1、程序化的理解
程序化一般分為兩類模型，一類是趨勢模型，一類是震蕩模型，如果你想兩者結(jié)合起來就要看自己的本事了，我的建議是程序化需要不停的去完美，但千萬不能追求完美，以下所說模型都是趨勢模型;
程序化一種工具，幫助你積累財富的工具，卻不是一種暴利的賺錢方式，程序化模型有好壞之分，程序化賺錢的前提是一個好的模型，程序賺錢的關(guān)鍵是堅持的執(zhí)行，程序賺錢的精髓就是在確定最終使用模型之后，徹底的放棄你對金融市場的一切理解和交易技能。
2、程序化模型的選擇與辨別
程序化模型的選擇與辨別如果有人告訴你他的程序化能在不長的時間內(nèi)，讓你的資金翻幾番，那你要為他的言語或者他的程序打個折扣，但是如果對方又能拿出不錯的圖形或者非常漂亮的收盤測試結(jié)果放在你的面前，你又當(dāng)如何說服自己是相信還是不相信?以下內(nèi)容就是幫助你如何辨別好壞模型。
1.測試時間：一個好的程序化必須經(jīng)得起時間周期的測試，如果一個程序化，結(jié)果很漂亮，周期卻只有一兩個月，不可信;
2.使用資金：很多人貼出來的漂亮測試結(jié)果，使用資金常常是80%或者其它百分比，但這些都是不合理的選擇，因為金融市場資金管理很重要，在行情好時候，資金使用越高，收益越大，行情不好時，資金使用越高虧損越大，但我們無法去判斷接下來的行情會如何，所以，歷史測試的結(jié)果使用百分比的開倉方式是不合理，這也就是為什么，有時候會出現(xiàn)，資金使用率為80%是，測試結(jié)果是虧損的，而且使用率為40%時又是贏利的。
3.測試方式：開盤價和收盤價測試均有其不合理性，趨勢模型一般以趨勢逆轉(zhuǎn)點為開倉信號，故較為準(zhǔn)確的是：出現(xiàn)指令價位。
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3、測試結(jié)果的分析
a. 指令總數(shù)：也就是信號數(shù)，過高，說明震蕩行情過濾不好，過低，說明風(fēng)險大;如何判斷信號數(shù)合理呢?那就只有不同的模型在同樣的周期下的一個對比了。還有一個最簡單的方式就是將 指令總數(shù)/有效交易天數(shù) 以日內(nèi)短線為例，一般一個有效交易日的平均信號數(shù)在2-5之間(此數(shù)據(jù)僅供參考);
b. 利潤率：總利潤不用看，只看扣出最大利潤的結(jié)果，必須為正，而且測試周期越長利潤率應(yīng)該越大，很多模型，測近期不錯，測遠期就不行，所以測試時應(yīng)該盡量的去測能測到的最長周期。(當(dāng)然因為行情關(guān)系也可能出現(xiàn)，長期比短期利潤率低，但總體而言，周期越長利潤率越高，才是好的模型的測試結(jié)果)
c. 正確率：其它條件都完全一樣的情況下，正確率越高自然越好，但也不用為了看到一個高正確率的模型而心動，也不用因為你自己模型的正確率低而擔(dān)心，一般的正確率能在45%左右，就不錯了，因為程序化的本來意義就是賺大虧小，在震蕩的時候正確率自然會低;
d. 最大虧損率：如果你是選擇的固定手?jǐn)?shù)，比如10手進行測試，你的最大虧損率最大應(yīng)該不能超過10%，當(dāng)然，如果你選擇的測試手?jǐn)?shù)多，最大虧損率可能有所提高.如果你選擇的80%的資金使用率，可能虧損會更大，當(dāng)然也會有虧損的不大的測試結(jié)果，這往往和你的測試周期中的行情的一定關(guān)系，所以不值得過于依賴;
e. 空倉時間：以日短線為例，空倉時間不能太高，太高，必然會錯過大行情，當(dāng)然，這一項不是最重要的，如果你空倉時間長，利潤也高，錯過就錯過吧，錯過不是過錯，沒賺到也不存在虧損的風(fēng)險;
4、程序化交易的執(zhí)行
這一點沒什么好講卻又不得不講，很多有多年經(jīng)驗的操盤手，甚至一些國內(nèi)的金融公司，常常會對程序化交易提出一定的質(zhì)疑，我就遇到一個期貨公司的老總，因為覺得程序化好，準(zhǔn)備的資金，進行了程序化交易，首先我不知道他選擇模型的依據(jù)是什么，號稱只是因為人家是大公司，測試結(jié)果不錯，(如果是我聽到這樣的話，肯定不會很快的就認(rèn)定他們的模型，因為我也見過某些(不方便透露)所謂大公司的程序化交易模型的源碼，說實在的，確實是，理論基礎(chǔ)都無法說服我，但做出來的圖形要去迷惑一些想使用程序化的入門者是綽綽有余)結(jié)果這個老總使用該模型交易時，正好遇到一段時間的震蕩行情，可能是虧了不少吧，然后決定放棄程序化交易。
這就是一個典型的程序化執(zhí)行的例子，程序沒有人性，我們在使用時就更不應(yīng)該加入人性，如果你決定使用程序化就給自己一個時間期限(不管是真錢也好，模擬也好)，時間不能太短，如果短也可以，必須在這段時間中，你要自己能分析出，是不是都能遇上基本上所有的行情，比如，測試三十天，遇到過十天的震蕩，也遇到了好幾天的大行情，以此來分析程序的好壞;
絕不能因為幾次的使用結(jié)果不好而去否認(rèn)程序化，也不能因為幾次的使用成功而完全信任，必須要有一定時間的觀察與模擬，然后再到真錢的嘗試，時間長短是小事，關(guān)鍵是是否經(jīng)歷過大部分的行情，從而選擇一個最適合而不是最完美的模型進行自己的程序化交易;
一旦執(zhí)行，你就應(yīng)該忘記所有的金融市場的條條框框，你就是一個傻瓜執(zhí)行者，聰明人在金融市場上不一定能生存，傻子在金融市場也不一定被淘汰。
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。
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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，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、波動擴張模型、Alpha模型、機器學(xué)習(xí)(隨機森林模型、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，進入信號，退出信號，倉位管理等詳細內(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。
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)在運行機制;
3、掌握經(jīng)典量化交易策略細節(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。
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