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量化金融分析師(AQF)|量化投資—程序化交易的三大基礎(chǔ)

發(fā)表時(shí)間: 2018-07-26 09:50:55 編輯:jc

一般來說,指標(biāo)系統(tǒng)的設(shè)定通常可以區(qū)分幾個(gè)方向:順勢(shì)系統(tǒng)、逆勢(shì)系統(tǒng)、型態(tài)操作三種。

量化金融分析師AQF)|量化投資—程序化交易的三大基礎(chǔ)

何謂程式交易

系統(tǒng)程式交易,顧名思義即是將市場(chǎng)上常用之技術(shù)指標(biāo),利用電腦軟體將其寫入系統(tǒng)中,藉由程式計(jì)算出買賣點(diǎn),操作人只要依其訊號(hào)進(jìn)行買進(jìn)或賣出的動(dòng)作,而不以自身的看法(TrendView)進(jìn)行操作。程式交易的優(yōu)點(diǎn)在于利用電腦化的訊號(hào),以杜絕投資人可能因?yàn)楸P勢(shì)所產(chǎn)生的情緒化反應(yīng),進(jìn)而作出不理性的下單,另外,亦可透過一致化的交易規(guī)則,而免除追漲殺跌的操作。一般來說,指標(biāo)系統(tǒng)的設(shè)定通??梢詤^(qū)分幾個(gè)方向:順勢(shì)系統(tǒng)、逆勢(shì)系統(tǒng)、型態(tài)操作三種。

一般市場(chǎng)上常見的交易系統(tǒng)大多為順勢(shì)系統(tǒng),順勢(shì)系統(tǒng)即為我們所稱之「趨勢(shì)單」,此種系統(tǒng)的勝率(PercentProfitable)不高,大約僅有40%~50%,也就是作十次大約只會(huì)賺四次,不過這四次卻足以彌補(bǔ)其他六次的虧損,基本上屬于一種「賺大賠小」的策略;第二種為逆勢(shì)系統(tǒng),事實(shí)上即為震盪系統(tǒng),一般而言該種程式系統(tǒng)的勝率較高,大約可達(dá)到50%~60%,也就是「賺多賠少」的交易策略,而市場(chǎng)上常標(biāo)榜的超高勝率系統(tǒng)即為此類,不過,長(zhǎng)期下來可以發(fā)現(xiàn)勝率雖然很高,不過合計(jì)卻是虧損的,原因就在于所賺到的六次往往不足以彌補(bǔ)虧損的四次,所以常常有投資人會(huì)發(fā)現(xiàn)跟訊號(hào)操作的結(jié)果,長(zhǎng)期下來卻是虧損,就在于「賺少賠多」的原因。

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如何建構(gòu)較佳的程式交易系統(tǒng)

一般來說,要建構(gòu)一個(gè)好的程式交易系統(tǒng),需要以下幾項(xiàng)要件:電腦程式系統(tǒng)、完整數(shù)據(jù)資料庫(kù)、技術(shù)指標(biāo)等。目前市面上的電腦程式交易系統(tǒng)有相當(dāng)多,不過最常使用的套裝軟體有TradeStation、MetaStock、Omnitrader等系統(tǒng),其中以TradeStation功能最為強(qiáng)大,亦可對(duì)于所作之交易策略進(jìn)行回溯測(cè)試(Back-Testing),不過由于其程式撰寫難度稍高,因此需要花較多的時(shí)間學(xué)習(xí),目前一般專業(yè)期貨或證券自營(yíng)商,或是國(guó)外的金融交易人員大都以此系統(tǒng)為主要交易依據(jù)。

歷史數(shù)據(jù)資料庫(kù)也是進(jìn)行回溯測(cè)試(Back-Testing)必備的元素,特別是在盤中執(zhí)行程式交易時(shí)更需要正確完整及連續(xù)性的即時(shí)數(shù)據(jù),如此才能建構(gòu)成為真正的動(dòng)態(tài)程式交易系統(tǒng)。

在技術(shù)指標(biāo)部分,則就有較大的差異,一般而言,端看投資人的交易偏好而言,若是以趨勢(shì)系統(tǒng)作為出發(fā)點(diǎn),則採(cǎi)用的操作指標(biāo)可以像趨向指標(biāo)(DMI)、動(dòng)能指標(biāo)(MTM)等為主軸,搭配其他交易規(guī)則進(jìn)行操作;相反地,若以逆勢(shì)系統(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),則可考慮以RSI、KD等指標(biāo)為主軸,再搭配其他停損的機(jī)制作為輔助即可;至于型態(tài)系統(tǒng),由于每個(gè)人對(duì)于盤勢(shì)型態(tài)的看法不盡相同,因此此種策略在撰寫上難度較為高,實(shí)務(wù)上較少人操作。上述的三種策略其中以趨勢(shì)系統(tǒng)較被廣泛運(yùn)用,初學(xué)者可先以該系統(tǒng)作為出發(fā)點(diǎn),找到賺錢的策略,爾后再進(jìn)行修改。

通常來說,指標(biāo)的選取上必須要注意到參數(shù)的設(shè)定不能過份的較佳化(Overfitting),否則將有可能形成較佳范例的問題,畢竟過去的優(yōu)異績(jī)效不能代表未來的績(jī)效,因此當(dāng)我們建構(gòu)了一項(xiàng)策略,就必須要留意其參數(shù)的績(jī)效是否穩(wěn)定,如此才可以規(guī)避過度較佳化的迷思。

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