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我們先來看看如何識別優(yōu)秀的量化交易策略。

科普部分

什么是量化交易?

量化交易也稱為算法交易，是嚴(yán)格按照計算機(jī)算法程序給出的買賣決策進(jìn)行的證券交易。

大家容易把量化交易與技術(shù)分析混淆，實際上量化交易的內(nèi)容豐富的多。許多量化交易系統(tǒng)在進(jìn)行建模和運算的時候會用到基本面數(shù)據(jù)，比如估值、市值、現(xiàn)金流等，還有的算法將新聞作為變量進(jìn)行計算。而技術(shù)分析基本只需要用到交易標(biāo)的的量價數(shù)據(jù)。

哪里可以找到策略思想?

小善跟大家交流的時候，發(fā)現(xiàn)有一個普遍的問題，就是不知道怎樣去尋找交易策略的想法。其實這是一個小問題。作者認(rèn)為，尋找交易理念事實上并不是打造量化交易的最困難的部分，小善對此深表贊同。因為我們可以從網(wǎng)絡(luò)上非常容易獲得優(yōu)秀的交易思想甚至已經(jīng)寫好的策略及其回測結(jié)果。

作者告訴了讀者可以從金融投資方面的書籍、報紙雜志、主流媒體網(wǎng)站、學(xué)術(shù)論文、交易員論壇和博客等地方獲得策略。無論是在國內(nèi)還是國外，作者提供的這些渠道確實是可以找到很好的資料的。除了以上渠道之外，小善還經(jīng)常通過以下方式學(xué)習(xí)和獲得交易策略：

1、各大券商的研究報告。

這是一個非常好的學(xué)習(xí)資料來源，各大券商會有各種量化策略報告，包括基本面量化、技術(shù)指標(biāo)量化、情緒指標(biāo)量化等。這些報告中的一部分是以非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆绞阶龅难芯?，得出結(jié)論的可靠程度是很高的，小善平時喜歡在WIND或者CHOICE金融終端里面打開金融工程這個專欄翻看報告，一些在量化研究里面做的很優(yōu)秀的如國泰君安、海通這些大券商的報告是非常值得閱讀的。

量化交易策略

有了上面的策略檢索和分享來源，我們就可以接觸到量化交易領(lǐng)域中絕大多數(shù)的策略思想了。

如何認(rèn)識交易策略

下面這張圖是小善從網(wǎng)上搜來的一個策略回測圖線。光看圖線走勢，該策略是遠(yuǎn)勝于基準(zhǔn)的。但它對你來說一定是個好策略嗎?恐怕不能僅僅依靠看圖來下結(jié)論。

量化交易策略

我們來看看如何認(rèn)識交易策略。

什么更寶貴，策略本身還是甄別策略的能力?

書中作者分享了一個有意思的小故事，大意是這樣的，當(dāng)作者在一家位于第五大道、管理著數(shù)十億美元的對沖基金Millennium Partners工作時，親眼看到一名交易員從他的程序員手中搶過一篇“公開發(fā)表”的論文，其實這名程序員只是碰巧從交易員的桌子上拿起來而已，但是那個交易員擔(dān)心程序員知道他的“秘密”?？梢?，即便是絕大多數(shù)策略思想都是公開的，擔(dān)心策略思想被他人知曉的也大有人在。

作者看來，那些你認(rèn)為是秘密的策略多半早已為他人所知。一項策略真正的獨有價值和值得保密的地方是你自己的竅門和所進(jìn)行的變形，而絕不是基礎(chǔ)版。對于量化交易研究者而言，真正困難的地方并不是缺乏交易理念，而是缺乏甄別策略的能力。這種甄別能力需要我們判斷一項策略是否適合自己的實際情況和交易目標(biāo)(比方說大基金用的策略要求資金容量大，這可能會以犧牲收益率為代價，但是小資金完全可以用大資金沒法使用的更高收益率的策略)，需要在花費大量時間進(jìn)行回測之前就能判斷出策略是否可行。

尋找適合自己的策略需要考慮哪些主要因素?

1、交易時間。自己是否有時間進(jìn)行日間交易?如果沒有，可能需要考慮隔夜持倉的交易策略。

2、編程水平。你只會Excel還是可以寫Python、Java、C或者C++這些語言?如果只會Excel，可能做的交易策略會比用其他編程語言能做的交易策略簡單一些。需要澄清的是：簡單的未必是不好的。

3、資金規(guī)模。小的資金規(guī)模能夠交易的股票數(shù)量少，同時也會限制對沖策略的規(guī)模，這都會影響交易策略的選擇。

4、收益目標(biāo)。你的收益目標(biāo)需要綜合考慮持有期和收益持續(xù)性之間的關(guān)系。

識別貌似可行的策略及其陷阱

當(dāng)一個看上去不錯的策略呈現(xiàn)在你面前的時候，如何去評價這個策略?這就是本篇文章的重點：識別貌似可行的策略及其陷阱。投資者可以使用這些方法快速評價擬投資產(chǎn)品所使用策略的好壞，量化交易愛好者也可以在進(jìn)行嚴(yán)格的策略回測之前進(jìn)行一次省時省力的評估。

1、策略與基準(zhǔn)相比收益如何?收益的持續(xù)性如何?這個問題主要需要回答策略能否跑贏基準(zhǔn)和是否有夠高的穩(wěn)定性。

2、挫跌多深、多久?

用作者的話說，如果一項策略近期正在虧錢，它就正在經(jīng)歷挫跌。時刻t的挫跌被定義為：當(dāng)前凈值(假定期間內(nèi)未發(fā)生任何贖回或注資)與t時刻或之前的凈值曲線最大值之差。“最大挫跌”是凈值曲線最大值與之后的凈值曲線最小值之差。凈值的最大值又被稱為“高水位線”。“最長挫跌期”是指凈值重返虧損前的水平所花費的最長時間。探究這個問題的意義在于搞清楚：在投資組合清盤或策略結(jié)束之前，你能承受多深和多久的挫跌?是20%和3個月，還是10%和1個月?用圖比較容易理解這個定義：

量化交易策略

我們來看看如何認(rèn)識交易策略。

什么更寶貴，策略本身還是甄別策略的能力?

尋找適合自己的策略需要考慮哪些主要因素?

1、交易時間。自己是否有時間進(jìn)行日間交易?如果沒有，可能需要考慮隔夜持倉的交易策略。

3、資金規(guī)模。小的資金規(guī)模能夠交易的股票數(shù)量少，同時也會限制對沖策略的規(guī)模，這都會影響交易策略的選擇。

4、收益目標(biāo)。你的收益目標(biāo)需要綜合考慮持有期和收益持續(xù)性之間的關(guān)系。

識別貌似可行的策略及其陷阱

1、策略與基準(zhǔn)相比收益如何?收益的持續(xù)性如何?這個問題主要需要回答策略能否跑贏基準(zhǔn)和是否有夠高的穩(wěn)定性。

2、挫跌多深、多久?

3、交易成本對策略的影響。

這包括兩方面，一方面是因為證券買賣都會發(fā)生手續(xù)費，交易越頻繁，成本對策略的盈利的侵蝕就越多。另外一方面是流動性成本，當(dāng)你以市場價格買賣證券的時候，需要支付買賣價差。如果你用限價指令買賣證券，確實可以避免流動性成本，但是卻要承擔(dān)機(jī)會成本，因為你可能買不到或者賣不出去。

4、數(shù)據(jù)有無存活偏差?

股票價格的歷史數(shù)據(jù)庫往往不包括由于破產(chǎn)、退市、兼并或者收購而消失的股票，因為回測數(shù)據(jù)庫中只有幸存者，所以會存在所謂的存活偏差。使用有存活偏差的數(shù)據(jù)進(jìn)行回測是很危險的，因為這樣會夸大策略的歷史業(yè)績。

最重要的一點：深刻認(rèn)識盈虧同源

說了這么多，小善覺得無論對于投資者還是交易者而言，以上對量化交易策略優(yōu)劣的快速評價方法應(yīng)該都是很有啟發(fā)的。但是小善在這里還想特別強調(diào)一個事情，即天下沒有完美的策略，就如同天下沒有完美的老婆一樣。如果一個策略是整體來看是賺錢的并且你打算使用，你就要忍受他的缺點，如果你無法忍受缺點，那你就不要用這個策略，或者不要買使用這個策略的產(chǎn)品，因為盈虧同源。

任何一個策略，都無法做到百分之百盈利，虧損是策略的一個不可分割的部分。用更為通俗的話來說，你的盈利和你的虧損的本源是一致的，這同樣的本源帶來了收益也同時帶來了虧損，如果你試圖躲開虧損，那你必然也同時躲開了盈利。只有正確深刻地認(rèn)識到這一點，你才有可能以正確的態(tài)度面對策略中的虧損、正確的評估最大挫跌和最長挫跌自己是否可以忍受，只有正確地認(rèn)識了虧損，你才有可能穩(wěn)定和持續(xù)地盈利。

量化金融分析師(簡稱AQF，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。 >>>點擊咨詢AQF證書含金量

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;

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

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，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語言編程基礎(chǔ)》

包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財務(wù)實例等內(nèi)容。旨在為金融財經(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、配對交易模型、波動擴(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》

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

5、《量化實盤交易》

旨在為解決實際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點擊咨詢AQF考試相關(guān)問題

掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制;

2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點和內(nèi)在運行機(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、編程和建模知識基礎(chǔ)，擁有量化交易實盤操作能力;

5、具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設(shè)計的基本框架，以及風(fēng)險管理和資產(chǎn)組合理論的實際運用;

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