探秘程序化交易PPT课件

1 探秘程序化交易 二零一四年四月 2 目录 程序化交易与量化投资是否要做程序化交易如何开始做程序化交易程序化交易的几个要点程序化交易的基本理念行情发展与策略演化实践中可选择的几个方向 3 程序化交易与量化投资 4 程序化交易与量化投资 5 程序化交易与对冲基金 6 是否要做程序化交易 7 是否要做程序化交易 定位 工具发现肉眼不能察觉的市场规律综合考虑多种复杂因素同时处理海量数据风险管理交易执行 快速 坚决 还有人不坐汽车 不用手机吗 8 如何开始做程序化交易 9 如何开始做程序化交易 交易风格与程序化交易高频交易 日内交易 波段交易 持仓多至数周 中长线 持仓数月 交易频率越高 越需要程序化交易品种选择流动性 成交量 成交金额 波动性 日内振幅 趋势性 行情走势相对简单 趋势明显 10 如何开始做程序化交易 程序化交易软硬件设备 网络网络环境 普通宽带 专线 服务器机房托管 硬件软件 市场化软件 自制软件 分析工具 SAS MATLAB R 11 程序化交易的几个要点 12 程序化交易实战的几个要点 策略的来源风险管理始终是第一位的如何正确看待历史数据测试结果 未来函数问题和过度优化问题 组合 系统性策略组合才具有长期生命力 推荐一种资金管理方法 反等价鞅策略悍马定理七十七 心态好要怎么做 一 不以暴利为目标进入市场 暴利心理在心态上就已经输了 二 制定能承受连续失利 至少三个月 的资金管理计划 这样遇到不利情况就不会恐惧 三 不报侥幸心理 不能把偶然的资金管理计划外的获利当成常态 四 坦然的面对盈亏 亏了在计划中 赚了那是行情给的 13 程序化交易的基本理念 博弈为体 量化为用 14 程序化陷阱 陷阱重重随机获利陷阱历史战绩陷阱制度陷阱流动性陷阱程序化陷阱只有正确的理念 才能防止掉入陷阱 15 程序化陷阱 从前 是这样的 16 程序化陷阱 现在 是这样的 17 程序化陷阱 使得羊群整整齐齐排列在一起 等待被捕杀的力量 叫做 程序化 市场上明显有一股 反程序 的强大力量存在 不能判断是否主观故意而为 但客观上已经有这样的效果了 程序化只是工具 如果迷信程序化的历史测试结果 被动等待历史重演 看不到市场的博弈本质 结果就必然导致程序化策略的高度相似性 18 程序化陷阱 央视期货时间兵器谱资金曲线 19 博弈为体 量化为用 悍马定理五十四 博弈为体 量化为用 你的交易对手是人 而不是K线图 当你在认真的研究K线图的时候 你的对手在研究你 市场的任何量化特征都会改变 唯独博弈本质不会改变 不能从博弈的视角来审视量化研究 就是在玩数字游戏 目前很多量化研究都是在玩数字游戏 因为他们脱离了市场本质 悍马定理三十八 历史不仅会重演 还会反着演 只知道历史重演的人都会破产的 说的清楚一点 被动等待历史重演的人 在无数个漫长的黑夜里 总有一次会在黎明前倒下 悍马定理四十二 用肉眼看 所有星星都一样 其实它们都不一样 道氏理论的历史重演的假设 是有其历史局限性的 其实历史从未简单重演 说明 关于历史会否重演 是个哲学问题 等同于 一个人不能二次踏进同一条河流 那个哲学命题 对每个人而言 判断历史会否重演的标准是不一样的 交易条件越是精细 历史就越是不会重演 交易条件越是粗放 历史就越会重演 20 希波克拉底誓言 我将牢记我并未创造世界 而且世界也不会满足我的方程式 虽然我将大胆使用模型来进行估值 但不会过分相信数量分析 我将永远不会为了追求理论的完美而忽视现实 除非能够合理解释这样做的原因 我也不会让用我模型的人们对其精准性产生质疑 相反 我将明确指出模型中的假设条件和忽略因素 我明白我的工作可能将会对社会和经济产生巨大影响 其中的许多影响超出了我的认知范畴 EmanuelDerman 21 博弈如何指导量化 审时度势 临机应变是博弈思想的灵魂炒股其实是一种博弈 毛泽东的军事思想就可以运用于股市 战争时期 毛泽东的一大军事思想就是针对敌情的变化采取不同的措施 孙子兵法 战道必胜 根据战争环境的变化随时调整策略 22 量化如何体现博弈 策略组合 低相关性 异构 丰富性 目前通常的做法建立行情分析系统 最好要有多种算法分析平台不以K线图为唯一分析对象 K线只是一种数据简化方法 使用但不完全依赖历史数据 带条件的蒙特卡洛模拟 自上而下的策略设计思想 有别于从特征值的统计分析这样的自下而上的策略设计思想 主观判断选择品种 包括基本面分析 量化操作运用等鞅及反鞅策略灵活配置仓位 同一个分析平台上准备好两套完全相反的策略 研究交替 反演的规律 适度的 反程序化 结合主观判断 手动交易 从博弈角度分析统计结果 能从博弈 市场角度得到解释的统计结论更有意义 风险管理 通过仓位配置来实现 经得起悲观预期下的压力测试 23 实例一 一个波动率突破的EA从2001年到2011年的测试曲线中间的转折发生在2006年10月 最大赢利达到19600 回落到12000 24 实例二 一个网格EA在2010年之前一直亏损 从2010年下半年到2012年年初稳定赢利 25 行情发展与策略演化 行情变得复杂是全球性的趋势度量行情复杂性的方法国外CTA主流交易模型的演变 26 行情变得复杂是全球性的趋势 27 未来行情的发展 成熟市场走过的路程 新兴市场用机械策略比成熟市场有效即使新兴市场 1983的收益远高于1990的 说明市场正在走向成熟成熟市场短期定价能力高 但是长期定价能力并不那么高 下表为Kaufman所做 28 未来行情的发展 上证指数与恒生指数的比较 可以预见 未来的中国金融市场 将向更复杂 更难用线性数学概括 一般投资人更容易亏钱的方向发展 就像要想知道一个人长大会是什么样子 我们可以想象一下 未来的中国市场 就是现在恒生指数 标准普尔那个样子 29 未来行情的发展 新兴市场与成熟市场的差异 时间 市场开创初期与成熟期的差异空间 内盘与外盘 包括香港 的差异形态特征 连续 简单波动与大幅跳空 复杂波动的差异数学描述 线性与非线性的差异适用模型 从机械系统到复杂系统 从趋势系统到多元系统 以前赢利的模型都将面临严峻的考验资金组成 从散户为主到机构为主具体实例 股指期货开盘前几个月与目前的差异 30 未来行情的发展 基本面角度的判断 金融服务业是接下去的产业发展重点资金组成决定价格运动形态 银行资本进入趋势行情减少 振荡行情增加趋势策略面临考验 可以适当关注一下振荡策略 套利 市场中性 均线回归等策略 31 度量行情复杂性的方法 32 未来行情的发展 能否走在市场前面 如果前面的推论是正确的 我们能否提前去研究一个更复杂的 更成熟的市场 再进一步 如果这种复杂性是可以度量的 那么我们是否可以通过研究市场在复杂性方面的变化 提前为下一步更复杂的走势出现做好准备 33 从分形的角度理解行情 分形 分形分形维是对具有非光滑 非规则 破碎等极其复杂特性的分形体进行定量刻画的重要参数 表征分形体的复杂程度 即分形维越大 分形体就越复杂 越粗糙 反之亦然 分形维数的作用 分维反映了复杂形体占有空间的有效性 它是复杂形体不规则性的量度 可见 分形维是度量复杂性的一个参数 34 从分形的角度理解行情 HURST HURSTHurst是表征时间序列相关效应的统计量分形维数D 2 H当H 0 5时 时间序列是标准的随机游走 不同时间的值是不相关的 即一个马尔科夫过程 该时间序列不存在记忆性 并不能预测当0 H 0 5时 时间序列具有反持续性和易变结构 一个反持续性系统比随机系统覆盖较短的距离 能够以较高的频率反转 H越接近0反持续性明显 越接近0 5随机性越明显 当0 5 H 1时 时间序列存在持续性特征 即长期记忆性的存在 未来受到过去趋势的影响 过去的事件对未来具有影响 存在长程相关特征 会形成一个个大的循环 这些循环没有固定的周期 35 从分形的角度理解行情 几个市场比较 几个市场的HURST指数比较有偏随机时间序列有效市场假说 分形市场假说成熟市场 e g Dow 收益序列长相关不明显非成熟市场 e g 上证 长相关显著 36 从分形的角度理解行情 上证 上证指数日收益分布图 37 从分形的角度理解行情 道琼斯 金融市场具有明显的分形特征分形分布可以较好的反应金融市场尖峰肥尾的特性 38 从分形的角度理解行情 尖峰肥尾 与尖峰肥尾对应的两种操盘模式尖峰 高频率密集出现 也就是振荡行情 对应振荡操盘模式肥尾 在随机分布中的小概率事件 黑天鹅 多次重复出现 也就是趋势行情或极端行情 对应趋势操盘模式如果把坐标置换一下 极端的尖峰行情 统计学意义上的小概率事件 在未来也会成为重复出现的肥尾 39 对应不同行情的操作手法 震荡策略 趋势策略 震荡策略止损平仓 空仓观望 40 国外CTA主流交易模型的演变 41 交易系统 国外CTA主流交易模型的演变 第一代CTA 典型策略 简单化的线性技术分析均线系统 信号 止损 交易周期 中长期 仓位控制 1 1第二代CTA 典型策略 突破系统 交易周期 中短期 仓位控制 1 0 1第三代全球期货CTA 典型策略 非线性预测系统 交易周期 超短期 长期平衡 仓位控制 连续控制 连续交易 组合 使用了现代组合理论 有整体波动性控制 出现交易成本控制系统 42 三代主流交易模型的行情描述方法 第一代模型策略 简单化的线性技术分析均线系统 第二代模型策略 突破系统 海龟为代表 第三代模型策略 非线性预测系统 HURST指数及其应用为代表 43 第三代策略所用的数学工具 统计模型 ARIMA GARCH神经网络SVM分形小波分析 谱分析隐马尔科夫人工智能悍马定理三十四 传统分析技术与量化分析技术如果能相互印证 预测成功率将会大幅提高 对数周期幂律模型 LPPL 与波浪理论终结楔形就是这样的典范 悍马定理十九 经过数理分析专业训练的人员从事程序化交易的优势是 他掌握了更多的描述价格运动的方法 各种方法并没有优劣 但对于某种特定的行情 总有一种或几种方法比其他方法更有效 44 目前用的最多的CTA策略 系统性策略 系统性策略管理了全球大约70 的CTA资产基本特征 多元化 多市场 多策略 多周期 大数据分析程序化交易以趋势策略为主 趋势策略可以容纳大资金 震荡 高频等类型策略容纳资金有限 45 策略与资金曲线 两大类资金管理策略 反等价鞅类策略 赢利加仓策略 趋势跟踪策略 突破策略特点是胜率低 盈亏比高收益不确定 不符合人性 但赢利是发散的 亏损是收敛的等价鞅类策略 亏损加仓策略 振荡策略 套利 市场中性 均线回归特点是胜率高 盈亏比低收益比较确定 符合人性的特点 但亏损是发散的 收益却是收敛的这两种资金曲线 代表了两种策略 两种思路 如果认为涨了还能涨的 就是认为行情出趋势了 适用反等价鞅策略如果认为涨了之后要跌了 要反向运动了 就是认为行情是振荡的 适用等价鞅策略 46 策略与资金曲线 反等价鞅类策略曲线1 期货突破策略为主的资金曲线 包含止赢策略 胜率41 2 47 策略与资金曲线 反等价鞅类策略曲线2 趋势跟踪策略为主的组合资金曲线胜率33 3 48 策略与资金曲线 等价鞅类策略曲线1 外汇振荡策略资金曲线 小止赢 大止损 49 策略与资金曲线 等价鞅类策略曲线2 外汇亏损加仓策略资金曲线 50 反等价鞅类策略 小亏大赚急赚缓亏趋势赚振荡亏等价鞅类策略 大亏小赚急亏缓赚趋势亏振荡赚 策略与资金曲线 两种曲线的特点 51 组合的迷局 投资组合理论 美国经济学家马考维茨 Markowitz 1952年首次提出投资组合理论 PortfolioTheory 他因此获得了诺贝尔经济学奖 收益 组合收益的加权平均风险 组合的协方差的加权平均缺陷在协方差加权平均的框架下 没有讨论系统性风险的空间 假设收益服从正态分布的 投资品种间是简单线性相关的 与实际情况不符 实际风险是理论计算的风险的2 3倍 Copula函数 适用于非正态分布 非线性相关 尾部相关 52 组合的迷局 如何降低相关性 多品种 多策略 多周期 多市场组合问题一 品种间的相关性高问题二 日内交易没有腾挪的空间如何降低相关性 甚至实现负相关 实践证明 普通的组合方式对降低相关性帮助有限 更不可避免回撤共振还有一个严重的问题 组合之后 交易系统成了一个灰箱 输出结果难以预料 53 组合的迷局 解决之道 假设一 所有策略及策略的组合都可以用一个等价鞅策略和一个反等价鞅策略表达出来假设二 可以通过调整仓位配比来实现胜率和盈亏比的转换 54 组合的迷局 关于仓位配比函数 分形马尔可夫链谱分析传统指标 效率函数 ADX 如何提高预测的成功率 区间预测没有人可以做到对金融市场的精确预测 但可以通过区间预测的方法提升预测的成功率 如何让系统能接受一个区间的预测 通过鞅策略的仓位管理弹性的仓位管理 使得系统有了较高的容错空间 也就提高了系统的鲁棒性 55 终极组合 配置鞅策略 反等价鞅类策略 赢利加仓策略 趋势跟踪策略 突破策略等价鞅类策略 亏损加仓策略 振荡策略 套利 对冲 市场中性 均线回归本质