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第三期:量化入门级手册、如何做高级韭菜-

币圈快讯 币圈搬砖 2021年10月14日

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  一个高度复杂的金融领域量化简易入门量化交易是。运用各种公开资讯与数据形成的策略模型投资决策的过程从传统的人脑分析过渡到■▲■。人为非理性的干预量化交易可以降低,交易处理量极大得扩展,效的控制风险并且更有有,的定价和更佳的流动性为市场提供了更合理,中扮演非常在现代金融…

  度复杂的金融领域量化交易是一个高。运用各种公开资讯与数据形成的策略模型投资决策的过程从传统的人脑分析过渡到。人为非理性的干预量化交易可以降低,交易处理量极大得扩展,效的控制风险并且更有有▼•…,的定价和更佳的流动性为市场提供了更合理,演非常重要的角色在现代金融中扮。

  展和基础设置的完善伴随计算机技术的发•□,力吸引了越来越多人的注意量化交易中蕴含的机会和潜,比特币如何双向对冲型机构从大◁○,金基…☆,直到无数的个人到小型的团队。

  于阐述为了便,交易分为几个部分本文粗略将量化▷…◆,找策略包括寻,评估回测,系统执行,管理风险,放在执行系统上本篇会把重点△▪□,户尝试接入 cybex便于已经有自己模型的用◆▷。关于量化模型的参考资料我们在文末会附上一些□★▽,可以自行扩展有兴趣的读者。

  是非常多样化的量化策略的开发,盖的交易领域从开始所涵,资讯数据选用的,的计算方式到模型所用,有很大的差异和交易频率都□★▲。基于计算机学的机器学习 / 数据挖掘比较常见的有基于数学的统计模型和和-◆-。易的频率按照交△=▼,以大致分为量化交易可,频低,超高频高频和……▽。何持有资产超过一个交易日的策略低频交易 (LFT) 通常指任▽◇。地 相应★▪,指的是日内持有资产的策略高频交易(HFT)通常。以秒和毫秒为单位持有资产的策略超高频交易 (UHFT) 是指。

  意的是值得注,但实际运行中在短时间便严重亏损一些策略在历史回测中表现良好◁☆,见的情况是另外很常,策略不能实现长期的盈利许多可以获得较好收益的◁▪,间而逐渐下降表现随着时,进行调整优化需要对策略•□…,新的策略或者启用▽▼。管环境新的监,和宏观经济现象 投资者情绪的改变,场行为的差异 都可能导致市,的策略获利从而使你,略一般是个长期的工程因此开发寻找量化策。

  个策略模型时 当评定衡量一,化它的表现必须能够量,益与风险包括收。pdown) 和夏普比率 (SharpeRatio)现今普遍的“行业标准◁•”是最大回撤 (max dro。

  回撤最大,内 (如月度即在一个时段=○,曲线中最大的峰谷比年度) 的账户净值。用的百分比这是最常引。过去的最大回撤 历史回测可以显示,撤的一个很好的参考这是这个策略未来回△•★。

  比率 夏普,超额收益的风险 (波动性)即超额收益的平均值除以那些。能低的风险赢取相对更高的收益量化策略的理想状态是以尽可-□。

  报有一个大概的评估为了对策略模型的回◇◆,回测 (backtest)人们通常会用历史数据进行,史数据中评估表现即将模型放在历■★▷,结果并不总是可靠尽管这个回测的,常重要的参考不过是一项非。

  略生成的交易指示执行系统是由策,发送到市场执行通过某种形式■▽,是手动可以■●▽,或全自动半自动。巨大的处理能力全自动的执行有,人为因素可以减少▪■○,常见于中高频的交易策略 完全自动化的执行机制十分, (由于策略和技术的相互依存)这将经常与交易生成器紧密结合。(包括佣金-•▲、滑点和价差) 以及实时系统性能创建执行系统时的主要考虑的因素是交易成本 。

   / 策略的概念当具备了量化模型,交易的知识与技能并且掌握了自动,两者结合就可以将,化执行的量化程序创造自己的自动。

  里这,基于 MACD 的策略我们实现一个十分简单的,交叉的时候下单购买当 MACD 向上▷◁★,下交叉的时候出售当 MACD 向,一依据的信号交叉就是唯◁○=。

  的行情数据为例这里用火币网,交易所亦可换成其他, ccxt需要安装△□■。ython 做展示此例我们使用 p▼…。on API 库请点Cybex Pyth击

  阐述基本概念为了更简洁得,范做了简化这里的示,操作中十分必要的部分去掉了订单管理等实际,们的 github完整版范例请参考我。

  格预测的策略除了基于价,会依靠做市一些策略,流动性的服务也就是提供★■,差值来实现获益赚取买卖价格的,的 搬砖 也就是俗称。况下是非常高频的此类策略一般情,r 从上百到上万不等每秒处理的 orde。交易所进行对冲通常会连接多个,风险中性来实现。

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