問(wèn)任何在華爾街的人，“目前市場(chǎng)狀況如何?”你都很可能會(huì)獲得三個(gè)答案中的一個(gè)：牛市、熊市或盤整。對(duì)一般交易者來(lái)說(shuō)，這些術(shù)語(yǔ)粗略地描述了市場(chǎng)的狀態(tài)。但對(duì)于數(shù)學(xué)上的某個(gè)概念，這些術(shù)語(yǔ)則精確描述了價(jià)格走向。

　　這個(gè)概念是隱馬爾可夫模型(HMM)。它是由哈佛大學(xué)的數(shù)學(xué)家Leonard E. Baum博士和他的同事共同提出來(lái)的。模型的假設(shè)是，市場(chǎng)處于以下五種狀態(tài)之一——超級(jí)熊市、熊市、盤整、牛市或超級(jí)牛市——在任意給定的時(shí)間，狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換均服從馬爾可夫性質(zhì)。也就是，轉(zhuǎn)換只與市場(chǎng)前一期狀態(tài)有關(guān)，而與更早期狀態(tài)無(wú)關(guān)。轉(zhuǎn)換概率表明了市場(chǎng)是如何在這五個(gè)狀態(tài)之間轉(zhuǎn)換的。

　　假設(shè)市場(chǎng)服從馬爾可夫性質(zhì)，有時(shí)被認(rèn)為是一個(gè)好的假設(shè)，因?yàn)樗藴蟮膯?wèn)題。當(dāng)基于過(guò)去很久的價(jià)格行為進(jìn)行計(jì)算時(shí)，由此得到的結(jié)論并沒(méi)有太多價(jià)值。回溯的時(shí)間越長(zhǎng)，價(jià)格行為對(duì)當(dāng)前交易決策的有效性越低。

　　正如我們知道熊市和牛市表現(xiàn)不同，每一個(gè)狀態(tài)也都會(huì)根據(jù)觀測(cè)變量呈現(xiàn)出不同的概率分布。觀測(cè)變量可以是我們關(guān)于市場(chǎng)的任何形式的物理量，比如說(shuō)價(jià)格和指標(biāo)。他們有雙重用途，第一，如果我們知道市場(chǎng)處于某種狀態(tài)，就可以通過(guò)狀態(tài)分布推斷出市場(chǎng)下一個(gè)可能的狀態(tài);第二，觀察序列可以用于刻畫市場(chǎng)狀態(tài)(見(jiàn)下圖“狀態(tài)轉(zhuǎn)換”)。HMMs的假設(shè)是市場(chǎng)始終處于五種狀態(tài)之一，而且轉(zhuǎn)換到另一狀態(tài)的概率取決于當(dāng)前的狀態(tài)：當(dāng)市場(chǎng)處于牛市狀態(tài)(wb)時(shí)，它有0.15的概率會(huì)轉(zhuǎn)換到熊市狀態(tài)(wu)，有0.3的概率轉(zhuǎn)換到盤整狀態(tài)(r)。

　　

　　在過(guò)去的十年里，隱馬爾可夫模型(HMMs)已經(jīng)悄悄進(jìn)入對(duì)沖基金的武器庫(kù)。由于他們邏輯合理的建模過(guò)程和對(duì)馬爾科夫性質(zhì)的精確應(yīng)用，寬客們已經(jīng)能夠很好地將隱馬爾可夫模型(HMMs)用于盈利交易信號(hào)的產(chǎn)生。

　　然而，當(dāng)要結(jié)合下一波交易技術(shù)時(shí)，隱馬爾可夫模型(HMMs)顯示出了它的局限性。對(duì)沖基金逐漸認(rèn)識(shí)到，想要在這個(gè)市場(chǎng)中獲勝，僅僅使用一維數(shù)據(jù)是不夠的。多周期交易技術(shù)、配對(duì)交易以及市場(chǎng)互動(dòng)分析等都得到深入研究。但是早期的隱馬爾可夫模型(HMMs)無(wú)法整合這些新想法，因此需要進(jìn)行擴(kuò)展以滿足這種可能。因此，耦合隱馬爾可夫模型(CHMM)出現(xiàn)了。

　　不同于Baum的原版HMM具有標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用數(shù)學(xué)公式，CHMM是一個(gè)新的研究，大概開(kāi)始于本世紀(jì)頭十年的中期，還沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的公式。盡管來(lái)自不同大學(xué)的研究員給出的CHMMs的公式都不一樣，但是他們有一個(gè)共同的潛在主題：采用兩個(gè)HMMs，并通過(guò)他們的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行耦合。

　　讓我們首先給兩個(gè)HMMs取個(gè)名字。HMM1將基于外匯市場(chǎng)建模，而HMM2將基于商品市場(chǎng)建模。HMM1和HMM2共同構(gòu)成我們的CHMM。正如前面所說(shuō)，隨著時(shí)間的推進(jìn)，每個(gè)市場(chǎng)的狀態(tài)將以一定的概率轉(zhuǎn)換到另一個(gè)狀態(tài)。不似之前的是，這個(gè)概率現(xiàn)在同時(shí)取決于兩個(gè)市場(chǎng)的當(dāng)前狀態(tài)。這也就是兩個(gè)市場(chǎng)之間的耦合(見(jiàn)下圖“兩個(gè)HMMs耦合”)。

　　

　　在我們模型里提到了兩個(gè)市場(chǎng)，那么我們就需要跟蹤兩個(gè)觀測(cè)變量數(shù)據(jù)，也就是外匯市場(chǎng)和商品市場(chǎng)的價(jià)格或指標(biāo)。我們把兩個(gè)觀測(cè)序列輸入我們的CHMM，讓它們自動(dòng)重新配置以較佳表示各個(gè)市場(chǎng)。

　　得到的結(jié)果是一個(gè)具有預(yù)測(cè)能力的模型，該模型可以預(yù)測(cè)外匯和商品市場(chǎng)的下一個(gè)觀測(cè)值。在兩個(gè)HMMs的整個(gè)耦合過(guò)程中，狀態(tài)轉(zhuǎn)換仍符合馬爾科夫性質(zhì)。HMMs的優(yōu)點(diǎn)保留下來(lái)，滯后性問(wèn)題得以處理以及加入另一維度的數(shù)據(jù)得以實(shí)現(xiàn)。寬客們迅速開(kāi)始探索用資產(chǎn)對(duì)建立CHMM。

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課程適合人群：

　　金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用；

　　非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客；

　　金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略；

　　個(gè)人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開(kāi)發(fā)，回測(cè)，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

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　　量化金融分析師AQF核心課程體系：

　　1、《量化投資基礎(chǔ)》

　　主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識(shí)，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。

　　2、《Python語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》

　　包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語(yǔ)法、變量類型、基本函數(shù)、基本語(yǔ)句、第三方庫(kù)、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

　　3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

　　包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對(duì)交易模型、波動(dòng)擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

　　4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

　　旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識(shí)，包括過(guò)濾器，進(jìn)入信號(hào)，退出信號(hào)，倉(cāng)位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個(gè)人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

　　5、《量化實(shí)盤交易》

　　旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過(guò)程中的一些問(wèn)題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF相關(guān)問(wèn)題

　　

　　掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國(guó)主要金融市場(chǎng)及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制；

2、熟知國(guó)內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制；

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué)；

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤操作能力；

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力；

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用；

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過(guò)程；具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。

　　

　　對(duì)我們來(lái)說(shuō)，為了利用CHMM的預(yù)測(cè)能力，我們較好利用兩個(gè)高度相關(guān)或者高度不相關(guān)的資產(chǎn)進(jìn)行建模。

　　黃金和瑞士法郎之間的關(guān)系讓我們選擇了這兩個(gè)市場(chǎng)。一，有人認(rèn)為，在經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩期間，投資者傾向于拋掉美元轉(zhuǎn)而持有黃金，因?yàn)辄S金具有保值的功能，這意味著這之間存在一種負(fù)相關(guān)性。二，黃金出售計(jì)劃后，瑞士國(guó)家銀行持有1290噸黃金儲(chǔ)備，這相當(dāng)于瑞士20%的資產(chǎn)，因此，瑞士法郎和黃金的價(jià)格應(yīng)該是朝不同的方向運(yùn)動(dòng)。這兩種關(guān)系讓我們相信USD/CHF和黃金之間是負(fù)相關(guān)的;一個(gè)價(jià)格的上升意味著另一個(gè)價(jià)格的下跌(見(jiàn)下圖“USD/CHF vs. Gold ”)。

　　

　　現(xiàn)在，我們用USD/CHF和黃金耦合一個(gè)CHMM以設(shè)計(jì)一個(gè)交易策略。首先，我們定義可觀測(cè)量。就是將資產(chǎn)的物理量用于規(guī)則以產(chǎn)生交易信號(hào)。如果我們交易的是分布的尾部，它將是CCI指標(biāo)。如果我們順應(yīng)趨勢(shì)，它將是ADX指標(biāo)。與我們的策略一致，我們把可觀測(cè)量定義為RSI指標(biāo)，這樣，USD/CHF和黃金的相對(duì)強(qiáng)弱就可以用RSIs來(lái)刻畫。

　　第二，我們需要構(gòu)建我們的策略。由于我們的目標(biāo)是要描述CHMM的特征，我們將使用一個(gè)簡(jiǎn)單的4周期10分鐘RSI，當(dāng)它向上穿越20%(超賣)時(shí)做多，當(dāng)它向下穿越80%(超買)時(shí)做空。

　　我們將使用CHMM預(yù)測(cè)的USD/CHF的RSI的值而非真實(shí)的RSI。當(dāng)把黃金的RSI納入考慮范圍時(shí)，雖然看起來(lái)我們需要設(shè)定一個(gè)過(guò)濾條件，但是實(shí)際不需要。CHMM理論之美就在于狀態(tài)轉(zhuǎn)換背后蘊(yùn)含著這個(gè)關(guān)系：USD/CHF與黃金的耦合。當(dāng)把USD/CHF和黃金的4周期RSI數(shù)值定期加載進(jìn)CHMM，它將在每一次加載的時(shí)候進(jìn)行重新配置，計(jì)算出最具實(shí)際意義的USD/CHF和CHMM之間的關(guān)系。任何對(duì)USD/CHF的預(yù)測(cè)都會(huì)加入對(duì)USD/CHF和黃金相對(duì)強(qiáng)弱關(guān)系的考慮。

　　最后，我們?cè)O(shè)定一個(gè)3:1的盈虧比，分別用2倍12周期ATR進(jìn)行止損，6倍12周期ATR進(jìn)行止盈。此外，我們首先用固定頭寸運(yùn)行我們的策略，然后采用根據(jù)CHMM轉(zhuǎn)換狀態(tài)的概率乘以固定頭寸得到的動(dòng)態(tài)頭寸運(yùn)行策略?；旧希覀儗?duì)每筆交易的信心與模型預(yù)測(cè)下一狀態(tài)的置信度是一致的(見(jiàn)下圖“狀態(tài)轉(zhuǎn)化和RSI值”)。

　　

　　評(píng)估CHMM策略成功與否，也就是比較基于CHMM的RSI預(yù)測(cè)值進(jìn)行交易是否比實(shí)際RSI值更具盈利能力。后面將對(duì)此進(jìn)行比較。

　　為了檢驗(yàn)CHMM模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)值的穩(wěn)健性，我們將利用模型基于另一個(gè)指標(biāo)CCI來(lái)進(jìn)行交易。由于篇幅的原因，我們將不會(huì)詳細(xì)介紹CCI策略，但是它已經(jīng)使用實(shí)際CCI的值在一段測(cè)試期間進(jìn)行優(yōu)化并取得不錯(cuò)的績(jī)效。然后，我們的目標(biāo)就是使用預(yù)測(cè)的CCI值在相同已經(jīng)獲利的策略上進(jìn)一步提高利潤(rùn)。

　　我們比較標(biāo)準(zhǔn)RSI和CCI系統(tǒng)與這些不同版本的利用CHMM(用Viterbi算法和non-Viterbi算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，并分別采用固定頭寸和動(dòng)態(tài)頭寸)的系統(tǒng)的績(jī)效。測(cè)試周期為2013年前四個(gè)月的10分鐘價(jià)格數(shù)據(jù)。

　　基于CHMM的RSI和CCI預(yù)測(cè)值交易取得的績(jī)效優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)交易系統(tǒng)?？?jī)效差異表現(xiàn)在，應(yīng)用CHMM的RSI系統(tǒng)將原本虧損4.55%的績(jī)效變?yōu)橛?.5的%。在第一個(gè)月，兩個(gè)系統(tǒng)的績(jī)效表現(xiàn)比較相近，但之后采用CHMM的系統(tǒng)持續(xù)獲利而標(biāo)準(zhǔn)RSI模型則開(kāi)始出新虧損(見(jiàn)下圖“CHMM RSI系統(tǒng)”)。在所有四種情況下，夏普比率均提高到1.690-1.923。

　　

　　對(duì)CCI策略進(jìn)行比較時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)，在所有四個(gè)版本中，績(jī)效均有所提高。標(biāo)準(zhǔn)CCI策略的收益率為0.35%。利用CHMM的版本，收益率為0.36%-0.49%(見(jiàn)下圖“CHMM CCI系統(tǒng)”)。進(jìn)一步比較CHMM版本中的固定頭寸和動(dòng)態(tài)頭寸下的夏普比率，我們可以看到，在RSI策略中夏普比率提高了0.2，在CCI策略中提高了0.03。這些告訴我們，在預(yù)測(cè)下一狀態(tài)時(shí)，模型中的置信水平同樣是具有價(jià)值的。

　　

　　在見(jiàn)證了通過(guò)耦合USD/CHF和黃金，CHMM可以提高交易策略的獲利能力，我們不禁想知道還有哪些資產(chǎn)可以通過(guò)利用CHMM進(jìn)行耦合從而獲利。

　　如果我們堅(jiān)持一個(gè)原則，那就是耦合資產(chǎn)之間要么是高度相關(guān)或不相關(guān)，那么CHMM能保持其盈利性。CHMM和HMM背后的原理足夠穩(wěn)健以解碼兩種資產(chǎn)之間的關(guān)系，以及推斷出一個(gè)市場(chǎng)的轉(zhuǎn)換概率如何影響另一個(gè)市場(chǎng)。無(wú)論是股票同一板塊、利率和指數(shù)、日元交叉匯率、外匯和商品、債券和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、或者甚至是宏觀與微觀價(jià)格變動(dòng)，都很有可能。它歸結(jié)為資產(chǎn)選擇和定義觀測(cè)變量。CHMM是否可以把三種資產(chǎn)結(jié)合在一起?這當(dāng)然可以。

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