手把手教你搭建量化交易模型,以PTA-MEG量化对冲策略为例
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文 | 陈荣璞,扑克财经App智咖,陈荣璞基本面量化交易圈圈主近几年,量化投资逐步进入商品期货投资领域。量化投资策略在商品期货CTA、商品期货套利和对冲领域取得了不错的成绩。但是量化投资并不是交易的“圣杯”,也不能完全取代基本面和主观分析。基本面分析和量化投资各有优劣,并非完全对立,可以相互融合,优势互补,共同打造一套稳定的逻辑体系。1量化投资优势和劣势量化投资就是借助现代统计学、数学的方法,从海量历史大数据中寻找能够带来投资组合稳定收益的多种“大概率”策略和规律,并在此基础上,综合归纳成因子和模型程序。最终纪律严明地按照这些数量化模型组合来进行独立投资,力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。量化投资相较于传统投资的优势主要体现再五个方面:第一,纪律性。量化投资严格执行投资策略,不会受到投资者情绪的干扰;第二,系统性。包括多层次、多角度以及海量数据三个层次的含义;第三,及时性。电脑用量化的分析方法可以对市场做出迅速地反应;第四,准确性。量化投资可以规避因人的情绪、疏忽、懒惰而产生的一些偏差;第五,分散化。即“概率取胜”。量化投资通过大量数据的学习,更能达到数据统计的准确性。比如某个投资者有一套简单基于均线的交易系统:上穿均线做多,下穿均线做空。但是即使如此简单的策略交易系统也存在问题:第一、均线使用几日均线合适?不同的品种不同的线周期下肯定不能用同样的参数;第二、即便在当下在某个品种上该策略系统是盈利的,但是从历史长期来看其表现又是如何?策略在什么样的行情下有效,什么样的行情下失效?等等这些结论仅靠人脑复盘是不现实的,而计算机可以通过迭代算法进行快速大量的计算和回测,生成可量化的数值指标,帮助投资者进行分析和决策。以一个简单的基于均线的量化趋势跟踪系统为例:首先,通过将策略逻辑转化为编程代码,然后将策略逻辑代入历史行情中,执行一遍。
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