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    量化交易如何建立高效的交易系统(一)

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    交易系统的几个核心内涵:

    1:心态与风险核心。在交易系统没有提出可交易讯号的时期,心态如何摆正,并且做到行与心合一,是交易系统能够发挥系统交易的首要条件。如果一套很好的交易系统,但心态急噪,无法忍耐空仓或者视那些持续飚升但不知道如何控制风险才为合理而又强行介入,那么,作为脱离交易系统控制,导致的失败,就不能归咎于交易系统程序失败,是心态失败导致了交易失败。我认为,心态是最重要的,决定了交易系统的成败。因为,在一轮行情中,你实际上担任了将军与监军的职责,然而这两者应该是分开的,这就导致了风险与情绪的失控。所以,在实际的交易中,您一定要时刻提醒自己的交易心态与风险意识。我的做法是,白纸黑字的列出自己的交易原则,贴在电脑与办公桌旁,让其不断的深入自己的交易体系。

    2:资金管理核心。

    第一,不同的资金起点会造成不同的交易系统。比如一个1000万的个体与一个30万的个体相比较,1000万的个体可能更倾向于中线交易系统,而30万的个体可能会看重短线交易系统。

    第二,资金管理会增加成功率。在交易系统出现信号时期,由于存在不确定性,此时就需要用资金管理来将不确定性因素降到可控的范围内。假设,一个可以达到70%成功率的技术交易系统,如果加入资金管理,可能会提升到80%,那么,这个技术交易系统的成功率就是80%,而不是70%。

    3:技术核心。在理清楚自己的交易思想后,寻找出一种市场的获利模式。

    4:跟踪核心。一旦介入交易系统出现的信号后,需要跟踪系统是否有转市的可能,以保证让盈利奔跑。有一点必须遵守的原则,获利的单子不能让其变成亏损单。

    5:空仓核心。当交易系统没有信号时期,是否能够达到空仓所需要的心理素质,这也是交易系统成败的重大问题。我们可以看到技术交易系统只是交易系统的一个部分,而不是全部。当技术交易系统出现信号后,实际上是人在综合做出行为决策。一份好的交易系统,包含了心态、技术、要求、忍耐、控制等等。所以,交易系统是综合分析系统。大致的来说,你可以想象一个鸡蛋:蛋黄,蛋白到蛋壳。

    心态在蛋黄的核心位置,包括控制情绪反应,受伤恢复,盈亏反应等,是一种气度和境界;方法在蛋白的中间位置,包括后台风险控制,处理突发事件,仓位和加码止损等,是一种管理和策略;技术在外层的蛋壳,是实际接触市场的部分,包括各种的技术流派、形态、指标、K线走势等,它是大家常见的有效的信心来源,而有时也很脆弱。大多数人进入市场花90%精力在技术,9%在方法,1%在心态;不过最终来看,它们的作用可能是1%,9%,90%,这也是投机的困难所在。这不是说技术没用,丰富的技术经验是宝贵的财富,有助于深刻理解市场,没有开始的技术,不会形成最后的方法和心态。悟道的过程先看山是山,再看山非山,后又看山是山。

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  • 交易是个系统的工作,它包括了你的买卖模式、交易原则、仓位控制、资金管理、心态控制,并且它们是相辅相成的。它是我未来的一个方向性研究,也是我浅薄的一点感悟,希望对您的投资带来帮助……市场真的很难混,让...

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    京东金融官方资讯QQ群:456448095 有什么想咨询的都可以来询问我们

    交易是个系统的工作,它包括了你的买卖模式、交易原则、仓位控制、资金管理、心态控制,并且它们是相辅相成的。它是我未来的一个方向性研究,也是我浅薄的一点感悟,希望对您的投资带来帮助……市场真的很难混,让我们一起冲向真理。

    一开始,请明白我们在市场中做的是一件什么事情?

    在市场中,无论你是左侧交易(预测)还是右侧交易(顺势)或者是混沌体交易,有没有至少对过一次?有没有至少错过一次?如果基于以上理念,将您操作正确的次数除以总的操作次数得出的成功率应该大于0小于1。这告诉我们一个基本的事实,只要你交易的成功率不是1,那么就存在不确定性,也就是说,交易是一件随机事件。请不要回避这个基本的事实,只有认清楚了这个事实,我们才知道我们在市场中做的是一件什么事情。在我看来,我们是在高度随机的价格波动中寻找非随机的部分,我们是在日日夜夜、勤勤恳恳的研习如何发现和分离出外汇运动的确定性因素,我们是在0与1之间决斗……

    如果您已经明白了自己在市场中做什么,那么我要告诉您在0与1之间博弈,如何制胜。我想大家都知道掷硬币猜正反的游戏,这个游戏贴近我们在做的事情,也是一门随机事件。可能很多人都知道掷硬币猜正反,只要时间够长,保持方向一致,那么你的胜率将会保持在50%。也就是说在时间够长、单方向对赌的情况下,你有一半的几率赢钱,那么如何能在50%的概率下制胜呢?这其中包含了你每次下注的多少(资金与仓位管理)、亏损或盈利的心态变化(心态控制)、亏损多少你将出局。

    简单来讲,在50%的概率下,您必须做好以下几件事情才可能获胜:第一,坚持一致性原则;第二,注意资金与仓位管理;第三,注意心态控制;第四,风险控制。但是如何能做好这些呢?或者是说我们为什么做不到这些?尽管这些看上去很简单,道理大家也都懂。核心原因是思想的天马行空。因为人类的大脑天生就是用来想问题、创造思想的,当你依据自己的买卖准则行动时,你的大脑是很难服从的。换句换说,在一个完整的、健全的人性中,我们根本无法剔除需要或不需要的情感,而它是导致我们交易行动不一的重要因素。的确,因为我们有情感,所以我们是人类,但是交易却需要冷血的人来完成,这貌似听起来有点好笑,但是它真实存在。这些因素就是阻挡我们成为成功交易者的绊脚石。所以,建立交易系统包括智能交易系统就是隔离人性,走向成功的第一步,第二步是逐步建立成功概率较大的交易系统。

    说了这么多,我无非是想表达投资人若想在市场中持续稳定的赢利,必须成功的解决两大问题:1、如何在高度随机的价格波动中寻找非随机的部分(找到技巧);2、如何有效的控制自身的心理弱点,使之不致影响自己的理性决策(知行合一)。如何解决?大量的实践证明,交易系统能够帮助我们解决这两个难题。

    什么是交易系统?

    交易系统是完整的交易规则体系。一套设计良好的交易系统,必须对投资决策的各个相关环节作出相应明确的规定。另外,这种规定必须是客观的、唯一的,不允许有任何不同的解释。一套设计良好的交易系统,必须符合使用者的心理特征、投资对象的统计特征以及投资资金的风险特征。

    交易系统的特点在于它的完整性和客观性。它保证了交易系统结果的可重复性。从理论上来说,对任何使用者而言,如果使用条件完全相同,则操作结果完全相同。系统的可重复性即是方法的科学性,系统交易方法属于科学型的投资交易方法。在实际情况中,大部分投资人往往把决策的重点放在对市场的分析和判断上,其实这是非常偏颇的。成功的投资不但需要正确的市场分析,而且需要正确的风险管理和正确的心理控制。

    三者之间心理控制是最重要的,其次是风险管理,再次才是分析技能,即所谓的3M系统(Mind、Money、Market)。如果用一个比方来形容,对市场的判断在投资行为的重要性中只占10%而已,被大多数投资人忽略的东西,才是投资行为中的决定性因素。但是,市场分析是管理的前提,只有从正确的市场分析出发,才能建立起具有正期望值的交易系统,风险管理只有在正期望值的交易系统下才能发挥其最大效用,而心理控制正是两者的联系桥梁和纽带。一个人如果心理素质不好,则往往会偏离正确的市场分析方法,以主观愿望代替客观分析,也常常会背离风险管理的基本原则。

    在展开探讨之前,我有必要先谈谈我们到底需要什么样的交易思想,因为交易思想深深的影响这一个人,可以说,交易思想是一种信仰,在每个人的心中都根深蒂固,即使错误的交易思想(如果你操作的成功率小于50%、获利率长期是负数),由于信仰的缘故,我们也会坚定遵守,不断的去坚持错误的交易方式,希望奇迹出现。那么我们该如何打破这种门户之见呢?我承认一开始接受一门新的交易思想很难,比如你以前是做顺势盘的,突然之间发现了做逆势盘更赚钱,你会怎么办?推倒重来还是修补原来的顺势技巧。

    我想,如果你一开始所接触的交易学科是技术分析,那么百分之百你会选择修补顺势技巧。为什么会这样呢?我认为,这是价值取向和知识缺陷所导致,它严重的影响了我们正确的看待一种交易思想。正确的交易思想是什么?我认为,我们应该只需要记住能够帮助我们赚钱的方法都是有效的方法。也许您觉得可笑,谁不知道啊?但是有几个人能够保证自己现在的方法是有效的,有几个人没有固执己见的想法……至少我承认,我有过。从现在开始,记住抛开门户之见,踏出来看看,也许会有惊人的发现。

    投机是一个在市场中慢慢接受教育的过程,您原有的标准很可能冒犯了市场,所以需要重新建立是非观念,重新定义什么是对?什么是错?同时,要尽快适应市场,同时作出些让步,牺牲部分的信仰,改掉过去认为理所当然的习惯标准,比如向下摊平、突破杀入、趋势线下轨买入等。

    所以,让我们平静下心灵,重新来界定对于错,建立属于自己的交易系统。我为什么一直强调交易思想的重要性呢?因为,道氏的成功是他建立了趋势系统、巴菲特的成功是他建立了价值系统、索罗斯的成功是他建立了反身性系统,他们建立系统的思想都不难(道氏假设价格沿着趋势发展、巴菲特假设价格围绕价值波动、索罗斯假设价值会剧烈波动),难在坚定不移的执行……我们呢?我们只需站在巨人的肩膀上,迈出一小步,在他们的指导思想下,找到符合自己心理特性、知识结构、可量化的交易系统即可。

    交易系统的优点:

    第一,交易系统的设计和评价方式可以帮助投资者有效的克服对方法认识的盲目性和片面性。

    大多数投资者在进入市场的时候,对市场的认识没有系统的观点。很多投资人根据对市场的某种认识,就片面的承认或否认一种交易思路的可行性,其实他们不知道,要想客观的评价一种交易方法,就要确认该方法在统计概率意义上的有效性。无论是随机还是非随机的价格波动中不具备统计意义有效性的部分,只能给投资人以局部获胜的机会而没有长期稳定获胜的可能。

    然而,我们的梦想是什么?是做常胜将军,可惜上帝不允许。我时常跟我身边的朋友这样说,投资局部获得一点利润不难,只要你严格按照我的要求来,并遵守做完这一笔交易,从此不再踏入市场。事后看,如果他遵守承诺,确实赚到了钱,可惜利欲熏心,贪婪指引着他继续战斗,结果……所以,朋友,如果你打算长期在这一行干下去,我有必要提醒,一套合理的交易系统是必要的。

    第二,交易系统可以帮助投资人有效的控制风险。实践证明,不使用交易系统的投资人,难以系统的控制风险。没有交易系统做指导时,投资人很难定量评估每次进场交易的风险,并且很难评估单次交易的风险在总体风险中的意义。而交易系统的使用,可以明确的告诉投资人每次交易的预期利润率、预期损失金额、预期最大亏损、预期连续赢利次数、预期连续亏损次数等,这些都是投资风险管理的重要参数。

    第三,帮助投资人有效的克服心理弱点,可能是交易系统的最大功用。交易系统使交易决策的过程更加程序化、公开化、理性化。投资人可以从由情绪支配的处于模糊状态的选择过程转变为定量的数值化的选择过程,即单纯判定信号系统的反映以及执行信号所代表的决策。

    阅读原文:http://club.jr.jd.com/quant/topic/1358346


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  • 本文是针对初学者讲解如何建立一个基于事件驱动的全自动化交易系统。  首先对于量化交易的初学者,建议读读 Ernie P. Chan的书籍:Quantitative Trading: How to build your own algorithmic trading business...

    本文是针对初学者讲解如何建立一个基于事件驱动的全自动化交易系统。

      首先对于量化交易的初学者,建议读读 Ernie P. Chan的书籍:Quantitative Trading: How to build your own algorithmic trading business,这本书是基础。

      量化交易系统可以分为半自动化交易和完全自动化交易两种,半自动化系统适合一个星期有几笔交易,推荐使用 Matlab, R语言, 甚至是Excel,具体建议如下:

    • 可以忽略Matlab, 它会带来很多金钱上的成本,并没有许多训练材料如博客或书籍教会你如何使用Matlab编码交易策略。
    • R语言有不少资源可以用来学习如何构建交易策略,推荐阅读:QuantStratTradeR  run by Ilya Kipnis.
    • 如果你没有编程经验,可以使用Microsoft Excel,能够使用Excel进行半自动化交易,但是不能帮助你建立一个完整的交易技术体系。

      下图是半自动化交易框架:

    trading

      对于完全自动化交易系统,适合你实时下单,可以使用C#语言,QuantConnect也是使用C#,QuantStart 和Quantopian 使用的是Python,HFT更喜欢使用C++,当然Java也很流行。

    自动化交易系统

     

    系统架构

      在课程Executive Program in Algorithmic Trading 中,会告诉你一个全自动化交易系统的架构以及其中每个组件的特点,见下图:

    全自动化交易系统的架构

      整个架构分三个部分,Application Server和Exchange,核心是复杂的事件处理引擎,市场数据输入到事件处理引擎,由引擎向交易所发出买卖交易。

      下图是来自于 “Algorithmic Trading System Architecture” By: Stuart Gordon Reid:

    系统架构

      在系统的界面层使用的是MVC模式和观察者模式,业务层分为数据源层 数据预处理层和智能层以及订单处理层,最后是报表分析层。在数据预处理层,可以使用过滤器等模式进行数据的预先处理,业务核心是CEP事件驱动引擎。

     

    开源系统

      下面介绍几个开源的交易系统:

      (1)Quantopian:使用易于学习的Python,能够自由访问很多数据集,有大量社区支持,它是这个领域的市场领导者,它的开源项目是Zipline,这是一个开源的引擎,能够引发在IDE中的backtester,其Github仓库按此。有 Google group讨论组支持。

      (2) QuantConnect:它提供开源的算法交易引擎,链接见此:link 

     

    使用Python matplotlib绘制股票走势图

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  • 从今天开始正式开启我的博客之旅,博客内容全部是我...建立第一个简单的量化模型——小市值选股票模型。 思路:在A股市场之中,在每个月月底的时候,按照市值排名,选择最小市值的10只股票买入,持有到下个月月底...

    从今天开始正式开启我的博客之旅,博客内容全部是我自己的量化心得,主要还是为自己将来中工作之中遇到相似问题,可以方便的找到答案,如果能帮到有相似问题的其他同学,我也很开心,如果帮不到的话,不喜勿喷,如果文章中有什么不对的地方,欢迎批评指正。

     

    建立第一个简单的量化模型——小市值选股票模型。

    思路:在A股市场之中,在每个月月底的时候,按照市值排名,选择最小市值的10只股票买入,持有到下个月月底,每月调仓一次,坚持一年,看收益率能否跑赢同期的创业板指数/中小板指数

     


    具体操作:

    方法1:

    自己下载数据并且进行清洗和计算,建议使用tushare网站——http://tushare.org/,数据质量不错,还免费。

    然后经过清洗和计算之后,得到自己想要的结果,我大概是用了近3天的时间才搞定,主要还是自己以前没学过python,很多函数都是现学现卖,浪费很多时间,之前的博客写过相关的内容,现在来看不值得新手学习,原因有二:

    1:下载太多,数据清洗步骤太多,需要用到pandas 的各种方法,相比较之下都不是很好的方法,毕竟量化交易的核心不在数据清洗,这些都是基本工作,如果有质量很高的数据的话,可以减少很多无用功,所以建立一个好的数据库,可以节省很多时间。

    2:在自己进行这个策略编织的时候,其实90%以上的时间都是用于计算各种数值,或者画图,这里还不包括用来评价策略好坏的夏普比率,要是加上的话,代码更多,真正策略本身的代码其实少得可怜,大多数都是脏活累活的数据清洗和整理,所以决定以后还是用第三方平台效率更高一些,可以更加的专注策略本身。

    方法2:

    使用第三方平台,目前我使用的是聚宽,我对比了一下聚宽、优矿、大宽网(已经倒闭了),都大同小异,选哪个都一样。

     

    顺便说一句,虽然这些平台都大同小异,但是代码可不能简单复制粘贴,因为底层函数库是不一样的,有可能在别的平台根本用不了某个函数,并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。

    talking is cheap, show me the code

    展示部分源代码

    def find(context):
        # 计算出要买的股票——按照流通市值从小到大排序,并且选出50只,因为有可能有ST/*ST/停牌/涨停的股票,所以先得出股票池
        df=get_fundamentals(query
        (valuation.code,valuation.circulating_market_cap).order_by(valuation.circulating_market_cap)).loc[:49,'code']
        
        # 把股票池转为列表,并且带入过滤函数得到最后的buylist
        buylist=list(df)
        buylist=filter_stock(buylist)[:30]
        
        #得到目前持仓 
        hold=[]
        for i in context.portfolio.positions.keys():
            hold.append(i)
        # 如果目前持有的股票不在buylist中,就都卖出
        sell=[]
        for i in hold:
            if i not in buylist:
                order_target_value(i,0)
        # 如果在buylist中的股票,不在目前的持仓中,就把股票放到to_buy中
        to_buy=[]
        for i in buylist:
            if i not in hold:
                to_buy.append(i)
        # 如果to_buy不是空列表的话,就给每只股票平分可用资金,然后进场
        if len(to_buy)>0:
            cash=context.portfolio.available_cash/len(to_buy)
            for i in to_buy:
                order_value(i,cash)

    代码的思路是,每个月底进行调仓,选出市值最小的股票交易,去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票,然后选择最小市值的10只,基准是创业板综指,看看结果吧。

    时间2017.1.1-2018.12.31,这波大盘走势先上后下,形成巨幅震荡行情

    跑输创指,并且整体很悲催

     

    时间2016.1.1-2018.2.28,大盘先下后上,和上次走势正好相反,但是因子的效果不同

    这次跑赢指数,但是惨胜,回撤有点过分了

     

    2014.4.28-2014.12.11,大盘单边上涨行情

    表现非常靓丽。

    结论:

    1.因子本身的确有效,但是很明显单因子是不可能直接使用的。

    2.顺风太浪,逆风就投,牛市来的时候可以搞,熊市很难做到降低风险

    如果自己有策略,但是不会写代码的话,可以给我私信,价钱从几十到几百不等,看策略实现的难易程度而定,我使用的是聚宽平台,代码写好之后,可以在上面上模拟盘和实盘,对应的券商是第一创业证券。

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交易系统的建立