量化交易策略:定义及其重要性

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Joseph SibonyJoseph Sibony
Published On:
6月 20, 2024
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量化交易是华尔街和硅谷的秘密结合点,在这里数学和算法与金钱和市场相遇。虽然它曾经是金融巨头的专属领域,但现在它比以往任何时候都更易于接触。

但不要被愚弄量化交易仍然是一种高速、高压的游戏,在毫秒间可以赚到或失去财富。你需要一种独特的技能组合,包括技术技能、金融知识和合适的工具来支持你。

加入我们,探索量化交易的美妙世界。我们将解释它是什么,如何运作,并揭示提升你的策略的顶级技术。

让我们开始吧!

首先:什么是量化交易?

想象一下你在赌场桌前,但不是依赖运气和主观直觉,而是依靠数学模型和算法告诉你确切的下注时机和金额。

这就是量化交易,它完全是关于使用数学计算和算法来识别交易机会。

任何量化交易策略都有四个主要组成部分:

  1. 建模/策略识别:惊不惊讶,找到有利可图的交易策略是交易中最难的挑战之一(在一项调查中约有50%的交易员将其列为最难)。你通过统计分析、机器学习和其他旨在识别盈利机会的建模技术来击败赔率。
  2. 回测: 让你的模型进行测试。历史数据帮助你在无损环境中分析和基准模型表现。
  3. 执行: 这是表演时间!理论变为实践的地方,你在实时中识别和执行交易。
  4. 风险管理: 因为没有人能预测一切。量化交易总是包括风险缓解技术,如止损万一一切都对你不利的备份计划。

在金融服务行业中,量化分析师执行上述所有任务以及无数其他任务,以捕捉和控制日益复杂的金融市场。

目标总是在移动,虽然上述四种技术是基础,但总有空间构建更复杂、更准确和更细致的模型。

什么是量化交易员?

量化交易员,或量化,不像老派的华尔街交易员那样依赖流畅的谈话和自信,而是使用数学和科学来摆脱情感并发现客观的交易机会。

量化交易员的技能与过去的交易员截然不同:

  • 编程语言如 C++Python R,用于构建交易模型和算法
  • 统计分析和机器学习技术,用于识别模式和进行预测
  • 高性能计算平台,用于运行复杂的模拟和回测
  • 数据分析和可视化工具,用于探索和理解大数据集

寻找有关量化交易构建的详细信息?请查看《C++ 构建加速在量化中的关键作用》。

量化交易与算法交易

简单介绍一下,因为你可能会想,量化交易和算法交易不是一样的吗?

嗯,不完全是。算法交易使用自动化系统来跟踪图表模式并根据这些信息执行交易。另一方面,量化交易更多是关于分析数据以找到机会,但不一定自动执行交易。

话虽如此,两者之间有很大的重叠,许多量化分析师和交易员使用算法来执行交易,作为其整体策略的一部分。

量化交易的优缺点

近年来,金融市场对量化交易的兴趣激增,但它仍然有其优缺点。

以下是快速概述:

优点

  • 没有人为干预: 量化交易理论上去除了人类情感的干扰。它基于冷硬数据,意味着人为错误的空间较小。
  • 较少的认知错误: 与上述相连,假设模型接收到正确的数据,认知偏差导致错误决策的可能性较低。计算机只是处理数据,没有确认偏差、锚定偏差和近期偏差。
  • 可以从过去学习: 回测允许你微调模型,看看它们在历史市场条件下的表现。
  • 处理大数据集的能力: 通过正确的构建,模型可以在眨眼间处理数据。随着大数据和机器学习技术的爆炸式增长,这对量化交易员来说是一个巨大的优势。
  • 全天候交易: 交易是全天候进行的。量化交易模型不需要咖啡因滴注来全天候工作。

缺点

  • 需要编码技能: 如果你不是编码高手,量化交易有一个陡峭的学习曲线。了解像 C++Python R 这样的编程语言是必不可少的。
  • 曲线拟合难题: 由于量化金融交易严重依赖历史数据,有时可能会陷入曲线拟合的陷阱,假设过去的模式会在未来继续。跟我们重复一遍:过去的表现不能保证未来的结果。
  • 技术故障: 虽然量化交易去除了人为因素,但它仍然容易受到技术错误的影响,这些错误可能会偏向模型或导致不可靠的输出。

五种量化交易策略

既然我们已经介绍了基础知识,让我们深入探讨一些最常见的量化交易策略:

均值回归

均值回归假设价格最终会回到均值或平均值,就像被拉伸的橡皮筋,价格最终会反弹回原来的形状。

遵循这种技术意味着买入相对于其历史均值变得低估的股票,卖出变得高估的股票。

趋势跟踪

另一方面,趋势跟踪策略假设价格在一个方向上移动将继续如此。就像保龄球一样,一些价格具有持续滚动的动量。

趋势跟踪者希望买入趋势向上的资产,卖出趋势向下的资产。他们认为,市场趋势由于动量、羊群行为和信息不对称等因素而持续存在。

统计套利

统计套利利用相关证券之间的价格差异并试图从中获利。想象一下,在商店里发现一个定价错误的物品,然后购买它以快速获利这就是套利。

当发现价格偏离时,量化交易员会买入低估的证券并卖出高估的证券,从而获利。

算法模式识别

算法模式识别发现市场数据中人类几乎看不见的复杂趋势。算法可以扫描大量历史数据,识别可能表明当前和未来交易机会的重复模式。

机器学习技术,如神经网络和决策树,在这里变得非常流行。摩根大通发现 61% 的机构投资者认为,人工智能和机器学习将在未来几年塑造交易的未来。

情感分析

另一种由机器学习驱动的策略,情感分析涉及分析新闻、社交媒体和其他来源,以判断人们对某个公司、市场、行业等的看法。

这个想法是,公众舆论和市场心理以可预测的方式影响资产价格。及早捕捉到情绪,你可以在别人之前开立有利可图的头寸。

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