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本文来自交易者日记,作者:Sliova,谢绝转载
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量化交易(程序化交易)在金融行业早就是一种非常成熟的交易类型,在欧美国家从大型机构到职业交易者无不对量化交易青睐有加。但是在国内的交易圈中,量化交易始终处于边缘地带。除了大型机构(基金、期货、券商)、部分自营机构和极少数的职业交易者外,大量散户交易者对量化交易的了解依然处于非常浅显的水平,在交易过程中实际运用的就更少了。
随着国内交易知识的普及,越来越多的交易者开始对量化交易产生了兴趣。在他们的想象中,量化交易者每天喝着茶、聊着天,四处游山玩水的过程中就轻松把钱给赚到手了。相比手动交易者来看,量化交易者似乎躺在床上就能把市场当成自己家后院的取款机了。
我经常看到交易者在接触量化交易时会抓不住要领,不知道该从何下手学习和使用。为此,结合个人多年的量化交易经验,通过一系列相关文章,把我个人对量化交易的认知与大家做个分享。希望能对那些有志于走上量化交易道路的交易者有所帮助。
对于个人交易者,在缺乏海量数据支持、计算机算力不足、网络带宽限制等因素的局限下,这一系列量化交易文章仅针对个人交易者目前容易接触、方便学习并实际运用的EA(Expert Advisor)交易为讨论核心。
作为该系列的开篇文章,我首先想更正很多人在学习量化交易时最容易出现的偏差。无论是在论坛上,还是微信群中,每每大家开始讨论EA交易的时候,往往会很快进入MT4/MT5的程序编写的讨论之中。很多交易者甚至为了学习量化交易,而把精力首先投入到了类似C++Python语言的学习中去。
在我看来,这完全是本末倒置的一种行为。
程序化过程在量化交易的事实过程中属于中后期的工作,交易者大可不必在一开始就把时间和精力大量投入在其中。而且EA交易的核心竞争力也不在于如何程序化,所以希望所有想了解和学习程序化交易的朋友大可不必为此过度的劳神烦心。
在各种场合分享量化交易理念时,我一直强调EA交易的真正核心竞争力来自于交易者的底层交易逻辑。其实这个核心概念也一样适用于手动交易者。从今天开始我想先和大家分享一下量化交易最常见的6大类底层逻辑。希望看完这一组文章,能帮助大家了解量化交易的核心逻辑概念,并且结合个人的交易习惯、熟悉的时间框架、喜欢的技术指标等因素来找到可能适合自己今后开始量化交易的交易逻辑类型。
均值回归(Mean Reversion)
均值回归是我们在基础的量化交易中最常见的逻辑概念之一。该逻辑的核心理念认为一切商品的价格都会在长期的走势发展中趋向于平均水平。这个理念不单单适用于金融市场,甚至在我们的日常生活中也时常被提及。中国古语中的“否极泰来、盛极而衰”就是这个意思。
最简单的例子就是,当我们外出逛街时,会看到身形高矮各异的行人,但是综合统计下来,最终所有行人的身高会趋向一个平均水平。
而该逻辑在交易中的运用就是我们经常听到的“高抛低吸”模式。当交易者看到一个资产价格上涨过高后,就会主动去卖空;反之则会进场买多。而最简单的均值回归策略就是以一根均线为平均价格参照,均线上方做空,均线下方做多。当然这样的量化策略一定不会给你带来盈利,在这里只是举例让大家更方便的去理解。
在此简单的基础上,交易者会进行更为复杂的系统开发。其中常见的一种策略被称为“配对交易(Pairs Trading)”,让我们用一个简单的例子加以说明。
在上图中,大家可以看到两个金融产品(SPY和QQQ)在2018年初的价格走势。从价格曲线上我们不难看出,两只产品的走势相关性非常之高,这也就意味着两只产品的价格走向在大部分时间里是同向的。但是由于是两个独立的金融产品,所以价格走势偶尔也会出现快慢差异,而此时,就是该策略的交易机会。
例如在2008年2月末,SPY价格出现了大幅上涨,而与此同时QQQ的价格却没有发生同步上涨,从而导致两根价格曲线中间出现了较大的偏差空间。这时交易者可以抓住此交易机会,卖出SPY同时买入等量QQQ,等待后续两者价格回归相交之后再同时平仓,以此获得收益。
上图将同一时期SPY与QQQ的产品价格差异以曲线形式呈现出来。我们不难看出价差永远趋向于回归均值0轴而来回震荡。利用均值回归的逻辑,在配对交易策略中我们可以在0轴上方卖出SPY买入QQQ,在0轴下方买入SPY卖出QQQ,并当曲线回到0轴时平仓获利。这就是一套最简单的利用均值回归逻辑来构建的配对交易策略。
在期权市场上,我们经常见到使用均值回归作为基础逻辑的交易策略。例如VIX是我们最常见的衡量市场波动率的指标之一,该指标在正常市场环境下常年震荡于20下方,随着市场波动的加大,VIX会在黑天鹅事件、灰犀牛事件的影响下突然上涨,形成明显的波峰。而期权交易者就会以此为交易信号,在期权市场上进行卖出交易,以求当VIX指标重新回归平均水平时获得巨额卖空期权的收益。
当然在量化交易中还有很多其他形式的均值回归策略,在这里就不一一举例了。如果大家有兴趣的话,可以给我留言,今后单独就此话题深入的讨论。后面系列文章我们会继续去了解其他几种常见的量化交易底层逻辑,敬请期待!
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