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量化交易的优势以及如何进行学习(2)

时间:2018-06-12 08:47来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
我们在上一篇内容中了解了 量化交易 的概念和优势。既然量化交易有这么多的好处那么我们应该如何学习呢?或者作为曾经采用主观交易的投资者又该如何转向为量化交易呢?说到学习,首先我们就要先来了解一下主要构成量化交易系统的四个组成部分: 一、策略识别

我们在上一篇内容中了解了量化交易的概念和优势。既然量化交易有这么多的好处那么我们应该如何学习呢?或者作为曾经采用主观交易的投资者又该如何转向为量化交易呢?说到学习,首先我们就要先来了解一下主要构成量化交易系统的四个组成部分:

量化交易的优势以及如何进行学习(2)
一、策略识别
我们在进行量化交易系统建立的时候,首先要搜索出一个胜率差策略并且反复的检验它,确保这个策略能否适用于我们目前正在使用的策略组合。如果将这个策略加入当前的策略组合那么是让这个策略组合的收益变得更高还是更低了。是会帮助我们降低风险还是升高的风险。如果我们的身份是一个散户,那么就一定还要考虑一下自己的资金是否充足。那么如何去搜索出一个可盈利的策略呢?
 
很多朋友都知道,量化交易员们往往对自己的策略都是讳莫如深的。原因就是如果一个策略被很多人应用,那么这个策略就即将失效。所以量化交易员们往往不会说明具体的参数和调用参数的方法。但是如果我们想要创建出一个属于自己并且独一无二的策略。那么最好就是先找到一个相似的方法,然后自己在对这个策略进行优化。
 
二、回测
对于量化交易系统建立来说回测当然是必不可少的一步。我们在建立好策略模型之后,就要把策略模型放回到历史行情数据中进行检验。这可以在一定程度上帮助我们预测这个策略在今后行情中的表现。当然很多投资者也遇到过这样的情况。明明策略在回测中表现优秀,但是到实际操作时却不是那么回事了。这就是由于回溯测试中包含了一定偏差,我们要做的就是尽量找出它们并剔除。
 
一般常见的偏差类型有:幸存者偏差、先窥偏差和优化偏差者三种。当然在回测中历史数据的清洁度和可用性以及交易成本方面都是需要我们去注意的。数据的可用性和清洁度往往与数据的整体质量是相关的。在历史数据中有些错误是可以简单的利用类似“窄带滤波器”来找出错误并进行更正的。但是很多时候错误是不容易被辨别数来的。所以就需要利用多个数据供应商提供的数据来进行对比和检查。
 
我们需要应用一个软件平台来进行回溯测试。比如数值平台MATLAB或者Excel。还可以用C++或者python来实现。一般来说在回测时,我们需要注意两个重要的标准,夏普比率和最大资金回撤。夏普比率可以清晰的表示出超额收益均值与超额收益标准差的比值。最大资金回撤则可以帮助我们预测该策略在未来行情中的回撤幅度。如果最大资金回撤已经非常小并且夏普比率很高的话,我们就可以进行下一个步骤交割系统。
 
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【量化投资有声读书系列】超级金钱—第一章(4-1)
(责任编辑:一个量化投资者)
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