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量化投资与算法交易

如果你不满足按时间或成交量分布来拆分订单,可以尝试一下盈透(@雪盈证券 )的其他算法交易:

量化投资与算法交易(一)

井冈山李德胜 发表于 2020/05/21 14:14:54 2020/05/21

量化投资与算法交易

什么是量化投资

什么是算法交易

怎么入门量化投资和算法交易

量化投资的运用

国内外量化投资的现状

回归和分类是量化交易的全部吗?

我们从算法的角度来讲, 比如机器学习, 那么必然给定输入数据给出的无外乎是回归或者分类, 在量化投资中, 我们仍然看这些显然是有点苍白的, 还需要涉及到行业背景, 历史上, 很多公司(上海, 杭州)都对行业知识做了专家系统,或者对历史10年的数据做了训练, 试图搞定所谓的行业背景, 结果当然不容乐观。所以,回归和分类不是量化交易的本质。加上行业知识才是系统的量化投资。

一文读懂程序化交易、算法交易、量化交易、高频交易、 统计套利的区别

量化密码库 于 2019-06-28 15:49:58 发布 7670 收藏 30

在央行发布的《中国金融稳定报告(2016)量化投资与算法交易 》中,对于高频交易的解释为程序化交易的频率超过一定程度,就成为高频交易。而对程序化交易的解释为程序化交易指依托计算机为技术工具,按照既定程序,高速、大规模自动执行的交易。

1. 程序化交易:program trading 很简单的字面意思,意味着你利用程序(program)进行交易。具体的交易时机,交易仓位,止损止盈获利标准可能包含在程序本身,也可能独立于程序之外,程序本身只是执行的方式。与程序交易对应的是人工交易。一般利用程序交易有几大优势,比如说较快的速度,脱离了人为情绪的影响,执行力有保证等等。 同时也应注意交易程序和交易系统的区别。交易系统是一个完整的系统,具体执行的程序可能只是其中的一部分。一个良好的交易系统应该还有风险控制,资金利用,仓位管理等方面的内容,而不仅仅是买卖信号的产生。

2. 算法交易:algorithm trading 意味着你的交易决定是根据一条或多条算法 (algorithm) 进行的,算法即是你交易的基础(trading logic)。算法本身千差万别,难以一概而论,常见的有以均价为基准的VWAP,通过固定时间间隔执行的TWAP, 趋势跟随的momentum trader等等,如果你自己编一个根据MACD,RSI什么的产生指标的东西,也可以勉强称为algorithm的。算法交易的执行可以是手工的,也可以是纯自动化的。如果利用交易程序来执行的话,就是程序化算法交易。现在大部分的算法交易都由程序化来实现,原因在上一条最后有提到。

3. 量化交易:quantitative investment 一般概指通过概率,微积分等数学工具去研究金融市场各种资产价格的结构性原因来决定的投资。最有代表性的就是曾经盛极一时的Long term capital management,题主可以自行google之。进行量化投资对投资者的数学能力要求很高,所以一般专门进行量化投资的基金和投资公司都喜欢招数学,物理等理科的phd。一般的量化投资都涉及到比较复杂的数学模型,至于是否有效则仁者见仁智者见智。

4. 高频交易:high frenquency trading 意味着每次交易从开仓到平仓只有很短的时间间隔,一般从十几分钟到几微秒不等。主要目的是通过市场短暂的价格波动而获利。无论是趋势追随交易还是套利交易,只要速度达到了都可以被称为高频交易。人工达到高频交易的标准很难,所以一般都是通过程序交易:设置好算法,策略之后由下单软件执行。为了达到有竞争力的速度还需要软硬件共同配合。现在高频交易大概占美国市场电子交易的60%-70%。这是一个winner takes all的游戏,所以到最后大家都在比拼硬件设施,比拼跟exchange的co-location以获得几微秒的优势。

5. 统计套利:statistics arbitrage 统计套利是套利交易的一种,意味着通过历史数据统计来发现套利机会并试图从中获利。比如历史上玉米与大豆的价格比率(玉米价格除以大豆价格)一直维持在某个区间,假设这个区间为1到5。以往的历史数据显示至今为止只有两次玉米与大豆的价格比率突破了5,而且在突破后迅速回落至正常的区间。现在市场上玉米与大豆的比率突然再次突破了5达到了6,作为统计套利者,你很可能就会想要卖出这个比率(卖玉米买大豆),期待比率迅速回归正常区间。如果比率真的迅速回落至4或者3,这时你再平仓(买回玉米卖出大豆)就可以获得可观利润。 当然这只是个粗浅的比方,实际市场比这个复杂的多。如何确定正确的套利区间,如何决定最佳套利比(几手对几手)量化投资与算法交易 ,有没有季节性影响,有没有可能的突发事件影响等等,都需要纳入考虑的范畴。 还有就是要注意套利与对冲的区别,套利一般意味着零风险或者很低的风险,比如你同时买卖一个在不同交易所交易的同一产品,举个例子,买上海铜卖伦敦铜,或者买近月大豆,卖远月大豆。对冲则意味着你只是通过关联性降低了风险敞口,举个例子,你买了橡胶之后又卖了铜进行对冲,因为这两者的关联性相当高。

摊煎饼的第一段经历

作为聪明的老板,摊了一个月的煎饼后,你发现了之中重要窍门:用200.67ml的面粉,摊58秒24厘的时候,加一个50g鸡蛋,然后用木杆绕中心作半径20.4cm的圆摊开鸡蛋,再摊40.1秒后反面摊34.4秒,起锅撒10g洋葱以及3.5g香菜。这就是量化投资。

当然量化投资也不一定就好。隔壁老王也学你量化投资,结果他加的香菜是1.4g不够香,然后大家都来吃你的煎饼果子了。(市场的直觉仍然是重点)

摊煎饼的第二段经历

你觉得自己摊太麻烦,于是你是收了一个煎饼果子徒弟,然后把你摊煎饼经验(算法)告诉你的徒弟,你的徒弟也可以这样做了。 这就是算法交易。

摊煎饼的第三段经历

摊煎饼的第四段经历

在此摊煎饼果子期间,你突然发现当早上太阳位于明媚而哀伤的45°角时,来买煎饼果子的人会增加。但是经过几天的观察后,发现也不是一定会增加,只是普遍来说人会多一些。这个时候,你可以通过预计人数增加多摊几个煎饼果子。这就是统计套利的基本意思。

但注意统计套利的方法多种多样,绝不是这么简单。 比如你还发现,在几条街以外的地方有好几家高级煎饼果子店,他们也都发现了这一规律因此每当45°时就都把煎饼果子卖贵相同的价格。但有一天你发现太阳45°的时候老李家的价格并没有跟其他煎饼果子店价格一样变动,你决定今儿个歇业,直接从老李家买煎饼果子去卖给其他家套利(不要跟我扯有利润的问题……)。这其实就是pairs strategy。

摊煎饼的第五段经历

然后你以像是在翠花床上被她老公赵铁柱捉到奸一样的的速度跑到了张寡妇家门口,以三块八卖给了张寡妇,虽然利少可是简直稳赚! 当然,偶尔张寡妇来姨妈心情不好,也可能就不要你的果子了,这时候二狗是不退你的,你得自己想办法把你的果子卖掉。 这就是高频交易。

量化投资学习——算法交易

量化投资学习——算法交易_机器学习

其中2和3属于高频交易的研究范围,今天我向探讨一下交易执行算法。

量化投资学习——算法交易_机器学习_02

但对大型交易者来说,主要是为了避免提前暴露自己的交易意图,降低对市场价格的冲击。

量化投资学习——算法交易_机器学习_04

如果你不满足按时间或成交量分布来拆分订单,可以尝试一下盈透(@雪盈证券 )的其他算法交易:

量化投资与算法交易

当谈到算法交易的时候,我到底说的是什么? 算法交易大致可以分为四类: 1、交易执行算法:用于优化交易的执行成本,降低交易(尤其是大单)对市场的冲击,如最典型的交易执行算法TWAP、VWAP。 2、行为挖掘算法:.

在这里插入图片描述

其中2和3属于高频交易的研究范围,今天我向探讨一下交易执行算法。

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但对大型交易者来说,主要是为了避免提前暴露自己的交易意图,降低对市场价格的冲击。

举个例子:如果在某天开盘的时候,你决定今天要买入10000股 好 未 来 ( T A L ) 好未来(TAL) 好 量化投资与算法交易 未 来 ( T A L ) 应该怎么买入呢?

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如果你不满足按时间或成交量分布来拆分订单,可以尝试一下盈透(@雪盈证券 )的其他算法交易:

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量化交易 如何建立自己的算法交易事业(高清中文版).pdf

论文研究-ML-TEA:一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法.pdf

遗传算法量化投资中的应用

经典的量化交易算法

加权平均价格算法(VMAP):以每一次交易的成交量为权重,一段时间内成交价格的加权平均值。该策略即利用历史成交量数据,将大段时间内的订单分割,成为动态发生的较小订单,目的是用接近成交量加权平均价格成交,从而以均价获利。该策略理论是以低于VWAP的价格买入或在以高于VMAP的价格卖出,则为好的交易。

时间加权平均价格(TWAP):本算法与VMAP很相像,计算定单在提交之时至获得执行之间的时间加权平均价格。平均价格是指输入定单之时至市场收盘期间计算的平均价格,且该定单只有在条件被满足的情况下才会被执行。此方法可以应对成本冲击,拆分大额委托单,使得交易均价跟踪TWAP。目的是为了减小对市场的一次性冲击,如果一次的冲击太大,对下一次交易的成本必然是会产生影响。

成交量加权平均价格算法(VWAP):基于成交量变动预测的模型,同样在做很多模型时,都以其为基础,指的是一段时间内证券价格按成交量加权的平均值,其中Pricet和Volumet分别是某个时点上证券的成交价格和成交量。

成交量加权平均价格优化算法(MVWAP):常见的一种对WMAP的改进策略是根据市场实时价格和VWAP市场的关系,对下单量的大小进行调整与控制,因此统一将这一类算法称为MVWAP。

成交量固定百分比算法(VP):与VWAP策略类似,都是跟踪市场真实成交量的变化,从而制定相应的下单策略。所不同的是,VWAP是在确定某个交易日需要成交数量或成交金额的基础上,对该订单进行拆分交易;而VP则是确定一个固定的跟踪比例,根据市场真实的分段成交量,按照该固定比例进行下单。

执行落差交易策略(IS):是以执行落差为决策基础的一种算法交易策略。执行落差被定义为目标交易资产组合与实际成交资产组合在交易金额上的差异。IS策略的目标是执行落差最小化,或者说是在综合考虑冲击成本和市场风险后,通过需找寻找最优解来跟踪价格基准的一种策略。假设目标交易价格为P0,实际交易价格为P,则IS策略的最终目标为

Step算法:实际是一种对价格进行分层成交的策略,目标是在买入(卖出)交易中尽可能地压低(提升)成交均价。简单来讲,Step就是在不同的价格区间进行不同成交量比例的配臵。例如在VWAP或TWAP策略中,通常按照预测成交量的一定比例k进行实际下单。假设在开市前预计要买入某支前收盘价为20元的股票,则对其进行成交量分层设定:

Sniffers算法:Sniffers搜寻者算法是一类策略的统称。通常该策略会开发一些较为复杂的算法去监控盘口和成交数据,以发现市场参与者中是否存在其他的算法交易者。

盘口策略:国外目前很多较为高级的算法交易策略对数据的要求都已不仅仅限于成交量和成交价两个指标,而更多关注的是市场微观结构,特别是盘口中出现的一些重要信息。

W&P策略:Workand Pounce策略,简称W&P策略,是在一般算法交易策略的基础之上,通过市场盘口及流动性情况对算法交易进行进一步优化的一种策略。

Hidden策略:Hidden隐藏交易策略实际上是一种主动成交型算法交易策略。对于传统的TWAP、VWAP等策略,由于下单时往往是按市价下单,因此可能会夹杂有主动成交和被动成交两种交易。

Guerrilla游击队策略:也是在一些原有算法交易策略的基础之上进行进一步优化的一种策略,其目的同 Hidden策略一样,都是为了隐藏自己的策略和交易行为。

其他策略:除了上述介绍的一些常用算法交易策略以外,在国外市场上目前还存在非常多的策略,例如仅VWAP一种基础的算法交易策略就可以衍生出几十种甚至上百种策略;再例如在国外做市商制度的存在下,市场上还有一批基于该交易制度的常用算法交易策略,如Guaranteed VWAP、SOR策略等。