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  • 阿布量化交易系统

    2019-11-03 16:00:58
    阿布量化交易系统(股票,期权,期货,比特币,机器学习) 基于python的开源量化交易,量化投资架构
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    2019-01-16 17:26:47
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  • 量化交易系统

    千次阅读 2020-10-28 11:09:52
    一般来说,交易有四大支柱:心理素质、创新能力、资金管理、策略 ( 方法 ) 心理素质大抵上包含恐惧 / 痛苦管理 / 乐观情绪管理,其关乎操盘者在交易时的抗压、守纪律的能力。具有交易经验的人想必都已有自身体验...

    一般来说,交易有四大支柱:心理素质、创新能力、资金管理、策略 ( 方法 )

    心理素质大抵上包含恐惧 / 痛苦管理 / 乐观情绪管理,其关乎操盘者在交易时的抗压、守纪律的能力。具有交易经验的人想必都已有自身体验,想要驾驭多大的资金,就必须练就多大的心脏,此部分如人饮水冷暖自知,许多人承受过的痛苦真是不足为外人道。

    创新能力即是进化的能力,每个参与者对交易的领悟力与适应力皆不尽相同。李尧勳 ( 自由人,freeman ) 的书中便贴切地以超级赛亚人做比喻:成功的交易者必须如同悟空靠着对武学的热情,不断地适应市场、不断地学习新事物并跟随对手进化。有些人天生就对市场具有高敏锐度,其馀则像海龟一样,需要靠着系统学习进化。

    心理素质及创新两部分敝团队以「心法」称之,但本篇的主题所要论究的是「功法」:量化交易的基本架构 - 资金管理与策略模组。

    回忆录裡交易老前辈们总描述着在纸上辛勤绘製图形的故事。拜电脑软硬体发展所赐,现下的技术分析已不再需要逐步运用尺规及铅笔跟随报价机所印出的报表后面写写画画,取而代之是券商所提供的看盘软体内琳琅满目的技术分析图表。更甚者,因为网路技术的普及、知识传递速度的爆炸、交易软体与程式语言的进化,传统技术分析已经无法满足一般或专业交易者,这年头的交易战争已经更往前迈入自动化战场。现在的交易者得以透过既有的量化运算平台 ( 例如 Excel VBA / Multicharts / 奇狐 / Wealth-Lab ) 等软体打造属于自己的武功及武器,以协助他们在这个日不落的线上游戏世界持续运作,并不间断地完整实现属于自己的交易理念。

    一个基本的量化交易系统大致上有两个分层:资金管理层与 ( 商品 策略 ) 层。框架 ( 模组 ) 决定好了,再更有系统地强化各个模组,进而更接近交易本质。

    初阶的交易者多数先选定一个邻近市场,如外汇或是熟悉的台股、台指期、台指选择权,并进行策略的开发。一个基本策略的框架大致上如下,可以分成数个模组,设计者可以依循这样的框架进行一个初步策略开发或交易程式撰写:

    01.多空指标

    也就是多数人所认知的技术分析,诸如均线、KD、MACD、董诠通道、布林通道等大家耳熟能详的指标,场内游戏者希望能够藉此探知当前市场状态,是多或空。因此璞格交易团队在设计多空指标的时候,便以非多即空的基本模型为主 ( 此处先不谈论交易风险 ),以单纯为原则举例如下:

    If Close > Average ( High , N ) then buy 1 share next bar at market

    ( 若K棒收盘价格大于过去 N 个 K 棒最高价均值 –> 做多 )

    If Close < Average ( Low , N ) then short 1 share next bar at market ;

    ( 若K棒收盘价格小于过去 N 个 K 棒最低价均值 –> 做空 )

    这个模组主要以决定策略的多空方向为目的,亦即交易者持单的正负号。许多人至此可能心中产生一个疑问 - 非多即空?那么空手这种状态呢?因为量化交易的本质是以数理金融的方式思考,在数值上就计算值便只有正负两种符号 – 上涨或下跌趋势,空手是部位为零的结果,部位数的大小不在指标这个模组中决定,是由后文将提及的部位管理 ( 风险管理 ) 模组或是滤镜所定。

    02.滤镜 ( Filter )

    滤镜的功能即是用以「过滤杂讯及假讯号」,可以是价位型态 ( 例如关键价位 ) 或是时间型态 ( 特定交易时间 )。使用某种降噪技巧分辨出市场噪音较大或是杂讯较多的状态,减少不必要或是较为不利的交易行为。

    03.进场讯号

    考量多空指标和滤镜后所进行实际的进出点位判断逻辑,可分为基本单与加码单。下方举例藉多空指标赋予实际的进出逻辑:( 以均线为例 )

    「 当收盘价位于均线之上且碰触昨日高便作多 」

    「 当收盘价位于均线之下且碰触昨日低便放空 」

    04.加码讯号

    加码讯号可视为进场讯号的延伸,可同样使用多空指标及滤镜为判断依据,亦或其他方式。以海龟的交易方式为例,依进场讯号的基本单在若干浮动损益或其他特殊状况才进行部位加码。

    05.出场讯号

    出场讯号可使用方式列举如下:

    a) 以反向讯号为出场讯号。

    b) 藉由每根 K 棒或若干时间重新运算口数公式P,若P < 现有部位则减码出场 ( 风险平衡 ),P 值的基本运用方式可参考海龟投资法则 ( Way of the Turtle : The Secret Methods that Turned Ordinary People into Legendary Traders ) 书中描述。

    c) 特定极端条件列表、例如爆量、涨跌停。

    部位管理 ( Position Sizing / 风险管理 )

    部位管理亦是滤镜的一种,但为动态方式呈现,其原理是在风险值高 ( 杂讯高 ) 的时候将部位放小,风险值低 ( 杂讯程度低 ) 的时候将部位放大。

    以上大致为拟定一个策略的基本框架,当交易者将设计完成的基本策略放置到市场后,它就成了为辛勤工作并有获利能力的一位小员工。.

    而系统顺利的在市场存活了一段时间后,交易者会渐渐增加商品及策略的複杂度,当员工变多了,甚至跨足全球市场,那么便需要下一个至关重要的分层:资金管理层。这一层面的技术需要借助第三方软体协助,如Excel或自行撰写程式。

    资金管理模组大致上也有几个环节

    1.Reinvestment ( 再投资与风险管理 )

    用以管理获利与亏损的架构,建立赢要冲输要缩的机制。爱因斯坦曾说:複利的威力比原子弹更惊人,事实上此处才是交易的决胜关键。

    2.策略终止线 ( 风险管理 )

    用以管理系统中商品进出,并确保策略运用了正确的上架与下架机制。

    3.讯号优先权处理(Priority)

    当资金有限,但出现适合下单的商品或讯号过多时,用以取决哪些讯号享有优先上架或优先停利等条件。

    一套完整的量化交易系统范畴已经超越了传统交易的型态,当它被设计为武器后,配载系统的交易者更能在市场中享有高度竞争优势

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    量化系统一般由几个步骤组成,主要有策略编写、策略回测、策略分析、仿真运行、实盘运行等,并且后端需要对接交易所接口,有了交易通道才能真正将订单送入市场中。

    量化交易是看“行情波动”来工作的,即只要行情有波动,就有机会赚取差价,可以说不管是牛市还是熊市都可以使用。币价上涨可以在原有的基础上多赚一些差价,币价下跌也可以赚取一定的差价来补贴自己的损失。

    量化交易的主要优势就在于他可以帮助投资者不受行情的波动去投资,现在也从传统金融传入数字资产行业,受到许多投资者的喜爱,也有许多投资者看到了市场

    量化交易系统可以实现更丰富的策略,程序功能也更强大,提供了丰富的历史数据和收益、风险的多角度模型评估算法,支持策略研究、回测与自动交易等功能,并且已经有了比较成熟的运作经验,投资者可以在系统的仿真交易环境中,不断地优化自己的策略模型,

    以获得自身最快的进步。

    量化投资也称之为算法交易:

    是依照算法设计程序流程得出的交易管理决策开展的交易。简易的而言就是说用把自己的项目投资念头用数理实体模型和电子计算机方式功效系数法的保持。

    量化交易系统架构:量化系统分为前端和后端,前端主要面向用户,用于策略编写、手工下单、监控、报告分析等;后端将交易和行情进行封装,以及指令路由工作,并提供最简单的接口供前端使用。

    考虑到后期接入多家交易所行情,所以将行情接收器独立出来,这样能更好的做到负载均衡,并各自将行情写入内存数据库,供其他应用调用;而行情中心将收集各接收器推送来的行情,封装成统一格式再发布给订阅者。

    交易中心与算法工人内部架构,交易中心主要负责接收客户端发送过来的指令,通过风控层后将指令路由至算法工人,由算法工人处理订单逻辑,如:条件单、追单、止损止盈单等,并最终将订单报入交易所场内,同时将回报返回给交易中心,再由交易中心将回报返

    回给订阅用户。

    交易中心还负责路由用户发送的策略指令,并根据指令分发给策略回测工人或者策略仿真工人,对应的去执行回测指令或者启动策略等。

    自动执行是让策略自动生成执行的过程,在没有任何人工干预的情况下发送给代理的信号。这是最纯粹的算法交易策略,因为它将人为干预带来的问题最小化。

    “量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲,是指量化交易的内容,将交易条件转变成为程序,自动下单;二是从广义上来讲,是指系统交易方法,就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件,智能化辅助决策体系,将丰富的从业经验与交易条件相结合,在

    交易过程管理好风险控制。
     

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  • 华宝证券LTS量化交易系统 Java API V20140311 Windows 32bit LTS API V20140311 Java 1.6 32bit 见README LTS SDK文档见: http://pan.baidu.com/s/1c0xOZao
  • 量化交易系统搭建

    2021-03-10 21:14:54
    二是从广义上来讲,是指系统交易方法,就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件,智能化辅助决策体系,将丰富的从业经验与交易条件相结合,在交易过程管理好风险控制。 量化交易至少应该包括五个方面的要素:...

    “量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲,是指量化交易的内容,将交易条件转变成为程序,自动下单;二是从广义上来讲,是指系统交易方法,就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件,智能化辅助决策体系,将丰富的从业经验与交易条件相结合,在交易过程管理好风险控制。

    量化交易至少应该包括五个方面的要素:

    (1)买入和卖出的信号系统。

    (2)牛市还是熊市的方向指引

    (3)头寸管理以及资金管理。

    (4)风险控制,运用信号源来确定止损位置,利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。

    (5)投资组合,不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数,有快有慢)以及不相同时间周期组合.,现分散组合,让交易账户波动更加稳定。

    2.量化交易的特点

    量化交易是一个比较新的概念,它最鲜明的特征就是运用模型。量化交易主要的特点如下所述。

    (1)投资视角广。凭借计算机高效、准确地对海星信息进行处理,在所有市场里去寻找更广泛的投资机会。

    (2)纪律性。严格的纪律性是量化交易明显区别于主动投资的重要特点。纪律性的好处有许多,能够克服人性的弱点,比如恐惧、贪婪、侥幸心理,也能够克服认知偏差等。

    (3)系统性。多层次模型主要包括行业选择模型、大类资产配置模型以及精选个股模型等。多角度观察主要包括对宏观周期、估值、成长、盈利质量、市场结构、分析师盈利预测以及市场情绪等多个角度的分析。

    (4)及时性。及时、迅速地跟踪市场变化,不断发现能提供巨额收益的新的统计模型,去寻找新的交易时机。

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  • 一步一步构建量化交易系统

    千次阅读 2019-07-12 09:34:59
    只要交易理念正确,无论你是量化交易者还是主观交易者都会成功,反之,无论你电脑技术多高超,仍然难逃失败的命运。 1.3 如果你忽略了这一步直接开始构建系统,我可以预见你的失败。 1.4 一套能够盈利的交易...

    第一步:解决你的交易理念。

    1.1 首先要解决的是你的交易理念,所以第一部分主要就是解决交易理念的问题,交易理念非常非常重要,交易理念是摆在首位的。

    1.2 交易理念是决定你能否成功的关键!只要交易理念正确,无论你是量化交易者还是主观交易者都会成功,反之,无论你电脑技术多高超,仍然难逃失败的命运。

    1.3 如果你忽略了这一步直接开始构建系统,我可以预见你的失败。

    1.4 一套能够盈利的交易系统,优势(胜率、盈亏比)、一致性、资金管理(风险和心理)三点是必不可少的,好的开始是成功的一半。

     

    第二步:认清自己。

    2.1 人们善于去了解很多事物,但最难的是了解自己,你永远也无法知道你到底会给别人一种什么感觉。

    2.2 你也很难了解你自己更加适合哪种交易方式,长线还是短线,对浮盈回吐能否坦然接受等。

    2.3 “认清自己”对于一个新手而言不可能很轻易做到,你可以先确定一种交易方法,然后在实盘中去体会和认识自己,这是一个不断修正的过程。

    2.4 在这一步我唯一能够给你的建议是,在完全了解自己之前,轻仓操作。

     

    第三步:选择一个交易系统。

    3.1 交易系统的选择,最关键的原则是适合你自己。

    3.2 可以从均线和通道中选择,前面已经非常清楚的讨论了均线系统和通道系统的优势和劣势。

    3.3 如果你资金充裕,你当然也可以构多套系统,但我强烈建议你从一套系统入手,不要心急。

    3.4 先运行6个月到1年时间再考虑开发新的策略,因为你同时开发两套系统可能会出现全面崩溃的可能。

    3.5 交易系统要选择简单的系统,并且要明白不可能有圣杯系统的存在。

     

    第四步:代码化交易系统。

    4.1 交易系统选择之后,你需要将这个系统代码化。

    4.2 虽然具体代码化的过程是我无法教会你的,但是我可以向你保证,如果你愿意学,不需要两个星期你一定能够自己独立的应用代码去回测。

     

    第五步:优化参数。

    5.1任何一个系统,均涉及到参数问题。

    5.2 参数的优化要避免前视偏差、过度优化和曲线拟合的问题。

    5.3 选择的参数要能够在80%以上的品种上获利。

    5.4 参数不宜过大更不易过小。

    5.5 止损和止盈的条件也可看作参数,止损和止盈在条件允许的情况下,尽可能为同一标准。

    5.6 进场参数尽可能选择敏感的参数,出场的参数尽可能选择较大的参数。

    5.7 参数的优化必须要考虑胜率、盈亏比、频率、时效性四大问题。

    第六步:风险管理和资金管理。

    6.1 风险分为黑天鹅风险和账户回撤风险,前者靠轻仓和分散化投资解决,后者是重点。

    6.2 账户回撤分为浮盈回吐和本金回撤,两者本质不同。

    6.3 浮盈回吐不重要,但也可以采取多周期多策略对冲和减仓的方法来控制。

    6.4 本金回撤是最重要的风险,控制本金回撤的方法首先是确定每一次止损的风险,然后再根据历史数据反推开仓资金。

    6.5 收益和风险的关系是相互的,它们永不分离。

    6.6 根据账户历史资金曲线创新高的平均时间,决定追加资金策略以实现复利。

     

    第七步:实盘和调整。

    7.1 在系统构建完成之后,反复确认没有BUG和明显漏洞之后,就可以用小资金参与实盘了。

    7.2 量化交易是一个不断修正和调整的过程,没有一劳永逸的系统。

    7.3 要在干预和调整之间寻找一个平衡点。

    7.4 一个调整方案想好之后,不要立刻进行,通常等待1个月以上6个月之内去逐渐调整代码和规则。

    7.5 切勿朝令夕改交易规则和资金分配,我给自己定的一个规则是一年只有两次调整资金分配和规则的机会。

     

    第八步:耐心的等待。

    投资是一生的事业,记住:

    8.1 你永远承担不起一次破产风险。

    8.2 唯有复利可以引起资金量的质变,而复利需要时间。

    华尔街有一句名言,叫做“知者不言,言者不知”,这句话我并不敢苟同,因为我正是读了很多华尔街金融学家的著作,才形成了自己对交易的理解,最终建立起自己的交易系统,如果没有这些前辈们的倾囊相授,我是不可能在一个较短的时间了解到交易的本质,分享是一种美德。

    来源:七禾网

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