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程序化交易学习 应该先学习统计

时间:2018-02-08 08:54来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
我们已经讨论过很多次,关于在 程序化交易 过程中是否有必要人为的介入每一次的判断。总是会有交易者对以固定的方式来评估交易计划有很大的误解。 为什么很多的程序化交易员在讨论交易技术的时候,都会把必须坚持执行自己的交易策略当做准则呢?这是因为交易
我们已经讨论过很多次,关于在程序化交易过程中是否有必要人为的介入每一次的判断。总是会有交易者对以固定的方式来评估交易计划有很大的误解。
 
为什么很多的程序化交易员在讨论交易技术的时候,都会把必须坚持执行自己的交易策略当做准则呢?这是因为交易者对自己的交易策略存在很大的期望值。
程序化交易学习 应该先学习统计
但是我们真的足够理解这个期望值么?每次抽样交易是独立还是相关的?还有在绩效评估交易方法的时候,究竟呈现出的是什么?引用过去几次交易的结果来当做下次交易的判断有没有生存者偏差的问题?
 
实际上,只要我们对市场有一定时间的关注,我们就会看到很多不同的资金使用方法、管理流程或者交易技术。这些对投资者来说都是非常大的诱惑,即使很多交易者拥有一个可以评估自己交易品质的指标,但是还是觉得自己做的不够好。对于这些交易者来说,将平时看到的新闻、新见的方法转换为自己的执行流程并不难。难的是缺乏对这些方法内涵哲学的思考。
 
相对于人工判断交易方式来说,程序化交易除了能够对多商品快速的进行同时监控操作外。还有一个很大的优势,那就是在执行交易策略之前,我们可以先通过历史的回测得到一个评估。
 
在我们根据历史回测做好了交易计划,比如部位大小、讯号判断以及所有的交易动作都进行了统计描述。那么如果我们在这个情况下,还在实际执行交易过程中随意去改变抽样方式。那么,之前的所作的回测还有什么意义呢?
 
只要我们不打算采用赌运气的方式来走向交易这条路,那么我们可能首先需要进行研读的就是统计的意义。程序化交易者们更加不要假借统计的名义来执行快感交易。
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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