股票程序化交易的好处:
1解决下单犹豫,克服人性弱点,提高执行力
2股票程序化交易可以降低盯盘时间,减少时间成本,提高工作效率
3提高 *** 盘精准度,瞬间下单锁定最佳买卖点
从科技发展的角度看,一定会,但普通水平的交易员会被先取代,高水平的暂时不会受到威胁。
这些年程序化交易越来越发达,市场上相当大比例的成交量都是计算机完成的,美国市场上据说超过一半。
传统程序化交易仍然需要人来制定交易规则,实际上仅仅起到一个执行者的作用,人的作用是不可或缺的。
但这几年基于深度学习的人工智能交易程序已经在开发,近期已经听说在美国已经有这种系统进入市场开始试运行。
我预期未来十年左右就会有大量人工智能交易员进入市场,占有相当大的比例,水平一般的交易员将被淘汰,但人工智能的缺陷很多,高水平的人类专家会更加重要,彻底淘汰人类暂时还遥遥无期,
量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。在国外的期货交易市场,程序化渐渐地成为主流,国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。
量化交易到底有何种魅力
所谓量化交易,是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,减少投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略
在股票市场上,量化交易早不是什么新闻,量化从业人士张威告诉人民创投(ID:renminct),在国外七成的交易都是通过计算机决策的,在国内这个数字也接近五成。
过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来 *** 作的,难免一失手成千古恨,这种行为被戏称为“胖手指”,相比之下,量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”,牛市也好,熊市也罢,都能大赚特赚。
传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯,其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间,年平均收益率达到了惊人的46%,即使是2007年次贷危机席卷美国,量化基金遭遇滑铁卢的时代,大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。
量化投资中常用的策略,包括阿尔法策略,CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合,挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势,追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异,空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子,它们是量化公司的量化投资的核心竞争力,其他外部人无法知道其中的秘密。
旱涝保收,坐收渔利,这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历:“两年前,炒币的朋友经常24小时看行情,搞得精神疲惫,问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。他们提供了一个比较简单初级的模型,希望我在它的基础上扩展改造,增加风险管理模块。”
现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似,可也玩出了新的花样,搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”,是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利方法,由于政策原因,同股异地搬砖并不常见,但在数字货币市场,大大小小的交易所数不胜数,不同交易所之间的价格也常有差异,利用价格差低买高卖,就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。
量化交易的优势
1 严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性,这样做可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的,特别是有数据支持的。如果有人质问我,某年某月某一天,你为什么购买某支股票的化,我会打开量化交易系统,系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况,而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。
2 完备的系统性
完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度,量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据,就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的,当一个资本市场只有100只股票,这对定性投资基金经理是有优势的,他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场,比如有成千上万只股票的时候,强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势,能捕捉更多的投资机会,拓展更大的投资机会。
3 妥善运用套利的思想
量化交易正是在找估值洼地,通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业,那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同,量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地,哪一个品种被低估了,买入低估的,卖出高估的。
4 靠概率取胜
这表现为两个方面,一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际 *** 作过程中,运用概率分析,提高买卖成功的概率和仓位控制。
量化交易的风险性
首先是一二级市场“级差”风险,其次是交易员 *** 作风险,最后是系统软件的风险。
一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下,ETF套利模式分为两种:一种是通过购买一揽子票,按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额,然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反,是在二级市场上购买ETF份额,通过兑换比例换得相应数量的股票,然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。
由于股价的变动,ETF套利级差转瞬即逝,因此纷繁复杂的计算过程,目前业内由计算机完成,交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略,又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易,后者便称之为程序化交易。
又因为套利的空间非常小,通常只有万分之几,因此套利交易为了获取适中的收益,参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反,则投资将出现亏损,这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险,券商一般提倡自动化交易,方向由计算机把握,交易员输入交易数量即可。
第二种风险是交易员 *** 作失误,比如光大这次的乌龙指事件,有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险,系统软件风险,每个交易员在系统中都有相应的交易权限,包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元,而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的这个问题的暴露,也导致业内质疑光大风控并未做足。
这个平台犹如币圈的一个缩影,每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下,聆听骰子撞击的声音,殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”,张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制,但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家,否则就只有被收割的命运。
量化作为工具,或许无可厚非,但许多数字货币基金以“量化”为名,公开募集资金,行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为,金融行业和其他行业不同,参与金融活动,动用的是别人的钱,发生风险,别人会有损失,因此政府需要更加严格地监管。
量化交易一念天堂,一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘,以身试法,否则等待你的将是法律的制裁
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
未来十年,量化投资与对冲基金这个领域是少有的几个,可以诞生个人英雄的行业,无论是出生贵贱,无论是学历高低,无论是有无经验,只要你勤奋、努力。脚踏实地的研究模型,研究市场,开发出适合市场稳健盈利的交易系统,实现财务自由,并非遥不可及的梦想。
网名“我是传奇”,CCTV证券资讯频道《期货时间》期货兵器谱实盘展示账户“倚天剑”打造者。
简介:父亲因脑瘤去世,家境一贫如洗,欠了外债。 就读初一,下学期因付不起学费放弃学业。
到福建德化陶瓷厂做陶瓷,生活坚苦,与六七个老乡挤在一个十几个平方的房间里吃住。
每餐吃一元一斤的猪皮和到山上采的野笋。 白手起家,经过12年努力,现在成长为20余家连锁美发店的老板,年营业收入4000多万。
2003年开始接触股票投资,2009年底参与期货交易,2010年实现了期货程序化自动交易。2010年收益率85%,2011年收益率548%,2012年收益67%左右,期间最大回撤138%。
投资是这样子的,我之前是做股票的,那做股票是就是很业余的在做,就是买进去不看了,买了一支中国平安,从116块钱一直开始买,买到60几块钱还在买,均价在68块钱,最后一路跟下来跟到19块8,是这么一个情况。后来就接触到了程序化,是在09年的时候接触到程序化。
自从有了程序化,我的人生命运就改变了。接下来我们从09年讲起,这是我在做的一个贴子,这个是第一个帐户,入金了5万块钱,第一天就干到了35000,第一天的数据没有,所以从35000开始做记录,一天就亏掉了15000块钱,为什么呢?就是因为文华的那个,用文华做的我开始满仓,因为文华有一个指令叫测试,一测试任何一个模型进去,都是一条曲线,好直啊,觉得是找到了圣杯,就开始猛仓干,第一天就亏掉了,亏完了之后开始反省总结一下。最后去学习。之后就开始用手工来做,那个时候还不会用程序,总结一下下来做到最大亏损是22%,那我就觉得好像不行啊,我就总结一下了一下:亏钱我觉得主要的原因是什么呢?第一个是满仓交易,仓位很重,那时候3万多块钱我做螺纹钢基本上是满仓,那个时候我在论坛上面写的是说,大概还有两个月时间我就写目标了,我说我的目标是过年春节前收益30%。所以太盲目了,完了以后觉得自己是有一个圣杯放在手上,胜率都很高,反正就是都能挣钱,那其实现在反过来看,这是很错误的一个想法;第二个就是品种单一,那个时候是只做螺纹钢的;第三个就是手工交易,因为那个时候程序自动化还真不会写,那怎么办呢?那就开始划线,达到这个条件以后,我就开始买入,但是在极端的行情过程中,根本是来不及做开平仓的。你看到价格以后你再去挂单、填单、买入,真正挂进去的时候如果在极端的过程中,你是挂不进去的。挂进去价格已经早远离了,你再撤再挂那就离的很远了。所以这个其实是很有错误的;还有第四个是没有可靠的历史数据,只做手工统计,后期才知道误差非常大,那个时候激情是蛮好的,用手工在做,厚厚的一个本子,基本上都统计完了。从上证300开始统计,之后再开始统计期货,那个时候我印象很深的是什么?就是期货还没接触就做股票,那股票就是有这样的一个想法,上涨5%我就给它买进去,当它采用的跟踪止损,跌了5%我就把它卖掉,这个想法让我走到了程序化这条路上来,那个时候就是我找我的外甥,我计算他记,从1992年开始算,一直算过来,感觉收益挺好,那后来才知道这里面还没有加误差,就是滑点没加,手续费没加,还有一个就是日内波动这块的高低点没加,相当于就是程序里面的未来函数。所以我总结一下的这四点对我第二个交易帐户帮助蛮大的,脱离了之前的那种很盲目乐观,满仓心理的交易了。有这个经历我觉得蛮好,亏钱不是坏事,只要正确面对它能够总结一下出经验来,那一定是好事。
这条曲线不是很漂亮,是从2010年5月份到现在的数据。可以看到这一段做的非常不好,但是我保持了一个真实性,今天在这里不是带多少方法给各位,我觉得还有我的总结一下的一个失败的经验。总体来说还是有利润的,我总结一下了一下挣钱的主要原因,第一个就是资金管理,我觉得如果说一个帐户我们要想把帐户做到赢利,我觉得资金管理是应该排在第一位的;第二个就是顺势交易;第三个是多品种、多策略、多周期的一个组合;第四个就是执行。从开始到这个过程中我认为挣钱的主要的因素。那什么是资金管理?就是在我的交易里面我只看两点,第一个就是最大回撤,第二个是总赢利除以总亏损,作为两个重要的考量指标。最大回撤可以看到在这一段最大回撤是多少,就是从这个位置到这个位置,最大回撤是22%,刚刚达到在这个位置。第二个就是趋势交易,那现在在做的话就是相当于趋势发生的必经之路,我通常用的是周期突破,均线交叉,波动性特征这些作为一个程序的一个主要的思路。第三个的话是多品种、多策略、多周期的一个组合,那它主要的作用是能平滑资金曲线,提高资金的一个使用率。第四个就是百分之百的执行,我认为只有坚定的执行策略才能完美的运行。很多人就是在执行的过程中容易出现一个问题就是今天不执行了,明天不执行,这种容易出现一个问题是什么呢?可能是说一亏钱你觉得就产生恐惧,你可能停一天,当你停了一天以后,你觉得确定那一天确实让你少亏了。但是经常发生这种事情,容易出现一个什么情况?就是大行情也未必能抓得到。虽然事后你看到这个信号是发出来了,但是好像跟你真实帐户是没有关系的。
在我执行的过程中,我从这边到这里有一个例子,就相当于在这个位置,前期大概我只有两到三次是没有100%执行,后面都是100%执行。就是盘中我从来不去干预它,为什么呢?因为印象很深的有一次在这个前面这个位置,那个时候股指还是蛮好做的。开进去以后,开始波动,波动很大,往上涨,那我是做多的,看到挣钱了,那个时候盯着盈亏数据心会跳的。往上上去以后,一会又下来了,打到哪里呢?打到我的成本价,迅速又往下,打到哪里了?打到亏的比较多。差一点点打到止损,那个时候我在想,还好,还好没打到止损,上去了,上去以后赚了一点点,我成本价上赚了一点点。那时候我心里就很纠结了,我在想要不要平,如果下去了我现在平我就赚了。那个时候就一狠心就平掉了,平了以后后来的事情就发生了。发生了什么?就是价格波动了两下,还好,下来了,后来“咻”一下子一个大涨,就相当于造成了一个什么?看程序那天是赚了很多钱,其实那天我并没挣钱。那次给我重大的反省就是我再也不能干这种蠢事了。那个时候我有个习惯就是每天都贴图,贴在哪里呢?那我就在那个论坛帖子上发誓就是从今以后我再也不犯类似的蠢事,因为有了那个发誓,我接下来基本上没有碰到过手工干预,但是这是第一次教训。
第二次,也有个手工干预,大概在这个位置,当然那个手工干预原因我觉得很正常,就是我给自己定了一个目标,我说等我的帐户有赢利了,这个大帐户有赢利了400万的时候,给我自己一个小奖励。完了以后那天刚刚好,达到了400万的赢利,那个时候我就想,要不要平呢?不平就没了,那个奖励没了,后来就纠结了半天,我说好,那今天就平吧,我就找我那个助理说,平掉,一平少赚了几十万,又没了,那次少赚几十万我觉得没有什么纠结的,因为这个属于一种比较平淡的一种过程,但如果说像前面这种的,我认为是很不正常的。
很看中赢亏的时候,程序赚了一点的时候就心里会跳的,亏了一点心里会跳,那么我觉得做程序化可能未必是好事,所以我们最终必须要做到一个是百分百执行策略。只有你坚定执行,那我们这样的策略,你的历史测试才算数,就是说你的信号才能够成为你真正的帐户里面的钱。还有一个我觉得就是行情配合,我觉得从2010年5月份到现在的赢利,我认为不是说我的策略有多好,最关键的就是可能我的运气比较好一点,选择了做这个品种,换句话说,这个品种它还是有一定的行情。那么这种情况,我们只能说是有行情我们就挣钱,没行情那我们就认亏呗,是这么一个理解。
程序化交易与量化投资的区别
程序化交易是什么?量化投资又是什么?事实上,我们中的绝大部分人并没有尝试了解程序化交易和量化投资的正确概念,而是笼统地将两者画了等号。更多所谓的评论者则直接把高频交易与低延时交易混为一谈,指鹿为马,误导公众舆论行吸睛之实。
在最早期纽约证券交易所(NYSE)的定义中,程序化交易是指包含15只股票以上、成交额在100万美元以上的一篮子交易,2013年8月NYSE取消了定义中总价值100万美元以上的条件。在后来的市场实践中,程序化交易的对象扩大到各个交易所上市的股票、期货、期权等,是由电脑直接发出下单指令并自动执行的。
随着金融衍生品的不断丰富,程序化交易成为机构投资的重要交易实现手段,解决了机构迫切需求的批量下单、全市场不间断交易、减少冲击成本等问题。这是一种技术手段,用软件下单替代了人工委托。机构采用程序化交易手段是希望在尽可能减少市场冲击的条件下,加速价格的形成,例如VVAP、TWAP等算法交易都是十分基础的程序化交易,其本身并不会放大涨跌幅。
量化投资的概念更加广泛一些,通常我们理解以数据模型为内核,以程序化交易为手段,能够自动识别投资机会并自动触发交易的系统性投资方法才是量化投资。不难看出,量化投资是投资的一种套路,而程序化交易只是一种客观的交易实现手段。极端一点来说,与场内喊单相比,投资者通过各种软件报单到经纪公司前置机,之后进入交易所撮合成交的过程其实也是程序化交易。
我们不能简单地把量化投资理解成程序化交易,更不能简单地把程序化交易理解成高频交易,量化是道,程序化是术,不应该被混为一谈,量化投资在国内还有巨大的发展潜力。国内出台的一系列抑制过度投机的措施虽然将量化投资一并连累,但其出发点仍然是针对那些可能扰乱市场秩序的程序化交易行为,以维护市场公平性。具体的方法可以商榷,但厘清概念、区分种类对监管者和从业者来说是不可或缺的前提。
程序化交易在争议中成长
在金融历史的多个时期,程序化交易与市场的剧烈波动都被联系起来,多个国家都曾经出现过打压程序化交易的阶段性举措,但同时也有众多的研究成果显示程序化交易并未破坏市场的稳定性,大量的实证研究表明,程序化交易与市场价格波动没有必然联系,也没有证据显示指数套利加剧了市场价格的波动。
金融交易史上从来不缺乏魔鬼交易员,胖手指事件可谓比比皆是,但为什么程序化交易会格外引发市场的关注呢?笔者认为,这与程序化交易一旦出问题,有可能在极短的时间内导致非常严重的后果,并有可能引起整个市场的连锁反应密不可分。加之程序化交易的“黑箱”特性,经过媒体的宣传发酵之后,令整个过程更加扑朔迷离,比起简单的胖手指事件更具新闻性。
而事实上,在全球金融市场耳熟能详的几个恶性事件中,出错的程序化交易与魔鬼交易员相比并没有在破坏力方面更为惊人。
2015年6月,德意志银行在伦敦的外汇部门的一名交易员将一订单中的“净值”错误处理为“总额”,令德银向一家美国的对冲基金客户白白送出了60亿美元,紧急协商之后,德银于次日收回了这笔款项,震惊的德银马上运行了高管调整。
比起德银这一次的幸运,2010年5月瑞穗证券 *** 盘手在J-COM公司股票上的一次胖手指事件令瑞穗证券最终经济损失超过300亿日元。
另一个广为流传的事件是2005年6月,一名富邦证券公司的经纪人在接受客户交易委托时,将英文数字8000万(eighty million)元误听为80亿(eightbillion)元。结果当日11时33分至11时40分之间,台湾股市大盘指数从628482暴涨到634245点,百余股票涨停。
而在标志性的程序化交易事故中,首屈一指的当数骑士资本的交易故障,以及Sarao利用程序化交易导致2010年美股闪崩这两大事件。
2012年8月1日,当时全美最大的做市商、高频交易领先机构骑士资本在此前一天更新做市部门的交易系统时出现误 *** 作,向市场发出了许多针对NYSE股票的错误报价,导致150多只股票价格异常波动,在不到一小时内巨亏44亿美元。该事件的直接后果是曾经风光无限的骑士资本被竞争对手收购才得以避免破产。
2010年5月6日,美股市场神秘暴跌9%,道指在几分钟内大跌近1000点。漫长的调查持续了5年,直到2015年37岁的交易员Navinder Singh Sarao在英国被捕。美国司法部在一份声明中表示,美国正在寻求引渡。据披露,美股闪崩当天,Sarao通过分层算法及spoofing算法 *** 纵标普500E-Mini指数获利90万美元,而美股投资者在几分钟内因闪崩损失了近1万亿美元。
此外,近年来包括西班牙股票交易所IBEX、东京交易所、CME在内的全球多家主要交易所也都曾出现过因系统问题导致交易暂停的事故。自程序化交易逐渐为市场所认知以后,各国监管机构对其运行约束与管理的措施就从未停止过,包括对于影响市场稳定的重大事件的责任人追诉民事责任。
总之,破坏市场交易秩序的并不是程序化交易技术本身,那些出问题的程序化交易与胖手指事件一样,背后的违法、违规行为,流程缺失以及交易机制漏洞才是这类事件的始作俑者。
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