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价格通道交易致胜策略

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For what I remember, I was always more afraid than anyone else. What happened? Almost nothing - I just had the bout. Are there any spasms of something wrong? Maybe he's afraid he's contagious. And then why are you talking about the devil? Why a prison? I had a piece of bread. It was fresh and fragrant. Yesterday I made him his own hand. I have to say that I really did this time. Suddenly my bite began to bang in my throat. Somewhere near the window, he sat down and began to sneak around his changing trills around. He whispers and leaves for a moment where he likes. Everywhere he finds something in his beak . I've been trying to be in his place .

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作者:王朝丞
出版社:寰宇
出版日:2011/05/25
裝訂方式:平裝
尺寸開本:25
頁數:260
內文印刷:全彩
ISBN:9789866320279

算法交易,此篇足矣!

自动化交易往往和算法交易混淆,前者是完全自动化的交易过程,买入卖出完全由计算机编程决定,即整个指令是自动创建、提交(给市场)并被执行。自动交易设施通常由采用专有执行算法的对冲基金使用并通过专属线路下单进行交易。

高频交易(HFT)是自动化交易的一个子集,技术发展让海量交易在分秒之间完成成为可能,这种交易最多也就几毫秒甚至更短。高频交易公司通过完成海量交易赚钱,在这里,快捷的执行速度是第一要义,通过电子式专属线路下单可以有缩短交易时间。你也可以学习下面这篇文章,教你如何组装入门级高频交易系统。

智能算法交易系统

算法交易系统可以用一个简单的框架图来理解,如上图所示,算法交易由四部分组成,包括数据程序、策略程序、交易执行程序和监督程序,分别和上述定义一一对应。接下来将详细讨论每个部分:

数据部分

算法交易系统可兼容结构化数据、非结构化数据或者混合数据。按照定义好的结构组织数据就是结构数据,例如电子表格、CSV文件、JSON文件、XML、数据库和数据结构。市场类数据例如收盘价、交易量等基本都是结构数据,经济类数据和公司财务数据也是结构数据。国外的Quandl国内的Wind是两个知名的财经数据来源。

模型部分

1、数学模型

基本上大多数量化模型认为任何给定证券的收益可由一个或多个随机市场风险因子所解释,这些风险因子对收益的影响程度称为敏感度。例如,一个充分分散的投资组合的收益率或许与短期利率价格、各种外汇汇率和股票市场的整体回报相关。这些因子可通过历史数据测量,用作校准模拟检验这些风险因子有效性的模型,甚至是模拟组合收益率的模型。

2、符号逻辑模型和模糊逻辑模型

符号逻辑是一种推理形式,主要涉及到谓词的评估(诸如“AND”、“OR”和“XOR”之类的逻辑运算符构成的逻辑语句),也可以是“True”或“False”。模糊逻辑放宽了二元判断——真假约束条件,并允许任何给定谓词归属于不同程度的真假判断集,这是根据集合成员函数定义的。

3、决策树模型

决策树主要分两种:分类决策树和回归决策树。分类决策树特点是输出变量会分类(例如买进、持有或卖出),而回归决策树特点是特点变量的输出是数值(例如-2.5%、0%、+2.5%等等)。决策树训练集的数据性质决定了决策树的生成类型。生成决策树的算法包括C4.5和遗传算法。

4、神经网络模型

除此之外,算法交易中还有很多用作预测股价方向,或为量化投资者预测股价变动的概率的决策模型。模型的选择直接关系到算法交易系统的表现。使用复合模型(集成)会改善预测准确度,但会增加遗传算法编程操作的复杂性。模型是算法交易系统的核心,为使算法交易系统更加智能化,系统应该保存出错的所有历史数据,并根据这一变化选择适合的内部模型。

从某种意义上说,这将持续一种(对错误)自省意识和自适应(连续模型校准),也就是说:

一切尚未终结!

执行部分

执行部分负责完成该模型确定的交易。该部分需要满足算法交易系统的功能性和非功能性要求,例如执行速度、交易频率、持仓期限、订单发送给交易所的线路是否充分。算法交易系统的每个实现环节都必须满足这些要求。

监督部分

人工智能学习使用目标函数。为量化算法交易系统的表现,目标函数往往需要数理函数来刻画。在金融领域,常用的风险测度指标包括特雷诺比率、夏普比率和索提诺比率,算法交易的模型部分正是用来最大化这些指标,而难点在于市场是动态的。换言之,以前有效的模型、逻辑、神经网络或许在以后会失效。鉴于此,算法交易系统必须使用模型的内生数据作为训练集,这种自我更新意识允许模型随环境作出调整。我们认为这种自适应意识可以作为应对不断变化的市场一种有效持续的模型校准方式。

自动化交易策略

▍市场分析

这些技术让交易员对市场行为有更深的理解,与以往尝试将交易终端、回购利率、客户和公司等不同来源的数据拼凑分析完全不同。就像扑克,及时认清新事物的本质是制胜的关键。

▍管理多元市场

▍被动应对

▍黄金期货的价格偏离

▍交易清单

▍交易算法模式识别与随机数

▍sniping 工具

▍最佳执行和订单分解

什么是技术分析?

技术分析是在过去交易价格波动的基础上对未来金融价格波动的预测。就像天气预报一样,技术分析同样不会得出绝对的预测结论,但技术分析可以提供给投资者某事件将来可能会发生。技术分析通过各种图表来显示价格时间序列。

技术分析的关键假设

技术分析适用于价格仅受供求关系影响的证券,在证券价格也受其他因素影响时,技术分析会失效。为使方法有效,技术分析对标的证券做出了三个假定:

高流动性

流动性就是交易量,交易量大的股票允许投资者在不会对股价造成巨大变动的情况下快捷简便地交易,而交易量小的股票交易过程就艰难一些,这是因为在特定的时间市场上的多头和空头并不多,所以多空双方不得不为达成交易在价格上做些让步。除此之外,流动性较差的股票往往比较便宜(有时每股不到一分钱),这意味着它们的价格可能更容易被个人投资者操纵,这些影响交易量稀少的股票的外在因素使其不适合技术分析。

无人为价格变动

没有极端新闻

技术分析的基础

道氏理论是现代技术分析的鼻祖,它并不是一个完整的结论,而是通过查尔斯·道格拉斯数年的记录拼凑而成。在道格拉斯提出的诸多理论中,以下三个理论极为突出:

价格包含一切

价格走势并非完全随机

许多技术分析人员认为价格有趋势,然而他们也知道有时候趋势效应不存在。因为价格走势完全随机时,技术分析很难赚钱。在《Schwager on Futures: Technical Analysis》中,Jack Schwager如是说道:

“观察这种情况的一种方法是,市场可能会出现随机波动时滞,其间穿插着较短的非随机行为……走势分析师的目标就是识别这些时段(即主要趋势)。”

技术分析人员相信趋势可被识别,在其基础上进行投资和交易,并随着趋势的展开获取收益。因为技术分析是用于不同的时间范围,可以识别短期或长期趋势。IBM图表说明了Schwager对趋势性质的看法。大趋势是上涨,但其中也穿插着交易区间。在交易行为之间,在上涨的大趋势下有更小的上涨趋势,在股价突破之前的交易区间股价上限时上涨趋势再度出现,当股价突破之前交易区间的下限时,股价进入下行通道。

‘“什么”比“为什么”更重要’:在《The Psychology of Technical Analysis》书中,Tony Plummer通过引用Oscar Wilde的话来解释:“技术分析师知道任何标的的价格,但不了解其价值”。作为技术分析师,技术人员只关注两件事:

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