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            市場博弈中如何避開量化交易的陷阱?

            網絡   2019-07-17 16:00 19592 7

            量化投資只歸納過去,不負責演繹未來,未來行情不可測,市場博弈保本如保命。

            一篇量化交易者的經驗分享。


            一、一個投資者的虧損過程和原因:


            1.對自己的能力不了解:看看證券或期貨公司的僵尸戶吧!別人說好賺就覺得自己也能賺,行情好的時候可能會盈利,行情不好時開始變成便套牢戶或賠大錢了,這是許多投資者停留的階段。


            2.對市場不了解:賺了一點小錢就認為市場行情可以讓自己發大財,怎知道行情一反轉,小賺戶變成了套牢戶或大賠戶。


            3.盲目相信他人:于是認識了一些所謂“大師級”人物,聲稱自己幾乎每月(行情好時一般人都賺)甚至每天都賺,結果投資者信以為真,便讓“大師”幫其操盤或指點迷津,最后行情變壞,“大師”也賠錢了。


            4.不懂資金管理:擺脫“大師”忽悠后行情又好轉了,雖然不懂止損、倉位、投資規??刂?,但總體還是賺的,就算出現虧錢也拼命往賬戶砸錢,把前期虧損的賺回來,然后行情開始變壞了,又沒有把止損、倉位、投資規??刂坪?,而且賬戶開始虧錢了,于是又拼命往賬戶里面砸錢,而且越虧越砸,結果發現手上沒錢了,行情還是一樣糟糕,如果借錢投資的話,從此跳樓的心都有。


            5.缺乏自我控制:收拾心情后還相信市場能賺錢,于是就從書上或什么地方學到了賺錢技巧,自己回家琢磨,就自信滿滿地交易,結果因為貪小便宜把本來大賺的單子一早就結了,又因為害怕吃虧把小虧的單子捂住,最后有些小虧單變成了大虧單,終于該害怕的時候到了,于是才了結大虧單或一直不敢動,然后又從小賺戶變成了大賠戶,于是就想徹底放棄了,能熬到這一階段的已經投資者少之又少。


            6. 沒有專注和反思:還沒有放棄的投資者會在前5項狀態中循環一段或長或短的時間,最后還是沒有專注和反思自己究竟為什么會不斷賠錢而放棄。


            然而有一小部分投資者終于走出那死循環,他明白市場博弈中誰也想盡辦法去賺對方的錢,一般情況下根本不存在什么穩賺不賠的方法。如果投資者本身不是把投資當成愛好,而是只想通過投資來賺錢的話,其精神上是很難達到自由的,他知道如果精神上沒有自由是很難適應市場變化的,于是就離開了市場,尋找他本身想過的生活;如果投資者本身或已經把投資當成愛好,他知道盈利的方法是不固定的,他會樂此不彼地研發系統,此終不卑不亢地用手上的系統適應市場的不同變化。


            二、上述前五項虧損原因正是量化交易的優勢:


            1.具有特定的定量數據分析策略。(擁有可讓自己尋找盈利方法的平臺,解決了對市場不了解問題)


            定量分析是基于一定的市場邏輯或根據歷史數據作出的概率統計,形成特定的數學模型用以分析和評判市場表現,進而形成交易策略。這與目前大多數分析師所采用的定性分析方式有很大區別。定性分析是主要憑分析者的直覺、經驗,憑分析對象過去和現在的延續狀況及最新的信息資料,對分析對象的性質、特點、發展變化規律作出判斷的一種方法。當然,其模型數據必需是來源于市場的相關數據,這種來源可以是基于歷史數據所進行的概率統計,也可以是一些技術指標,甚至可以是來源于基本面分析,只要能形成一定數理邏輯并得到市場驗證即可作為量化投資策略。


            2.績效具有可追溯性。(可設計資金管理方案、可評估其盈利方法的可行性)


            量化投資是基于特定的交易模型,可以用歷史數據輸入模型進行績效檢測,從而計算出交易策略的勝算率、期望收益與風險度等,并且可以依據這些檢測值來預判模型未來的收益表現。相反,基于經驗主義的主觀交易方式無法通過歷史數據進行合理的檢測,不具有可追溯性,也無法對以后的交易行為進行合理預估。


            3.具有極高的紀律性。(解決了缺乏自我控制問題)


            量化投資是根據經過歷史驗證的模型進行分析和交易,因而規避了主觀判斷帶來的局限。而在具體操作時,大多采用計算機程序實現自動化交易,不會出現主觀交易中經常出現的人性弱點。


            4.在信息處理上具有主觀交易不可比擬的優勢。(更快地了解其他市場,讓自己可更快地融入其他市場進行投資)


            目前金融投資品種非常豐富,以國內商品期貨市場為例,品種已經超過20個,加上每個品種有數份合約同時交易,可供選擇的標的組合可以達到成百上千個,如果再考慮境外商品市場以及金融類市場,信息更是呈幾何倍遞增,處理如此海量的數據,顯然依靠數學模型與計算機程序處理的量化投資比傳統交易方式效率更高。


            三、量化交易的局限性及解決方法:


            1.基于歷史測試的數量化投資策略,在情勢變遷時,有時無法像人那樣做出靈活的調整。


            解決方法:系統開發者可進行數據監測系統是否失效或品種屬性是否發生改變,迅速把最新的情況納入模型,及時調整,重新回測、優化、模擬,爭取在最短的時間內扭轉損失。


            2.沒有交易基礎的投資者容易出現邏輯錯誤,導致系統出現未來函數、滑點、手續費、市場容量、數據量少等等問題沒有處理。


            解決方法:需要系統開發者具有較深的市場認識,需要實盤驗證其系統是否可行。


            3.沒有熟練使用軟件的投資者容易在編寫程序和數據挖掘中出現漏洞,導致不必要的虧損。


            解決方法:需要系統開發者具有很好的軟件使用能力,需要長時間的實盤操作確保其系統無漏洞。


            四、沒介紹量化系統前,必需認清市面上各種陷阱:


            1.未來函數(我是“先知”,今天買什么,盤中模糊不清,收盤才告訴你答案)


            當前周期信號會因未來的數據變化而改變,例如:當前K線開盤所發出的信號是根據當前K線收盤的數據來作判斷依據的,則屬于未來函數,簡單來說就是你問我今天是漲是跌,我收盤后才告訴你一樣毫無意義!


            下面是同一策略,但圖1包含未來函數,圖2是正常的盈利圖線



            2.偷價


            當前周期信號不會改變,但信號買入的價格總比現價成本低,例如:當前K線買入信號發出了現價是19元,但系統已經在18元買入了,則屬偷價,簡單來說就是你怎么買我都比你買得便宜!


            下面是同一策略,但圖1有偷價,圖2是正常的盈利圖線



            (3)手續費


            策略進行測試時,如果不計入手續費,或買一手或一萬手也是固定手續費。例如:實際是一手收1元,那一萬手則一萬元,如果測試時固定交易多少手都只收1元的話,那交易一萬手就相當于省了9999元了。


            五、多指標量化系統:歷史回測業績良好,時效性差


            多指標量化系統是技術員利用多個指標和參數設計而成的系統。


            優點:歷史回測業績良好,收益高,回撤低。


            缺點:時效性差,需經常調整參數或指標。


            注意:下面展示多指標擬合系統,時效性往往不高,不少個人或公司從網上買來的交易系統信心滿滿地進行交易。其實這對一個懂編程、懂技術指標、有發散思維的技術員來說,幾乎每星期都可以編出歷史回測良好的系統,這些系統根本沒有技術含量,除了拿來忽悠別人,也就不存在什么意義了!




            六、單或少指標量化系統:普適性一般


            單或少指標量化系統是技術員利用單或少個指標和參數設計而成的系統。


            優點:普適性一般,不需經常調整參數或指標。


            缺點:歷史回測業績較差,收益低,回撤大。


            注意:下面展示單指標系統,因為未來行情不可測,品種走勢易變化,所以單指標系統最好用同一參數內在各品種都能獲利的更為可靠。此系統普適性不強,可靠性不大,若結合認知共性系統,將提高系統的可靠性。





            七、認知共性量化系統:普適性強


            認知共性,是指大部分投資者在某件事物或現象出現后,投資者為賺取利潤產生相同的認知并陸續或同時驅動下一個事物的產生。認知共性是一種人與生俱來的本性,無論人的學識有多高,心態有多好,面對市場的變化都會產生恐懼、貪婪等心理,即使是量化也好,其本身也是人類想實現自己欲望的本性,所以較難改變,也進一步解決了國內量化數據不足,時效性不長、可靠性差等問題。


            優點:普適性強,能跨品種盈利,不需調整參數或指標。


            缺點:歷史回測業績不穩定但總體盈利,回撤較大。


            注意:下面展示認知共性系統,存在與上述單指標系統周期中,品種2、3參入了止損策略,對未來行情的適應性產生一定影響。





            八、簡化系統:普適性較強,可靠性較大


            簡化系統,是指單指標與認知共性相或不同認知共性結合而成的交易系統。由于兩者結合可使交易頻繁的認知共性系統減少價差和滑點,使利潤大大提高的同時也確保了單指標系統的普適性。


            優點:能跨品種盈利,可靠性較大,回測業績好。


            缺點:回撤較大。


            注意:上面展示簡化系統,是將各系統的交易周期和獲利空間相結而成的系統。若兩者在交易周期或獲利空間上產生沖突,效果將適得其反。





            九、激進型簡化系統:適應期迅速產生利潤,不適應期初始本金回撤小


            由于兩者結合在相同的時間內提高了不少獲利點數,從而可利用這些獲利點數抵御了激進型簡化系統由于市場資金容量問題產生的滑點和價差,然后利用資金管理系統,使交易策略系統在行情不適應期控制好本金最低凈值,在行情適應期使凈值迅速提高。


            優點:適應期內迅速產生巨大利潤,不適應期初始本金風險小


            缺點:凈值到達預定值后回撤較大


            注意:1.由于2014年12月后上述品種開始夜盤交易,交易時間延長導致品種2、3原先使用的交易周期數據發生較大變化,為保持嚴謹性運用在品種2、3的簡化系統已經停用。


            2.上述系統,需根據回測數據和監測數據衡量其是否進入不適應期將資金分散投資于其他品種或領域,確保投資收益。


            例如:


            品種2約3年時間從100萬盈利至2276萬后,沒根據回測數據和監測數據衡量其系統進入不適應期的話,五年內收益也就只有57.9萬,還浪費了寶貴的時間;若根據前期3年最大回撤作衡量其是否進入不適應期的話,在第709個交易日平倉凈值為8.33,則約3年零兩個月收益733萬了。





            十、對量化系統的看一些法:


            1.通過多指標參數優化擬合的交易系統,無論回測數據多完美,也只是玩弄歷史數據而已,對本人來說設計這些系統易如反掌,誰愿出錢我賣誰。


            2. 沒有長時間實盤驗證其系統的交易情況,無論系統回測數據如何完美,都是紙上談兵。


            3. 不能實盤反證其系統的設計理念,都是不可證偽的耍流氓行為。


            4.創造巨大利潤前期,都需要經歷或長或短的不適應期,低頻交易系統更是如此,賺錢前提耐心很重要。


            5.量化投資只歸納過去,不負責演繹未來,未來行情不可測,市場博弈保本如保命。


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