量化交易策略权威发布_量化交易策略大全(2024年12月精准访谈)
关于量化交易的负面影响与风险: 1. 市场波动加剧:量化交易通过高速执行大量买卖指令,可能会放大市场波动,尤其是在市场情绪不稳定时。 2. 高频交易风险:高频交易作为量化交易的一种形式,通过极短的交易间隔进行大量交易,可能导致市场出现短暂但剧烈的价格波动。 3. 流动性冲击:量化交易策略在特定情况下可能同时触发卖出或买入信号,对市场流动性造成冲击,尤其是在市场深度不足时。 4. 系统性风险:量化交易的普及可能导致市场参与者行为同质化,一旦某个策略出现问题,可能引发系统性的市场动荡。 5. 连锁反应风险:由于许多量化交易策略具有相似性,一个策略的失败可能引起一系列相关策略的失败。 6. 算法失效风险:市场条件不断变化,可能导致曾经有效的量化模型变得无效,给投资者带来重大损失。 7. 信息不对称:量化交易通常需要复杂的算法和大量的数据支持,可能导致普通投资者与量化交易机构之间的信息不对称。 8. 数据优势问题:大型量化基金拥有先进的数据处理能力和庞大的数据库,可能使它们相较于个人投资者拥有不公平的优势。 9. 订单流信息滥用:高频交易者可能利用订单流信息来预测市场动向,这种做法可能被视为不正当手段获取利益。 10. 市场操纵风险:量化交易有可能被用于市场操纵,如通过虚假订单误导市场或情绪操纵影响投资者决策。 证券公司利用量化交易进行市场交易的方式及风险: 1. 自营交易冲突:证券公司可能利用量化交易进行自营交易,与客户利益产生冲突。 2. 资产管理策略:量化交易在资产管理方面可能被用来复制指数或采用多因子模型等,但策略的有效性依赖于市场的可预测性。 3. 经纪业务风险:证券公司可能提供算法交易服务,但需注意这些工具可能带来的额外风险。 量化交易对中小投资者投资策略和选择的影响: 1. 加剧市场波动:量化交易增加了市场交易量,有时会加剧市场波动,增加中小投资者的投资风险。 2. 策略多样化挑战:量化交易策略的多样化和快速变化使中小投资者难以跟上市场步伐。 3. 心理压力增加:高频交易和快速执行可能引发中小投资者的恐慌性抛售或盲目跟风。 4. 技术门槛:量化交易需要一定的技术和编程知识,对中小投资者构成挑战。 5. 市场竞争加剧:量化交易的普及加剧了市场竞争,中小投资者需面对更多竞争。 6. 市场流动性增强:量化交易有助于增强市场流动性,为中小投资者提供更多交易机会。 7. 市场有效性提升:量化交易通过算法优化和数据分析提高市场有效性,使中小投资者获得更准确信息。 8. 中性策略困境:在市场极端行情下,量化中性策略可能面临较大回撤,影响中小投资者信心。 9. 市场操纵损害:量化交易可能存在的市场操纵行为损害中小投资者利益。 10. 传统投资策略冲击:量化交易的兴起使传统投资策略变得不那么有效,中小投资者需调整策略。 量化交易对市场和中小投资者的影响复杂多面,需要监管机构努力,以应对挑战。「微博股票超话」
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如何量化交易策略的过拟合和实盘表现? 在交易策略的开发过程中,过拟合是一个无法避免的问题。尽管我们无法完全消除过拟合,但我们可以采取一些方法来估计其程度,从而避免实盘表现与回测结果差异过大。以下是一些实用的方法和步骤: 排除数据和方法论问题 ️ 首先,我们需要确保数据没有问题(没有未来函数),并且方法论是正确的。例如,模型参数的设置应该使用滚动方式,而不是一次性用所有样本来设置。 使用统计框架来估计过拟合 如果只能选择一个衡量策略的指标,那么夏普率无疑是最佳选择。夏普率衡量了策略的统计强度,通过假设检验来否定“策略不能统计显著赚钱”的假设。给定交易频率和回测长度,夏普率直接对应了策略在H0下的p-value。 估计有效测试次数 褼𐨮ᨿ拟合时,一个重要的参数是有效测试次数(n)。这对应于“你到底试了多少次”。估计n时,可以考虑以下因素: 参数优化方式:如果是网格搜索,直接用网格的体积作为n的上限。 连续参数:每个参数对应大概2-5个测试。如果有10个参数,那么n的一个合理估计范围是2^10-5^10。 理论估计:如果知道VC dimension、Fano不等式或LeCam理论,可以用来更精确地估计n。 调整p值 在估计完n后,使用Bonferroni方法调整原始的p值。这样,我们可以得到一个调整后的夏普率,作为实盘表现的保守估计。 示例 𐊥悦原始策略的夏普率是6,但模型中有10个参数,经过上述估计,一个保守的前向夏普率应该在2-4之间。这意味着一个10参数夏普2的策略,实盘中可能根本无法实现。 通过以上步骤,我们可以更合理地估计交易策略的过拟合程度和实盘表现,从而做出更明智的交易决策。
「老猿分享」10月17日 A股入场信号也出场信号 依然小亏大赢 牛市行情趋势依然没变 有入场信号依然可以入场 牛市行情不要错过 让系统决定小亏大赢 不扛单,不焦虑 「今日看盘」量化交易策略老猿的微博视频
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量化交易入门:如何验证交易策略? 嘿,大家好!好久没写文章了,今天来聊聊量化交易的第一步吧。 市场热点与我的选择 最近市场上的热点真是让人眼花缭乱,新能源、氢能源这些词儿听得耳朵都快起茧了。不过,我个人还是更倾向于在ST股里滚动,暂时不想去追那些热点。至于芯片,确实缺得很,但你知道吗?有些人在一级市场上大量收购芯片囤积,然后在二级市场上大量买入芯片标的,再通过媒体放风说芯片短缺,赚得盆满钵满。等市场热度过去后,他们再把囤积的芯片抛出。这就是典型的利用资金优势操纵市场。最近监管部门也宣布要打击这种恶意囤货行为。 量化交易的核心:验证策略 彤𘍥䚨ﴯ夸干货。很多人有很多交易想法,比如均线、黄金分割线、KD指标、MACD等等。但如何知道这些方法是否可行呢?这时候就需要通过量化来验证。其实并不难,只要你会一点英文,生活再难也没这个难。 量化策略的步骤 寻找规律:在历史行情中找到特定的规律模式。 系统化测试:按照全自动系统化的方式测试每一个规律相似处。 举个例子:均线系统 输入:SMA(10)、LMA(20)、stoploss(0.01)。 加入:SMA(参数)、LMA(参数)、stoploss(参数)。 条件1:Average(close, SMA) 上穿 Average(close, LMA)。 条件2:Average(close, SMA) 下穿 Average(close, LMA)。 如果条件1成立,则在下一个K棒买进。 如果条件2成立,则在下一个K棒卖出。 如果市场位置为多单,则在成本价(entry price)的99%(也就是1%止损)位置止损。 这样一个均线策略就完成了。通过测试,大家可以看到,均线系统确实可以在市场上有盈利的效果。 结语 量化交易并不复杂,关键在于找到有效的策略并进行系统化测试。希望这篇文章能帮到你们,祝大家在交易市场上都能赚得盆满钵满!
大妈有大智慧, 弱水三千,只取一瓢。 这心态入股市, 她是妥妥的那10%人群之一。匈牙利匈牙利投资人瞿磊的微博视频
「老猿分享」10月29日A股出现减仓和平仓信号 1/ 出现了减仓和平仓信号 2/ 系统负责小亏大赢 3/ 不出现信号不入场 「今日看盘」量化交易策略老猿的微博视频
学量化交易就是为了赚钱?4个关键点揭秘 量化交易到底是为了什么?简单来说,就是为了赚钱!而且是用最简单的交易策略来赚钱。下面我来详细解释一下。 什么是量化交易? 量化交易其实很简单,就三个步骤: 首先,你有一个交易逻辑。比如说,你看到一个股票价格达到100元就买,达到150元就卖。这个交易逻辑就是你的“量化策略”。 然后,你需要证明这个策略有没有用。一个简单的方法就是用过去三年的历史数据来模拟一下。这个过程叫做“量化策略的仿真回测”。 最后,如果你发现这个策略很有效,但手动交易太累,你就想让计算机程序帮你交易。这就是“量化策略的程序化交易”。 如何评价一个量化策略? 评价一个量化策略有三个简单的指标: 平均年化收益:比如你每年收益率50%,那么1万元可以挣5000元。 最大回撤:比如你1万元,经历了1→1.2→1.1→1.3→1.1的过程,那么最大回撤就是2000元,算一下就是16%。 卡玛比例:50%/16%,意思是你为了赚50元,需要冒亏16元的风险。 什么量化策略是有效的?ኊ有效的量化策略有两种: 一种是超级简单的策略,比如均线策略、趋势策略等,这些策略有非常坚实的常识基础。 另一种是超级复杂的策略,比如深度学习、神经网络等AI策略,这些策略复杂到无法解释。 不简单又不复杂的策略,在我看来很容易失效。 什么样的人适合搞量化?劊我认为有三种人比较适合: 在校大学生:可以通过学习量化项目,然后往金融工程、数据投研、数据分析等硕士项目走。 职场人士:想从事金融投资相关岗位,比如私募、公募、券商等。 做副业搞钱的人:我就是这类人,搭一个系统,然后扔20个在里面跑,只需要偶尔关注下,收益率比主观手动操作要好,因为屏蔽了个人情绪。 总之,学量化交易就是为了赚钱,而且是用最简单的方法来赚钱。希望这些信息对你有帮助!
「老猿复盘」10月22日V25复盘,有多单有空单 1/ 复盘结果展示 2/ 持仓有多单,有空单 3/ 符合小亏大赢的设计原则 「今日看盘」量化交易策略老猿的微博视频
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