1、程序化的理解
程序化一般分為兩類模型,一類是趨勢(shì)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(shì)模型;
程序化一種工具,幫助你積累財(cái)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(gè)好的模型,程序賺錢的關(guān)鍵是堅(jiān)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(duì)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(shí)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(gè)折扣,但是如果對(duì)方又能拿出不錯(cuò)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(shí)間:一個(gè)好的程序化必須經(jīng)得起時(shí)間周期的測試,如果一個(gè)程序化,結(jié)果很漂亮,周期卻只有一兩個(gè)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?yàn)榻鹑谑袌鲑Y金管理很重要,在行情好時(shí)候,資金使用越高,收益越大,行情不好時(shí),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(huì)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(shí)候會(huì)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(shí)又是贏利的。
3.測試方式:開盤價(jià)和收盤價(jià)測試均有其不合理性,趨勢(shì)模型一般以趨勢(shì)逆轉(zhuǎn)點(diǎn)為開倉信號(hào),故較為準(zhǔn)確的是:出現(xiàn)指令價(jià)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(hào)數(shù),過高,說明震蕩行情過濾不好,過低,說明風(fēng)險(xiǎn)大;如何判斷信號(hào)數(shù)合理呢?那就只有不同的模型在同樣的周期下的一個(gè)對(duì)比了。還有一個(gè)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(gè)有效交易日的平均信號(hào)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(cuò),測遠(yuǎn)期就不行,所以測試時(shí)應(yīng)該盡量的去測能測到的最長周期。(當(dāng)然因?yàn)樾星殛P(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(gè)高正確率的模型而心動(dòng),也不用因?yàn)槟阕约耗P偷恼_率低而擔(dān)心,一般的正確率能在45%左右,就不錯(cuò)了,因?yàn)槌绦蚧谋緛硪饬x就是賺大虧小,在震蕩的時(shí)候正確率自然會(huì)低;
d. 最大虧損率:如果你是選擇的固定手?jǐn)?shù),比如10手進(jìn)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(huì)更大,當(dāng)然也會(huì)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(shí)間:以日短線為例,空倉時(shí)間不能太高,太高,必然會(huì)錯(cuò)過大行情,當(dāng)然,這一項(xiàng)不是最重要的,如果你空倉時(shí)間長,利潤也高,錯(cuò)過就錯(cuò)過吧,錯(cuò)過不是過錯(cuò),沒賺到也不存在虧損的風(fēng)險(xiǎn);
4、程序化交易的執(zhí)行
這一點(diǎn)沒什么好講卻又不得不講,很多有多年經(jīng)驗(yàn)的操盤手,甚至一些國內(nèi)的金融公司,常常會(huì)對(duì)程序化交易提出一定的質(zhì)疑,我就遇到一個(gè)期貨公司的老總,因?yàn)橛X得程序化好,準(zhǔn)備的資金,進(jìn)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(hào)稱只是因?yàn)槿思沂谴蠊?,測試結(jié)果不錯(cuò),(如果是我聽到這樣的話,肯定不會(huì)很快的就認(rèn)定他們的模型,因?yàn)槲乙惨娺^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(shí)在的,確實(shí)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(gè)老總使用該模型交易時(shí),正好遇到一段時(shí)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(gè)典型的程序化執(zhí)行的例子,程序沒有人性,我們?cè)谑褂脮r(shí)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(gè)時(shí)間期限(不管是真錢也好,模擬也好),時(shí)間不能太短,如果短也可以,必須在這段時(shí)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?yàn)閹状蔚氖褂媒Y(jié)果不好而去否認(rèn)程序化,也不能因?yàn)閹状蔚氖褂贸晒Χ耆湃危仨氁幸欢〞r(shí)間的觀察與模擬,然后再到真錢的嘗試,時(shí)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(gè)最適合而不是最完美的模型進(jìn)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(gè)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(huì)(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(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(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(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),包括過濾器,進(jìn)入信號(hào),退出信號(hào),倉位管理等詳細(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程中的一些問題提供較優(yōu)解決方案。
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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(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程;具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。
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