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  • 年化70%低价股策略-量化笔记1

    千次阅读 2016-12-17 08:57:12
    科普量化的优势及方法,用年化70%低价股策略演示打法、顺带讲述技术指标含义。 下期系列文章: 《行业轮动策略》《动量与反转策略》《alpha系列》 搜微信:FineTech_knight,或扫描文章最后二维码 ...

    本期内容

    科普量化的优势及方法,用年化70%的低价股策略演示打法、顺带讲述技术指标含义。

    下期系列文章:

    《行业轮动策略》《动量与反转策略》《alpha系列》

    搜微信:FineTech_knight,或扫描文章最后的二维码

       谈起量化不得不提一个比巴菲特还赚钱的人-西蒙斯,他的基金年化收益超过60%(巴菲特年化复合率大概在20%),那问题来了为何他的收益如此炫目呢? 如果略有差距只会是研究细节的问题,差距如此明显则投资思路必然是有本质不同。也的确如此西蒙斯是通过研究历史数据发现统计相关性, 预测期货、货币、股票市场的短期运动,通过数千次日内交易捕捉市场机会,交易策略自动准确,交易量之大曾占整个纳斯达克的10%,这种技术就是本号所研讨的量化投资。 当传统投资人还在研究“别人恐惧我贪婪,别人贪婪我恐惧”的时候,Quanter已经开启'智能', 借助起机器的无穷计算力量。老规矩蓄势完毕我们开始吧。  

    1. 什么是量化投资:

       解释1 : 利用计算机并采用一定数学模型区实现投资理念、实现投资策略的过程。

       解释2: 基于数据的研究与建模,发现市场的无效性(简单来说就是挖掘mis-pricing的投资机会)而建立的一套投资规则,这套规则可以是量化择时的建议,也可以是量化选股的建议。

    2. 量化的优势 :

      纪律性、系统性、及时性、准确性、分散性。

      纪律性是指程序有严格的买入卖出策略和风控手段,避免了情绪化。

      系统性: 通过多层次多角度及海量数据观察,扑捉更多的机会。例如放眼全球市场、覆盖所有大类资产,24小时程序待机。

      准确性: 准确把握交易机会,克服主观偏差。

      分散性: 靠概率取胜,通过分散投资、多次投资取得大概率的收入而非豪赌。

    3. 量化包括什么: 

       包括: 量化选股、量化择时、统计套利、股指期货套利、期权套利、算法交易、高频交易等。

    3.1. 量化选股:

       量化选股是利用定量的数据分析方法选择股票组合,期望获得超过基准(上证、沪深300)的投资。总体可以分为两类:

      第一类通过基本面选股,第二类通过市场行为选股

      具体来说,基本面选股有:多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型

      市场行为选股有:资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股

    多因子模型是应用最广的选股模型,原理是采用一系列的因子作为选股标准,满足这些因子的股票则被买入,不满足的卖出。多因子相对比较稳定,因为在不同条件下,总有一些因子会发挥作用。

    行业轮动与风格轮动类似,由于经济周期的原因,总有一些行业先启动,有的行业跟随,在经济周期过程中依次对这些轮动的行业进行配置,则比买入一直持有的策略收益要高。

    资金流选股: 基本思想是利用资金的流向来判断股票的涨跌,如果资金流入,则股票应该会上涨,如果资金流出,则股票应该下跌

    动量反转模型:强的股票在未来一段时间继续保持强势,弱的股票在未来一段时间继续弱势,这叫做动量效应。过去强的股票在未来一段时间会走弱,过去一段时间弱势的股票在未来一段时间会走强,这叫做反转效应。如果判定动量效应会持续,则应该买入强势股,如果判断出现反转效应,则买入弱势股。

    量化的其他方面我们稍后几期再讲,本次先借用案例来进一步讲述量化的相关指标。

    4. 低价股策略案例


    16年6月至今年化收益30%,最大回撤4.1%


    13年6月-16年12月年化收益70%最大回撤14%

    初始资金100w,从沪深300中对股票价格排序,选出前30只等权重配市值。盈利40%止盈,亏4%止损。 13年-16年的夏普比率为3.32,信息比率1.76,阿尔法67.7。

    夏普比率(Sharp Ratio: 夏普比率,表示每承受一单位风险,会产生多少超额报酬,这里风险被定义为波动率,即组合收益的年化标准差。夏普比率越高,每单位风险创造的超额收益越多。ps.一般大于1.5就算可以

    息比率表示单位主动风险所带来的超额收益。信息比率=均值/标准差。以马克维茨的均异模型为基础,用来衡量超额风险所带来的超额收益。它表示单位主动风险所带来的超额收益。

    阿尔法: 与基准对冲掉系统风险后,相对于基准的超额收益。

    先讲一个粗陋的低价股策略,简单来说买3块下的低价股严格止盈止损:

    运行走势是这样的:


    从图可见,2015年3月开始就选不出低价股错过了3月后这波凶猛的涨势,同时在2016年1月回撤过大,所以在此基础上采用价格排序,有较大回撤后短暂休息的思路进行调整,最终达到了70%的年华、68%的阿尔法、14%的最大回撤。

    此篇完,后续继续讲其他量化方法,下次见。



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  • 策略模式的含义以及优势 针对一组算法,将每一种算法都封装到具有共同接口的独立的类中,从而是它们可以相互替换。策略模式的最大特点是使得算法可以在不影响客户端的情况下发生变化,从而改变不同的功能。换句话说...

    策略模式的含义以及优势

    针对一组算法,将每一种算法都封装到具有共同接口的独立的类中,从而是它们可以相互替换。策略模式的最大特点是使得算法可以在不影响客户端的情况下发生变化,从而改变不同的功能。换句话说,当你的代码里面有很多不同场景的if -else的逻辑判断,并且他们都相互独立,那么我们就可以使用策略模式将它改造成的几个类来维护这些逻辑已达到解耦的作用。

    策略模式的组成

    1.抽象策略角色:这个是一个抽象的角色,通常情况下使用接口或者抽象类去实现。它作为所有实现类的父类,所有需要独立实现的逻辑都继承他以实现多态。

    2.具体策略角色:包装了具体的算法和行为。对比来说,就是实现了抽象策略角色接口的实现一组实现类。

    3.策略入口角色:此类的内部会持有一个抽象角色的引用,给客户端调用。即该类会持有一个抽象策略角色的成员变量,通过该变量,我们可以写一个方法接收客户端传来的要实现的参数,并返回相应结果。

    策略模式具体实现

    1.首先我们创建一个抽象策略角色,这里是一个计算接口,用来计算一组数字。

    public interface Calculate {
    
        double cal(int i,int j);
    }

    2.第二是我们写两个实现类实现计算接口,一个实现加法,一个实现减法。

    public class Add implements Calculate {
        @Override
        public double cal(int i, int j) {
            return i+j;
        }
    }
    public class Subtraction implements Calculate {
        @Override
        public double cal(int i, int j) {
            return i-j;
        }
    }

    3.然后是对于这个计算接口编写了一个计算器类,用来作为计算的入口,他就相当于是为需要调用计算这个逻辑而提供一个一个服务入口。

    public class Calculator {
        private Calculate cal;
    
        public Calculator(Calculate cal){
            this.cal=cal;
        }
    
        public double getCalculate(int i,int j){
            return cal.cal(i,j);
        }
    }

    4.接着是测试类,用来模拟调用计算器类,实现我们的策略模式。

        @Test
        public void calculatorDemo(){
            //此次计算加法,因此实现子类加法类
            Calculate cal=new Add();
            Calculator c=new Calculator(cal);
            System.out.println("i为12,j为5,计算结果为:"+c.getCalculate(12,5));
    
            此次计算减法,因此实现子类减法类
            cal=new Subtraction();
            c=new Calculator(cal);
            c.getCalculate(12,5);
            System.out.println("i为12,j为5,计算结果为:"+c.getCalculate(12,5));
        }

    5.最后是运行结果:

    当你需要加法运算时,你通过接口new一个加法实现类出来,然后创建一个计算器类,以此作为入口进行传参计算,即可得到加法的计算结果;反之new一个减法实现类即可实现减法计算结果。

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    10. 代理键生成系统

    • 自然键:自然键是已经存在的一个或多个属性,它在业务概念中是唯一的。
    • 代理键:引入一个不具有业务含义的列作为键。

    引入代理键增加了业务的复杂行,减少键与业务的耦合程度。目前比较流行的做法是不引入代理键增加复杂性,在业务抽象过程中存在巨大优势的时候再进行代理键的引入。

    实现代理键有几个常用的选择:

    • 使用数据库赋值。大多数主要的数据库供应商–例如Oracle、Sybase以及Informix–实现了被称为递增键的代理键策略。基本理念是在数据库服务器中维护一个计数器,将当前值写入一个隐藏的系统表来维护一致性,并用于赋值一个新建的数据行。每创建一行,计数器递增并将值作为该行的键值。不同供应商的实现策略不同,有时候值在所有表之间都是唯一的,有时候只在单个表内部是唯一的,但是基本概念相同。
    • MAX() + 1。一个常用的策略是使用整数列,第一条记录从1开始,然后新行的值设置为该列的最大值加1,最大值用SQL函数MAX获得。虽然这个方法简单,但是对于大表存在性能问题,而且它只能确保表内部的唯一键值。
    • 全局唯一标识符(UUIDs)。GUIDs是128位值,来自以太网卡ID或等价的软件表示以及系统当前时间的哈希值。该算法是由开放软件基金会定义的。
    • 全球唯一标识(GUIDs)。GUIDs是微软扩展UUIDs后的标准,遵从相同的策略,如果存在以太网卡使用网卡ID,如果不存在,使用软件ID与当前时间计算一个哈希值,确保在机器内部唯一。
    • 高低位策略。它的基本思想是键值,通常称为持久化对象标识符(POID)或者简称对象标识符(OID),分为两个逻辑部分:从指定来源获取的唯一HIGH值和应用自身分配的N为LOW值。每获取一个HIGH值,LOW值设置为0。例如,应用请求一个HIGH值并被赋予1701。假设LOW值的位数N为4,那么赋予对象的POID将会由17010000、17010001、17010002等等直到17019999组成。此时,再获取一个新的HIGH值,LOW值设置为0,再次重复。如果另一个应用在之后立即请求了一个HIGH值,它将获得1702,而它创建的对象被赋予OIDs将会是17020000、17020001等等。正如你所看到的,只要HIGH值唯一,所有的POID值将会唯一。在www.theserverside.com上可以找到一个HIGH-LOW发生器的实现。
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