量化交易賺錢。仔細看完受益匪淺

一、什麼是交易策略？

交易策略是一系列規則的集合，包括進場和出場的條件，資金管理和風險控制等。策略有簡單和複雜之分，簡單的策略通常使用技術指標和價格行為，複雜的策略使用高階數學和統計模型。

通常情況下，我們會認為複雜的模型更優，但實證分析和學術研究表明，複雜的模型往往過度挖掘了歷史資料，無法適應劇烈的市場變異，相反簡單的模型在長期中更加穩定。

交易策略可劃分為3個部分：指標（Indicator），訊號（Signal）和規則（Rule），而規則是核心。

二、量化交易的優勢是什麼？

交易策略一旦被轉化成機械化的程式碼，就進入量化交易的範疇，如果訊號和訂單被自動執行，就是自動化交易。

與量化交易相對的是主觀交易，交易員在沒有客觀規則指導的情況下按照主觀意願執行買賣決策。並非所有策略都可以機械化，如蠟燭圖形態（頭肩頂）或波浪理論等，這些形態的識別過於依賴主觀判斷，與RSI等技術指標有根本性區別。

量化交易最大的優點之一是規避情緒波動。價格波動會顯著影響交易員的情緒，過度恐慌和過度貪婪反過來影響決策質量。量化交易並不是聖盃，正如古老的格言所說，模型是有效的，但使用者卻不是。當模型在區域性時間失效時，使用者往往傾向於放棄模型而回歸到主觀交易，然而放眼長期，客觀的模型被證明更加優秀。

三、如何檢驗交易策略？

常用方法有兩種。一是回溯檢驗（backtest），二是模擬交易（paper trading）。

回溯檢驗利用歷史價格檢驗交易策略的預測能力。

模擬交易也被成為forward testing，使用模擬賬戶和真實資料評估交易模型。兩種方法各有利弊，一般會結合使用，即便交易策略在歷史資料中表現優秀，也會在模擬賬戶中先檢驗一段時間（6-12個月），作為重要的反饋機制。

四、交易策略的型別？

趨勢跟隨（Trend Following）

趨勢跟隨也稱為動能效應（Momentum），指做多（做空）過去一段時間表現最強（弱）的品種。趨勢可以用羊群效應解釋，當價格呈現明顯的上升趨勢，激勵更多投資者進場做多，反過來推動價格進一步上漲。行為金融學用“反應不足”來解釋動能效應，投資者對新資訊的反應不足導致價格某一個方向持續運動，即便基本面已經發生變化，投資者仍然沒有做出改變。

通常情況下，動能效應可以分為兩種，一種是時間序列動能，另外一種是橫截面動能。時間序列動能專注於市場擇時，當價格上穿200日均線時做多，當價格下穿200日均線時做空。橫截面動能研究價格的相對強弱，做多一攬子品種中最強的品種，與此同時最空表現最弱的品種。

均值迴歸（Mean Reversion）

主要思想是價格會向長期均值迴歸。當價格過度上漲，策略要求做空，當價格過度下跌，策略要求做多。這個策略既可以用於短期，也可以用於長期。行為金融學家指出，投資者在短期和長期存在“反應過度”，當他們意識到基本面發生根本性轉變，頭寸的扭轉導致價格趨勢的逆轉。經典的策略包括RSI2，這是一個押注價格迴歸均值的短期交易系統。

價值投資（Valuation）

價值策略透過研究基本面因素，鑑別價格偏離內在價值的程度，決定做多或做空某隻股票。在某種程度上，價值投資與均值迴歸相似，不同之處在於分析方法。均值迴歸研究價格變化，價值投資聚焦基本面分析，分析師透過研究財務報表，如現金流和營業利潤的變化，來判斷股票的內在價值。PE（市盈率）是常用的估值指標，一個簡單的策略可以是對標普500的所有成分股按照PE大小進行排序，然後做多PE最低的10只股票，做空PE最高的10只股票。價值投資並不適用於外匯市場，因為我們很難準確評估貨幣對的內在價值。

季節性效應（Seasonality）

資產價格有時會呈現季節性效應。最經典的案例莫過於“小公司的1月效應”，研究發現，小型公司在每年的1月份表現優秀，如果在12月末購買小企業的股票，持有1個月的時間，該策略的收益率顯著高於標普500的買入並持有策略。季節性效應的成因非常複雜，經濟學家往往給出自相矛盾的解釋。交易員並不需要理解市場異象產生的原因，而是利用這種異象賺取財富。在外匯市場中，季節性效應並不常見。

情緒（Sentiment）

“買預期，賣事實（Buy the rumors, sell the facts） ”是最經典的行情，尤其是在外匯交易中。投資者買入預期上漲的貨幣對，導致短期價格快速上漲，一旦預期得到兌現，多頭平倉結利導致趨勢反轉。常用的情緒指標包括：看漲/看跌期權比例，CFTC期貨持倉等。除此之外，投資者還可以利用搜索引擎的關鍵詞趨勢，媒體焦點，部落格文章和論壇熱點等來判斷市場情緒，進而制定交易策略。

統計套利（Statistical Arbitrage）

利用證券的錯誤定價來獲利，分析師經常使用複雜的數學模型來挖掘套利機會。一個簡單的例子是“成對交易（pair trading）”，考慮黃金和白銀這兩種高度正相關的資產，如果黃金價格相對於白銀過度上漲，就做空黃金並做多白銀，押注價差的均值迴歸。統計套利既可以用於股票市場，也可以用於外匯市場和衍生品市場

我以前做過一段時間，15 16年確實賺到錢了，17 18年虧回去不少後面又不做了，不做之後行情又好起來了，這個東西要堅持，不過真正賺錢是主觀分析配合程式化交易系統，單純程式化其實蠻差的！

我做量化交易也有兩年，研究過趨勢策略，馬丁策略，網格策略，這裡面有幾個問題，趨勢策略不適合震盪行情，馬丁策略不適合單邊行情，每種策略都有自己適合的行情，但是也決定了它們的侷限性，那就是不可能完全所有的行情，所以量化交易一般來說還需要配合人工分析，量化模型只是一個執行的工具而已。