有些差异,这些差异如同中医和西医的差异,定性投资更像中医,更多地依靠经验和感觉判断病在哪里;定量投资更像是西医,依靠模型判断,模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前,我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描,然后根据检查和扫描结果做出投资决策。 量化投资的优势 量化投资的优势在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。 1.纪律性:严格执行投资策略,不是投资者情绪的变化而随意更改。这样可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差。 2.系统性:量化投资的系统性特征包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等。多层次模型包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、市场情绪等多个角度分析。此外,海量数据的处理能力能够更好地在广大的资本市场捕捉到更多的投资机会,拓展更大的投资机会。 3.及时性:及时快速地跟踪市场变化,不断发现能够提供超额收益的新的统计模型,寻找新的交易机会。 4.准确性:准确客观评价交易机会,克服主观情绪偏差,从而盈利。

缠中说禅量化交易系统

缠中说禅量化交易系统 函数使用说明 1.Chdlm 缠论动力调用函数, CHDLM(CLOSE,1):返回的动力数值, CHDLM(CLOSE,2):返回值1表示动力底,返回值-1表示动力顶, CHDLM(CLOSE,3):返回值1表示底背离买点,返回值-1表示顶背离卖点。 可以结合其他函数,进行画线,画标识,选股,预警等。 使用例子:CHDL 2.Macdnum 返回MACD的参数 MACDNUM(1):返回周期数值1,供MACD函数调用 MACDNUM(2):返回周期数值2,供MACD函数调用 MACDNUM(3):返回周期数值3,供MACD函数调用 使用例子:三级别MACD 3.Kxian K线的初始化 KXIAN(HIGH,LOW); 所有与笔有关的调用,必须先进行此函数的调用 使用例子:CHFB 4.Chbi 返回缠论笔顶底,返回值1笔的顶,返回值-1笔的底 CHBI(P):P参数可以选择11,12,21,22,31,32;51(高级版选用) CHBI(11) 严格新笔 CHBI(12) 严格老笔 CHBI(21) 不考虑第一元素和第三元素对顶底的包含的新笔 CHBI(22) 不考虑第一元素和第三元素对顶底的包含的老笔 CHBI(31) 考虑第一元素不考虑第三元素对顶底的包含的新笔 CHBI(32) 考虑第一元素不考虑第三元素对顶底的包含的老笔 CHBI(51) 将分型直接相连,不考虑包含及共用K线 使用例子:CHFB 5.Chbinum 返回缠论一笔中K线的根数 CHBINUM(P):P参数可以选择11,12,21,22,31,32;51(高级版选用) P的取值参考CHBI 使用例子见:CHFB 6.Chibs 返回缠论笔的状态(向上,向下,顶分型,底分型) CHBIS(P):P参数可以选择11,12,21,22,31,32;51(高级版选用) P的取值参考CHBI 返回值1,代表顶分型, 返回值-1,代表底分型

量化交易系统开发源码技术

量化交易系统开发找我是李小姐今年是199个月的2757和2910分钟 zhidian”量化交易系统开发源码量化交易现成系统出售 “量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲,是指量化交易的内容,将交易条件转变成为程序,自动下单;二是从广义上来讲,是指系统交易方法,就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件,智能化辅助决策体系,将丰富的从业经验与交易条件相结合,在交易过程管理好风险控制。 量化交易至少应该包括五个方面的要素: (1)买入和卖出的信号系统。 (2)牛市还是熊市的方向指引 (3)头寸管理以及资金管理。 (4)风险控制,运用信号源来确定止损位置,利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。 (5)投资组合,不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数,有快有慢)以及不相同时间周期组合.,现分散组合,让交易账户波动更加稳定。 2.量化交易的特点 量化交易是一个比较新的概念,它最鲜明的特征就是运用模型。量化交易主要的特点如下所述。

(1)投资视角广。凭借计算机高效、准确地对海星信息进行处理,在所有市场里去寻找更广泛的投资机会。 (2)纪律性。严格的纪律性是量化交易明显区别于主动投资的重要特点。纪律性的好处有许多,能够克服人性的弱点,比如恐惧、贪婪、侥幸心理,也能够克服认知偏差等。 (3)系统性。多层次模型主要包括行业选择模型、大类资产配置模型以及精选个股模型等。多角度观察主要包括对宏观周期、估值、成长、盈利质量、市场结构、分析师盈利预测以及市场情绪等多个角度的分析。 (4)及时性。及时、迅速地跟踪市场变化,不断发现能提供巨额收益的新的统计模型,去寻找新的交易时机。 —————————各种软件可定制——————————— 我司是一家资深定制APP开发公司,市场流通系统均可开发类似 有限的生命时光里,好好珍惜家人。 匆匆生活里,能够温暖你的,始终是家里那盏泛着黄晕的暖光,那双关切唠叨的眼睛,那抹真实淳朴的微笑。 这一生,都要用力去爱父母,爱儿女,爱伴侣,别吝啬拥抱和亲吻,带着感恩的心去相处,不给亲情留遗憾,这辈子才值得。

股指期货日内量化投资策略

股指期货日内量化投资策略 刘冬烨 1121209170 摘要 量化投资具有传统投资无可比拟的优点,在国内正处于萌芽阶段,发展潜力巨大。本文先详细研究国外经典的日内量化投资策略R-Breaker,并将其应用于国内的股指期货市场,但其最近的表现不尽如人意。接着将策略拆分成趋势和反转两个子策略分别进行改进,趋势策略仍然基于技术分析,而反转子策略则应用地球物理学中的对数周期性幂律模型,最终在趋势子策略方面得出了一个收益可观且稳定的R-Breaker-Plus策略,而在反转子策略方面的研究,虽然受到理论难点和程序运行的限制,没有得出具体的交易规则,但仍然收获了一些有意义的结论,且可以用来深入研究。 关键词:量化投资,股指期货,日内交易,泡沫破裂,LPPL模型 II

QUANTITATIVE DAY TRADING STRATEGIES FOR INDEX FUTURES ABSTRACT Quantitative trading has incomparable advantages over conventional trading strategies. It is in the embryonic stage but has high potential for development in China. R-Breaker trading system, a famous foreign quantitative trading strategy, is studied in this paper and applied to domestic stock index futures market. Unfortunately, it doesn't behave as well as the first 2 years recently. So I split it into two sub-strategies and optimize them respectively. The trend sub-strategy is still based on technical analysis, while in the reversal sub-strategy I tried to use the LPPL Model from geophysics. At length I have developed a winning and steady trend sub-strategy but failed to devise a concrete reversal sub-strategy due to the limit of computer facility. While I have gained some researching achievements on LPPL Model more or less. KEY WORDS:Quantitative trading, Index futures, Day trading, Bubble burst, LPPL Model III

多商品期货组合的量化投资策略

多商品期货组合的量化投资策略 现代投资组合理论的诞生和发展,大大地改变了过去 主要依赖于基本面分析的传统投资管理行为,使现代投资管理不断朝着组合化、系统化和科学化的方向发展。特别地,对于我国商品市场来说,随着近年来市场结构和商品体系的快速成长,目前我国商品市场已经涵盖了基本金属、贵金属、能源、化工和农产品等大部分大宗商品品种。因此,产品 线的丰富和完善,给我们利用量化手段实行多商品组合投资策略创造了非常有利的条件和广阔的空间。 投资组合理论告诉我们,不要把所有的鸡蛋都放在一个篮子里面,同时,组合中的品种数量越多,则风险分散的程度越高。因而,持有多样化的商品投资组合,可以以较小的风险成本博取投资收益,有效分散投资风险。尤其在近年来,面对日渐复杂多变的市场环境,更需要我们通过科学的方法和模式来选取合适的投资标的,构造有效的多品种投资组合。 设计原理 多商品组合投资策略的基本设计思想是制定分散化投 资组合的标准交易模式,在这个模式中,所有流程都有标准化的设计,可以通过自动化(或量化)的方式解决交易标的(“做什么”)、交易数量(“做多少”)和交易规则(“怎么做”)这三个期货交易中的基本问题。

首先,交易标的指的是品种的选择和配比。随着我国期货市场的发展和成熟,可供选择的投资标的也越来越多,这一方面便于我们实现组合投资的收益多元化和风险分散化,但同时又使我们面临一个品种选择的问题。当众多的交易品种同时出现交易机会的时候,交易品种的选择和配比,就显得尤为重要。 交易数量实际上是一个资金管理的问题。期货市场是一个杠杆化的市场,而高杠杆率在通常的观念下就意味着高风险。因而,如果不做好资金管理,投资者将会面临巨大的风险。最基本的资金管理方法是固定比例资金交易法,即交易员在每次交易时均按照现有资金的固定比例部分进行开仓。 交易规则指的是实际交易中进出场的具体时机和点位。在这里,我们可以采用程序化交易的运作模式,通过计算机程序把历史数据模型化,然后进行数据的优化处理,最终形成一套可以实际交易的模型,让计算机判断具体的买点和卖点并对相关品种自动进行交易。同时,在计算机程序中还可以嵌入资金管理的要素,并融合风险控制模型,最终形成一整套完备的多商品组合交易方法。通过计算机辅助投资决策,可以尽可能地避免由于投资者主观判断或交易心态所造成 的决策失误。 策略举例 依照多商品组合投资策略的设计原理,我们根据指标构

完整量化投资策略四个特征

完整量化投资策略的四个特征 量化投资注重数理分析与逻辑推导,不依赖主观判定形成交易决策,当模型思想来源于投资者市场体会,基于历史数据所作的几率统计,也可以是技术指标,甚至基本面分析,只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 量化投资是指将投资理念或市场洞见转化为数学模型,并依据历史数据对模型进行测实验证,总结收益-风险特性以及相关参数,最后通过运算机技术实现自主化交易的投资方法。量化投资主要运用在具有高流动性与历史数据丰盛的金融投资市场,就期货市场而言,既可以在商品类品种也可以在股指等金融类品种上进行。 总的来说,一个完整的量化投资策略具备四个方面的特征: 一是具有特定的定量分析策略。量化投资是基于一定的市场逻辑或依据历史数据作出的几率统计,形成特定的数学模型用以分析和评判市场表现,进而形成交易策略,这与当前大多数分析师所采用的定性分析方法有很大区别。量化投资注重数理分析与逻辑推导,不依赖体会主义和主观判定形成交易决策,当然其模型思想仍旧是来源于投资者的市场体会,这种来源可以是基于历史数据所作的几率统计,也可以是一些技术指标,甚至可以是来源于基本面分析,只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 二是绩效具有可追溯性。量化投资是基于特定的交易模型,可以用历史数据输入模型进行绩效检测,从而运算出交易策略的胜算率、期望收益与风险度等,并且可以根据这些检测值来预判模型未来的收益表现。相反基于体会主义的主观交易方法无法通过历史数据进行合理的检测,不具有可追溯性,也无法对以后的交易行为进行合理的预估。 三是具有极高的纪律性,量化投资是依据经过历史验证的模型进行分析和交易,从而规避了主观判定带来的局限,而在具体操作上大多采用运算机程序实现自动化交易,不会呈现主观交易中经常会呈现的人性弱点。 四是在信息处置上具有主观交易不可比拟的优势。当前金融投资品种非常丰盛,以国内商品期货市场为例,品种已经超过二十个,加上每个品种有数份合约同时交易,可供选择的标的组合可以达到成百上千个,倘若再考虑海外商品市场以及金融类市场,信息将更是几何倍递增,处置如此海量的数据,显然依赖数学模型与运算机程序处置的量化投资比传统交易方法效率更高。 从特性上看,量化投资相较主观交易方法具有许多优势,所以自上世纪七十年代诞生以来受到很多投资者尤其是机构投资者的追捧。经过三十多年的发

主流量化交易策略

主流量化交易策略 专访北京泰铼投资管理有限公司合伙人兼总经理王文伟。主持人:贵公司的情况介绍?投研团队有多少人?团队的特色和优势在哪里? 王文伟:本公司是由四位投资经理组成为创始团队组建的有限责任公司,创始团队持股比例占公司总股本的94%。创始团队是公司的核心投研力量,公司另有两名资深的量化交易员和系统工程师,负责交易和系统的搭建维护。公司的创始团队成员具有专业的投资背景,兼具海外对冲基金和国内市场的长期投资管理经验。在成立泰铼投资之前,团队所管理的资金超过30亿元。团队成熟、稳定,成员包括投资经理、量化交易员、系统工程师,成员之间彼此共事多年,配合默契。团队分工明确,在量化投资、高频交易、衍生品、股票多空等诸多领域,均具备丰富的经验。团队成员包含多个投资经理,均有经实盘检验的良好业绩。团队采用自主开发的算法交易系统,经过国内外市场多年的实盘运作和改进,兼具稳定性和高效性,能有效的降低交易对市场的冲击,提高量化交易模型的运行效率和稳定性,增强收益。通过频繁细小的价差收益累积获取长期稳定回报主持人:贵公司的投资理念和投资策略是怎么样的? 王文伟:公司采用量化投资,旨在市场的波动中获取不依赖于市况的稳定的超额回报(alpha收益)。资本资产定价模型

将投资组合的期望收益由两部分组成:alpha收益为投资组合超越市场基准的收益,beta收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。通过对冲交易剥离或降低投资组合的系统风险(beta收益),获取纯粹的alpha收益,可以使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取稳定的绝对收益。在股票市场的波动中,alpha收益源于资产的相对定价偏差:通过寻找市场中相对定价发生偏差的资产,并识别偏差的程度,在偏差足够大的时候进行交易,可以获取资产相对定价回归的alpha收益。因此,投资组合通过频繁的、细小的价差收益的累积,获取长期稳定的回报。候选模型的设想和构思、有效性检验和综合模型的建立主持人:具体的投研流程是怎么样的? 王文伟:①研究流程——量化模型的建立量化模型的建立是量化投资的核心,模型的有效程度直接决定量化投资的业绩表现。模型的建立主要分为候选模型的设想和构思、有效性检验和综合模型的建立三个步骤。候选模型的设想和构思依赖两方面的能力,一方面对大数据的处理分析能力,通过对历史数据的学习,依靠计算机和统计知识寻找有效策略;另一方面依赖于对经济逻辑的理解和市场经验。两方面能力的结合产生更多、更有效的策略是增强模型有效性和提高收益率的关键。候选模型的有效性检验基于历史数据回溯检验,考察策略的收益率、波动率、夏普比、收益回撤比,与市场或其他策略的相关性等,当策略的各类指标

申论模板

提出对策的“万能八条”: 1。领导重视、提高认识;2。加强宣传、营造气氛;3。教育培训、提高素质;4。健全政策法规、完善制度;5。组织协调、形成机制;6。增加投入、依靠科技;7。加强监管、全面落实;8。总结反思、借鉴经验。 申论具体措施和万能十句式: 一、健全政策法规,完善制度 1、建立健全各项制度(法律),做到有法可依,对。。。进行严厉的 2、制裁和出发,严重者追究刑事责任 3、激励制度 4、利益相关制度 5、分工制度 6、规则制度 7、惩罚制度 8、决策制度:包括社情民意反应制度,社会公示制度,社会听证制度,专家咨询制度,决策的论证制和责任制 二、领导重视,提高认识 1、实行一把手负责制 2、建立和完善引咎辞职制度 3、建立健全领导问责制度 4、把。。。。。纳入议事日程 5、加强对问题的调查研究,从源头上理清。。。。问题的来龙去脉。 6、增强。。。。的意识 7、倡导。。。。的理念 三、组织协调,形成机制 1、形成深入了解民情,充分反应民意,广泛集中民智,切实珍惜民力的科学决策机制 2、预防应急机制和保障机制(编制应急预案,增加人力,物力,财力储备) 3、组织机制,协调机制:包括派工作组,成立专门机构,增加人员等建立完善各种监督机制 4、形成信息反馈机制 5、组织专家制定。。。领域的实施细则。 四、加强宣传,营造氛围 1、电视,报纸,网络等媒体要通过各种形式宣传。。。。提高广大人民群众对。。。的认识。 2、舆论关注 3、实行典型示范 4、社会示范 5、在全社会营造关于。。。。良好的文化氛围 五、教育培训,提高素质: 通过。。。。教育培训,提高广大领导干部,工作人员,人民群众的。。。素质 六、增加投入,依靠科技 1、在。。方面,大力增加财政投入 2、增加对。。。的财政和贷款支持 3、依靠。。技术,解决。。问题 七、加强监督,全面落实 1、加强社会监督(群众监督)设立举报热线(举报信箱) 2、媒体监督,或舆论监督 3、领导或上级监督 4、建立完善系统严格的评价,考核的指标体系 5、加大整顿力度 6、违法必究,执法必严;严厉查处和惩处责任人 7、发现问题立即纠正,对顶风违纪的行为从严查处,绝不姑息 8、有权必有责,用权受监督,违法要追究(强调制权) 9、对于一切忽视。。。违反。。。的行为,要大胆揭露,公开曝光, 10、把。。。工作置于人民群众和社会舆论的监督之下 11、十六大提出:要加强对权力的制约和监督,建立结构合理,配置科学,程序严密,制约有效的权力运行机制,从决策到执行等环节加强对权力的监督,保证把人民赋予的权力真正用来为人民谋利益 八、采取经济、价格杠杆 九、当事主体加强行业自律和行风道德建设 十、总结反思,借鉴经验 1、总结。。。。的经验教训 2、借鉴国内外的各种先进经验。 注意:必须注意矛盾的特殊性,具体问题具体分析,有的放矢,万能十条不是万能的,但没有万能十条是万万不能的。能用则用,如果不合适,也没有必要面面俱到。 写作套路 [正文]文章第一部分 开头方法:开篇点题,陈述现象、阐明危害和解决好的意义 写作套路[题目] 1、简明扼要,抓住材料的主旨 2、从小切入,切忌假、大、空 3、长短合适,最好不要加副标题 比较好的题目[例]“处处留意皆民生”、“圆城市低收入家庭安居梦”、治理网吧既要治“吧”也要治“网”、“献礼工程”当休矣、网上扫黄要建立长效机制。 比较差的题目[例]“加快县域经济创新步伐”、“加快推进以改善民生为重点的社会建设” 随着我国经济持续快速发展,。。。问题日渐凸现出来,在社会经济和国家安全中的位置越来越突出。问题主要表现在..;….;….。(说问题时最好用分号间隔) 目前产生的。。。问题逐渐进入人们的视野,已引起人们的高度关注,成为社会的热点问题,引起强烈反响,如果该问题不能得到及时和妥善地解决,直接影响到人民群众的根本利益,必影响到经济的发展,社会的稳定,影响到党和政府在人民群众中的光辉形象,进而影响到建设小康社会和构建社会主义和谐社会。(这些套话要因情况而定)文章第二部分 ★第二段主要叙述问题产生的原因。一般从材料给出的现象从中分析就能得出结论,下面就近期热点问题为例加以说明,不外乎根据材料从以下角度进行展开分析 “冰冻三尺非一日之寒”,造成以上问题的原因是多方面的、深层次的,我认为主要有以下几点: 首先,政策体制不完善,。。(结合材料) 其次,国家财政投入力度不够,。。(结合材料)

量化交易主要有哪些经典的策略

量化交易主要有哪些经典的策略? 这是一个对于刚入门的投资者的好问题。讲之前,先推荐一本好书《Efficiently Inefficient》(作者:Lasse Heje Pedersen)。它对于想了解对冲基金的朋友,是一本很好的启蒙书籍。不说废话,讲正题。从对冲基金的角度,交易策略可以有以下分类(来自《Efficiently Inefficient》):我们可以先把交易策略大体分成三类:1)股票策略2)宏观策略3)套利策略。其中,股票策略和宏观策略的收益主要来自投资目标的实际价值(absolute value)的变化,而套利策略的收益来自一对或一组投资目标的相对价值(relative value)的变化。这三者不是完全的独立,比如套利策略也有应用于股票市场,宏观资产配置也会借鉴股票策略中基本面分析方法。之所以这么分是因为三者有各自显著的特点。下面我们来逐一介绍:1)股票策略:股票策略主要指的是单一的应用于股票市场的交易策略。按照人的主观和计算机在策略的参与程度,我们把股票策略分成主动权益投资和主动量化投资。这里的主动投资更准确的翻译是决定型交易,之所以称为主动权益投资,是因为这是业界一般的称呼。主动权益投资主要是靠投资者的主观判断,他们通过对行业和企业的深入调查,形成自己的投资逻辑,然后进行筛选股票。这里又根据交易的限制分为多空策略,做多策略和做空策略。这里提一

下做空策略(见于国外),只做空的投资者往往会把目标锁定在,那些对外披露的报告和实际表现不符的公司,然后去调查该公司的财务状况是否作假。该策略类型的代表就是浑水公司(Muddy Waters Research)。相较于主动权益投资,主动量化投资是把自己的逻辑输入计算机,通过计算机的快速运算,来构建自己的投资组合。它和主动权益投资的区别体现在研究的深度和广度上。量化投资依赖于数据。换句话说,对于那些不是以数据形式存在的信息(比如与他人的谈话),计算机是没法获得的,也无法转化成交易信号。从这个角度来看,量化投资对单一股票的研究深度不如主动权益投资。但是,借助于计算机的快速处理能力,量化投资所构建的自动化模型,能在短时间内消化各种类型的数据信息,并且把它转换成有价值的交易信号。从这个角度来看,量化投资在研究的广度上比主动权益投资更具有优势。在中国的股票市场,目前主要存在的量化交易策略是多因子选股模型(具体不在这里做介绍)和一些基于流动性的高频交易策略。前者更适用于资金规模大的公募基金,后者则适用于追求短期高回报的私募基金。2)宏观策略:宏观策略的投资范围不局限于单一类型的市场,而是进行全类型市场的投资。这一类型的策略又可以分成以期货为投资工具的CTA策略,和宏观资产配置策略。CTA策略是动量策略的代表作。动量策略又称作趋势型策略。它研究的是价格的变化趋势,基于行为金

基于Python工具的股票量化投资策略研究

2019年第07期20世纪80年代,一些投资者开始利用计算机研究金融数据,并初显 成效。20世纪末,投资者把计算机技术进一步应用在金融数据分析上,进行模型设计,构建股票投资组合。这时,金融数据趋于规范化,在日渐复杂的数据分析过程中,产生了更多类型的因子和更多样化的投资策略。量化投资是借助量化金融分析方法进行资产管理,量化金融分析方法是结合金融数据、个人经验、数学模型和计算机技术的一种复杂金融建模的分析方法[1]。实现量化投资的方法多达数十种,Python 、Matlab 、SPSS 、Eviews 、Excel 、SAS 、R 在量化界都是非常好用的工具,尤其是在数据分析方面。除Python 外,其余几个工具的优势都体现在数据分析方面,而量化投资是一个系统性工程,数据分析只是其中的一部分,不是全部。根据GitHub 官网统计,量化交易开源项目共145个,其中使用Python 以外的技术进行开发的项目共70个,应用Python 语言进行开发的多达75个。Python 的开源性促使开发者开发了大量的库和模块,而这些库和模块又使很多外行人能够轻松入手,反过来又促进了Python 在该领域的发展。应用Python 语言爬取数据,进行数据挖掘和深度案例分析,能够使量化投资基本实现从技术分析到金融设计,实现系统性掌控。因此,采用Python 驱动量化股票投资,对优化股票投资策略和规避投资风险具有十分重要的意义。 1基于Python 的股票量化投资交易程序1.1基于Python 的股票量化投资步骤 将Python 要应用到量化投资交易中,其步骤如图1-1所示。 图1-1股票量化交易应用模块库流程图 第一阶段是数据收集。数据收集是很多券商机构在做的业务,有影响力的模块库有Tushare 和Windpy ,其中Windpy 是Wind 公司开发的一个开源接口。国内的金融终端一般是Wind 、iFind 和Choice 终端,这些终端软件就是把企业和行业的数据收集到数据库,进行深度分析,并稍加整理成表格,然后上传到服务器中,方便客户进行相关的数据分析,一般情况下客户都需要付费来获得数据。 第二阶段是数据分析。NumPy 用来存储和处理多维数组和大型矩阵,搭配SciPy 进行计算;Pandas 解决时间序列;用Matplotlib 进行2D 绘图从而实现数据可视化。Wind 终端和Choice 终端也有相关的业务在平台上销售,而该服务的购买者通常是一些尚未具备分析能力和资格的小型机构或行外人。 第三阶段是策略研究。IPython 是一个Python 的交互式shell ,能进行变量的自动补全和缩进,支持bash shell 命令,内置了一系列有用的功能和函数;Jupyter 可以对数据进行清理和转换,进行数值模拟和统计建模等,是比较方便的策略研究工具;Zipline (国内公司开发的是RQalpha 回测引擎)对真实交易系统的运转进行模拟,利用历史数据对投资策略进行回测检验;具体的策略便可以理解为Python 代码的执行。 第四阶段是实盘交易。vn.py 是基于Python 的开源交易平台开发框架;easytrader 也是开源模块库,比较适合个人投资者。通俗来说,狭义的量化投资的应用意义到第三阶段为止,关于第四步的实盘交易还是需要经过投资者参考过量化投资的模型后作出的决定。因为工具只是投资者进行决策的辅助,人才是真实交易的决定者。 需要说明的是,数据收集及案例中的模型,直接采用第三方平台供应的API 数据源;数据分析因避免代码繁冗多杂,直接采用第三方平台的库和框架进行Python 编程,其中BOLL 指标案例的策略使用到了Sig 原nal 框架。利用第三方平台的意义及其最终达到的回测效果与纯自建量化交易策略项目无异,也非常适合个人投资者入手。本文选取A 股市场进行研究,选取样本的原因是A 股市场的数据有利于简化代码量。比如,在A 股市场上进行交易,1手即为100股,而在港股市场上,不同的股票1手的股数不尽相同,有的1手是交易50股,有的1手是交易200股,这样的数据可以简化很多代码量。 1.2基于Python 的股票量化投资流程 虽然Python 实现股票量化 交易分为4个阶段,但具体操作起来,为了更贴合实际,通常可以解析为8个流程,即:获取数据、数据分析挖掘、构建信号、构建策略、回测、策略分析、模拟交易和实盘交易。如图1-2所示。一是获取数据。包括获取公司新闻数据、关联数据,产业上下游、主营业务、所属行业主题等数据,基本行情数据,高频数据,股票Level-1数据,股票Level-2数据、期货Level-1数据等。 二是数据分析。数据分析挖 掘采用传统分析方法、新兴大数 据、机器学习和数据挖掘方法[2]; 三是构建信号。在构建信号前进行数据处理、标准化、去极值、中性化,基础信号的研究、分组回测、衰减、行业分布,将基础信号合成复杂信号。 四是构建策略。构建策略模板要兼容不同标的指标函数和参数的策略,适用于股票、基金、期货等金融资产,兼容日线、分钟线的策略,方便好用的策略函数,获取历史行情、历史持仓信息、调仓记录等,支持各种订单类型:止盈止损单、限价单、市价单。 五是回测测试。回测要符合历史的真实行情,并相应的进行股票分红送转、除权除息处理,股票涨跌停处理,股票停复牌处理,市场冲击,交易滑点、手续费、期货保证金交易,大单分笔成交处理等; 六是策略分析。包括策略归因、风险归因、实时监控,订单分析、成交分析、持仓分析、交易行为分析,多策略分析。 七是模拟交易。模拟交易需要接入实时行情、实时获取成交回报,篮子交易、算法交易,支持撤单处理,实时监控、实时归因分析。 八是实盘交易,实盘交易就是接入真实券商账户,紧紧跟随市场行情,实时进行下单,同时实时获取订单收益回报。2构建基于Python 的量化股票投资策略2.1BOLL 指标策略 利用BOLL 指标进行模拟回测,构造一个BOLL 指标买卖策略,根据个人投资者的账户情况,设置账户初始资金为10万元,策略背景与规则如下: (1)如果收盘价上穿BOLL 上轨,买入;如果收盘价下穿BOLL 下轨,则开盘卖掉;(2)回测策略时间区间设定为2018年全年,股票池为“沪深300”,参考指标为“沪深300”;(3)资金账户初始资金10万,类型为股票账户;(4)每次每只股票买20000元左右,出现重复信号时不重复买入;(5)当买入信号的股票数量比资金多时,随机挑选买入,每个交易日全仓操作。(6)策略需导入第三方库Pandas ,框架为Signal 。 利用Python 语言编辑策略代码并运行回测,得到BOLL 指标买卖策略收益回测结果,如图2-1所示。 注:粗线———沪深300指数2018年基准年化收益率线细线———基于沪深300指数的BOLL 指标策略的年化收益率线 图2-1BOLL 指标策略回测 策略回测结果显示,2018年全年,沪深300指数涨幅为-25.9%,依据沪深300制定的BOLL 策略收益率仅为-6.9%,BOLL 指标买卖策略的模拟收益曲线较平缓,波动幅度明显小于沪深300的收益率波动幅度,收 基金项目:2017年广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目“省级特色专业建设项目:经济学特色专业建设”的部分研究成果,项目编 号:294。作者简介:孙丽颖(1980-),女,辽宁营口人,哈尔滨工业大学会计学硕士研究生,中山大学南方学院讲师,研究方向:公司理财。收稿日期:2019年3月19日。 基于Python 工具的股票量化投资策略研究 孙丽颖 (中山大学南方学院,广东广州510970) 摘要:在大数据快速发展的背景下,将程序算法与股票投资相结合是创新股票投资方式并实现投资收益率提升的关键。文章在量化投资理念的基础上,运用Python 语言对A 股市场的一些历史指数和个股数据进行梳理分析,针对Python 量化工具对投资项目进行初始性设计,制定量化股票投资策略,并对策略进行收益回测,进而提出量化股票投资的保障措施。 关键词:Python 量化工具;投资策略;BOLL 指标;格雷厄姆成长 股 图1-2股票量化交易流程 图市场·贸易 49

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