量化交易,关键在于技巧

2019-05-27 16:48:05 量化交易

其实,无论哪个专业都有技巧。比如:科学家的技巧是定律,数学家的技巧是公式,码农的技巧是算法,律师的技巧是案例,棋手的技巧是棋谱。因此说一个成功的公式是:核心(技巧)*大量重复=成功。

就比如说,在交易中打板策略看上去挺神秘的,但如果你深入研究下去,理解了其中的路数,也就可以指定相应的策略,所以说交易也有技巧,剩下的就是执行拟定好的策略。就在刚入市做交易的时候,在开发策略的过程中,遇到一个当时认为很牛的规模因子,喜出望外。后来才发现,这个因子对于那些量化交易的高手来说已经是很基础的东西了,但那个时候对我们这些门外汉来说,就仿佛是参观大观园一样,很是新奇。

这个规模因子回测结果相当厉害,以过去十年的历史数据来测试,如果你在每个月的月初,只选择买入市场上流通市值最小的是个股票,然后在月底最后一天清盘卖出,一直重复下去,十年下来将有几十倍的收益,如果按复合年化算的话居然超过70%,这在当时已经是非常不错的策略因子了。

因子,当时我们就以这个因子为主要元素开发各种各样的交易策略,也进行了很多次历史数据回测。结果都有一个问题:回撤太大。在当时我们一直抱着“风险和收益成正比”这个概念去做,难不成这个规模因子只是能看不能用吗?

好在,那个时候,我们没有轻易就这么放弃。事实上当你执着于做某件事的时候,只要你肯用心,往往你会拥有超过自身的潜能。终于在多个昼思夜想之后,一道灵光突然闪现,我们找到了一个解决方案,最终这个规模因子策略顺利实盘。

因为当时只是初入量化交易的入门期,现在来看这个方法依然可以参考和借鉴。总之但就这个策略而言,解决问题的方法是全方位的思考,而不是片面的解决它。举个例子:做量化交易的,如果只给你一些历史数据,估计也很难搞出可以实盘的策略模型出来。

不管怎么说,量化交易是一个多维度的概念,它是你对市场本身的理解、对编程逻辑的理解、对交易规则理解的综合实例。虽然这里面有很多技巧,其实就是一张窗户纸,而这张纸的两面就是懂和不懂。就像阿凡达中的火龙一样,刚开始很难去驯服它,但是一旦驯服,就很厉害。

当然这么多年过来,我们已经有几十个出来模型了。我们现在的方法已经不是单个因子或者单个模型在做,也不纠结于选股问题上。这几十个模型就像几十个基金经理,每个基金经理都有自己独立的操盘风格。我们通过了解这几十个出来模型的特点,分配不同的股票,没有最好最坏的,只有最合适的。

而我们就是策略模型的管理者,把每个时期最好的策略分配给适合它的股票,事实上我们不是在选股,而是在选策略模型。我想这就是我们与其他人超前的地方。相反,如果大家都往一处想,都在用一样的方法做同样的事情,那个这个方法就会接近失效。

就像现在的股票打板策略,表面上很难学会里面的技巧,但是一旦你掌握其中的奥妙,就离成功不远了。关键还在于这里面的技巧,几乎所有的事情都技巧,找一个安静的地方,沉下心仔细思考研究。我相信就算是平凡的你,只要你真正用心,一定或多或少有所收获。

仔细想想现在的企业家,大部分都是小本起家,他们之间都有一个共同的特点,那就是每个人都是极度勤奋自勉的。这世界上各行各业,没有哪个人能随随便便就成功的,努力付出找到一个行之有效的方法,就能成为这个行业的强者,与君共勉。



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