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编程问答

一个量化交易策略师的自白

發(fā)布時間:2023/12/20 编程问答 24 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 一个量化交易策略师的自白 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

? ? ? ? 我之前在全球top5券商工作時也主要以CTA研究為主,每天都在不停的進行各種回測和開發(fā)。彼時,部門的CTA交易主要集中在股指期貨的日內(nèi)投機上,基本市場上能搜集到的各種書籍和報告我都瀏覽過。不過,從實際運用的角度來看,不同的技術(shù)分析方法,指標類切線類也好,形態(tài)類波浪類也罷,無論其歷史背景和基本原理如何,其實質(zhì)都是基于證券交易過程中量價時空等歷史資料基礎(chǔ)上的統(tǒng)計、分析和計算。

? ? ? ?由于可供交易的期貨標的只有滬深300股指期貨,雖然所在部門同時跑了多個日內(nèi)交易模型,但基本都是一榮俱榮,一損俱損。更為關(guān)鍵的是,一般趨勢跟蹤系統(tǒng)的獲勝概率都低于40%,真正幅度大的單次盈利都是好不容易才熬來的,這說明大部分交易其實都是瞎折騰,當賬戶資金在短期內(nèi)出現(xiàn)較大回撤的時候,很容易對自己的模型失去信心,繼而陷入反復(fù)優(yōu)化的怪圈。要知道,部門的考核都是以年為單位的,如果一年下來賺不到什么錢甚至虧錢,后果你懂的。

? ? ? ? 我在讀研究生期間,有過一段奇妙的際遇,至于這段際遇是如何而來,至今想想都覺得傳奇。當時,我作為一個博士一年級的學(xué)生,曾幫一私募大佬全權(quán)管理了一只3000萬的CTA量化基金,為期一年,金字塔決策交易系統(tǒng)全自動下單,偶爾也人工干預(yù)。就是這段經(jīng)歷,讓我在畢業(yè)求職時的簡歷比同齡人豐富了不少。也正是這段交易經(jīng)歷,讓我知道了趨勢交易就是一種煎熬,因為趨勢交易是反!人!性!的:幾乎總在最高點開多,最低點開空,所以每次下單都是如履薄冰。最致命的是,由于日內(nèi)單邊走勢的下單滑點一般都比較大,如果你因為限價單沒能成交,基本這千年等一回的機會就和你說拜拜了;而如果你不顧一切去追單,則很大可能剛成交一會就觸發(fā)了止損命令,實際虧損是理論虧損的2倍還多。

? ? ? ?正因為知道了交易執(zhí)行的艱難,畢業(yè)后進入全球top5券商后,對于交易下單和盯盤,一開始我就是拒絕的。部門的交易一直都是另一海歸博士GG在做,而我只負責模型的研發(fā)和維護。他每日的工作流程就是,每天早上打開電腦,檢查數(shù)據(jù)流是否正常,然后打開模型,讓程序自動執(zhí)行,盤中各種糾結(jié),盤后各種悔恨。而這,基本就是一天的生活。

? ? ? 盤中糾結(jié):由于資金量巨大,股指期貨隨便一個波動,就是幾十萬的盈虧。落袋為安(干預(yù)模型)還是讓堅決執(zhí)行模型?這是個問題。畢竟一切浮盈皆是虛妄。

盤后悔恨:今天曾浮盈過百萬,最后居然止損出局,唉;今天要是不干預(yù)的話,本!可!以!盈利數(shù)百萬的,結(jié)果少賺了近一半,唉,唉。

? ? ? 別問我為啥總想干預(yù)模型。事實上,任何一個趨勢跟蹤系統(tǒng)都是很難堅持的,因為它們都是以捕捉相對罕見的大趨勢為基礎(chǔ)的,而大趨勢通常難得一見。在漫長的等待中,交易者很容易對自己的系統(tǒng)產(chǎn)生懷疑,轉(zhuǎn)而相信自己能夠戰(zhàn)勝概率。

別問我一年下來賺了多少。事實上,CTA的容量是非常有限的,相比于部門的中介業(yè)務(wù)動輒上億的利潤,CTA的盈利基本可以忽略。雖然后來我們又把趨勢交易拓展到了商品期貨上,同時交易了十幾個品種,但隨后很多商品期貨都開啟了夜盤模式,遂逐步放棄。

? ? ? ?因為選擇了CTA,導(dǎo)致我每天都在對自己的職業(yè)生涯產(chǎn)生懷疑,直到后來我跳槽到陽光私募開始管理對沖產(chǎn)品,開始了股票alpha模型的盈利模式。

此是后話,有時間慢慢表來。

在中國的股票、期貨市場,幾乎所有的投資者多多少少都懂點技術(shù)分析,什么MA、MACD、KDJ等等,諸如此類,不一而足。至于自己所理解的技術(shù)指標能否盈利,另當別論。

? ? ? 由于量化投資的門檻實在太低,大凡交易過商品期貨的朋友(尤其是理工科學(xué)生,畢業(yè)后想進入金融機構(gòu)以此為職業(yè)的),基本都在用自己編譯的模型進行程序化自動下單,或按模型提示的信號進行手擼。至于所交易的品種,究竟是橡膠、螺紋鋼,還是豆粕、焦炭(股指期貨的開戶門檻太高,在校生一般玩不起),則不是他所要關(guān)心的。相信大家都有這樣的體驗,如果有朋友邀請你去打麻將或斗地主,而你卻不怎么會玩,你多半會拒絕。但期貨市場不同,對于一個自己幾乎一無所知的品種,卻也敢用真金白銀去交易。

? ? ? ?這是為什么呢?

? ? ? ?因為交易者用自己所構(gòu)建的模型對該產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)進行過回測,每個月均實現(xiàn)了正收益。這TM不就是傳說中的印!鈔!機!么!

? ? ? ?然而,只有真正交易過的人才知道,要想在期貨市場憑自己所理解的技術(shù)分析去賺錢,太難!太難!要寫一個回測結(jié)果很好的趨勢跟蹤模型,對于熟手來說,基本就是分分鐘的事。但如果你把測試和實盤等同,我只能說你too young too simple。因為歷史測試充其量只是對未來的粗略估計,它或許夸大了系統(tǒng)的內(nèi)在優(yōu)勢本來是純隨機的現(xiàn)象,結(jié)果導(dǎo)致一個在歷史回測中看似有效或曾經(jīng)有效的系統(tǒng)不再有效。并且,很多初入期市的朋友,在寫模型時或多或少都犯了過度優(yōu)化的毛病,對于歷史上那些模型本沒抓住的單邊走勢,改個參數(shù)就抓住了;對于那些模型反復(fù)開倉的震蕩走勢,加個限制就避免了。可惜的是,要是可以交易歷史數(shù)據(jù)的話,這個市場上還有虧貨么?

? ? ? ?更為致命的是,即便你寫的模型確實符合邏輯,也沒有過度擬合,你以為就可以一勞永逸,躺著數(shù)錢了嗎?那是因為你忘了,測試時,你可以把幾年的模擬交易集中在幾分鐘之內(nèi)完成,即使有幾個月的回撤期,你也不覺得有啥,因為你知道了凈值曲線的未來走勢。但實盤交易時,分分鐘都是煎熬,盤中每一個波動都會刺激你的神經(jīng)。此外,模型測試時,你關(guān)注的全是盈利帶來的喜悅;而實盤交易時,你感受到的全是虧損帶來的痛楚。

? ? ? ?在實盤交易中,交易者的行為是復(fù)雜多變的,很多模型都由于與歷史的吻合度太高,市場行為的一個輕微變化就會造成效果的明顯惡化。再加上投資者某些情緒化和草率的出入場,承擔了一些本沒有必要承擔的風險,再加上傭金和滑點,如此,根據(jù)市場的實際結(jié)構(gòu)來說,大部分投機者注定就應(yīng)該發(fā)生虧損。

? ? ? 事實上,真正在市場上賺大錢的人,大都是悲觀者和幸運者。說悲觀,是因為他們都曾有過虧得睡不著覺的經(jīng)歷,知道賺錢的艱難;說幸運,是因為他們起起伏伏,但最終都活下來了。

還記得,當年部門年會時,領(lǐng)導(dǎo)讓我作為新人代表發(fā)言,我balabala,洋洋灑灑上千言,直聽得他們無不擊掌。但作為結(jié)尾,我話鋒一轉(zhuǎn),說了下面的話:

? ? ? ?要想在期貨市場上用技術(shù)分析賺到大錢,無它,兩個字而已,靠命!

周末去了一趟王府井書店,沒想到這年頭到實體店買書的人還挺多。在里面轉(zhuǎn)悠了一圈,來到股票板塊,那家伙,各種分析、戰(zhàn)法,直叫人應(yīng)接不暇。我隨意挑了幾本翻閱了一下,看完后甚是惆悵,原來自己這么多年的書都白念了,這么多年的交易體驗都白瞎了,因為所有的書都給人一種感覺:“炒股太簡單啦!”“股市就是提款機!”“我們的目標是星辰大海!”。

回家路上,我對老婆說:“要不咱別做交易了,怪辛苦的,改寫書吧?”

? ? ? “我看你有這個潛質(zhì)。”

? ? ? ? 在期貨市場,散戶憑借技術(shù)分析是能賺錢的,但前提是你能夠戰(zhàn)勝自己的內(nèi)心。但即便你戰(zhàn)勝了自己的內(nèi)心,要指望大賺特賺,基本還得靠命。

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拓展閱讀:

序號標題傳送鏈接
1雙均線策略(期貨)??量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/153
2alpha對沖(股票+期貨)??量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/101
3集合競價選股(股票)?量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/102
4多因子選股(股票)??量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/103
5網(wǎng)格交易(期貨)??量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/104
6指數(shù)增強(股票)??量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/105
7跨品種套利(期貨)量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/106
8跨期套利(期貨)?量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/107
9日內(nèi)回轉(zhuǎn)交易(股票)量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/108
10做市商交易(期貨)?量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/109
11海龜交易法(期貨)?量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/110
12行業(yè)輪動(股票)?量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/111
13機器學(xué)習(股票)?量化策略源碼https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/112
14倉位管理(1):?鞅與反鞅策略,凱利公司及其局限https://www.myquant.cn/community/topic/673/2
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20從量化角度告訴你常見的技術(shù)指標到底能不能賺錢?https://www.myquant.cn/community/topic/649/2
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22程序化交易(3):從回測到實盤,還需要注意些什么?https://www.myquant.cn/community/topic/668
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24算法交易策略的成功回測之一https://www.myquant.cn/community/topic/721
25股票中的情侶——配對交易https://www.myquant.cn/community/topic/735
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31分享幾本量化和python方面的書,可以直接下載https://www.myquant.cn/community/topic/89/2
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36談資金管理https://www.myquant.cn/community/topic/579/2
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38指數(shù)增強策略https://www.myquant.cn/community/topic/527
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40跨期套利策略https://www.myquant.cn/community/topic/525
41跨品種價差套利策略https://www.myquant.cn/community/topic/524
42集合競價選股https://www.myquant.cn/community/topic/523
43基于EV/EBITDA倍數(shù)估值法的Alpha對沖策略https://www.myquant.cn/community/topic/522
44行業(yè)輪動策略https://www.myquant.cn/community/topic/521
45海龜交易法則https://www.myquant.cn/community/topic/520

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  • 🐳 量線-技術(shù)分析示例(282p)
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一个量化交易策略师的自白的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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