量化投资技术分析实战:解码股票与期货交易模型.epub

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2021年6月18日15:33:33 评论 41

量化投资技术分析实战:解码股票与期货交易模型.epub

每一位读者翻开这本书都不是巧合,虽然“量化投资”这一概念已经被反复提起,但是量化投资领域的关注者和试图通过学习来搭建模型的交易者,依然是投资圈的少数派。由于政策限制和市场发展不成熟,虽然量化投资基金在中国市场取得了良好且稳定的业绩,但是个人投资者想要通过量化的方式完成下单交易,依然存在很多障碍。

量化交易股票期货优势所在

量化投资没有确切的定义,它泛指通过数学分析、挖掘价格波动规律,或者通过对相关宏观经济、财务数据、量价关系、资金交易等数据进行建模,寻找数据之间的关系,以获得稳定利润为目标,持续计算生成定量化的投资信号,并通过计算机严格执行。

在我看来,量化投资方式和传统的“主观分析+手工下单交易”相比有以下显著区别。

(1)业绩稳定:目前大部分量化产品长期跑赢基准指数,虽然有时也经历震荡回撤,但是只要核心策略不变、逻辑清晰稳健,其投资风格就都是稳定的并且可回测的。

(2)概率取胜可精确回测:量化分析方法一定在寻找大概率事件,这样的投资方式相对于传统投资者一定是大概率获利的,因为量化投资在数据的获取方面领先主观投资太多,且数据加工效率也领先很多。量化投资方式的不足之处是信息加工深度还不及主观投资者在少数个股上深刻。

(3)严谨且执行力强:每一次决策,都有周密的数学模型发出信号,模型的搭建者深刻地知晓为什么会在这一时刻做出这一选择。完全定量化,毫不含糊的分析方式和客观的决策方式,保证了量化投资业绩,杜绝了主观投资中人性贪婪和恐惧的弊病。如此看来,量化投资作为一种工具或者一种方法,应该被广泛普及,并让掌握它的交易者稳定获利。但实际上并非如此,通向量化投资的路途充满坎坷,一道道知识和经验门槛在阻拦投资者做出合格的模型,而且很容易造成知识误用和滥用,带来非常危险的投资亏损后果。

我个人从2007年开始进入股票市场,当时作为一名大学生受到大牛市的鼓舞,本着“配置股票跑赢通胀”的想法开始自己的投资实践,仅2008年一年就亏损资金过半。整个过程中最大的感触除亏损带来的痛心外,还有对于个人投资者信息不对称的深恶痛绝,这恰巧也成为我最初转向量价分析的主要原因。后来我在量化领域做了一些实践,看到了投资的转机。十几年时间过去了,电子工业出版社的黄爱萍编辑和我沟通时,突然觉得有必要将自己的学习和从业过程中经历的量化投资类知识做一个整理,并尽我所能公开一些机构投资者的模型框架和投资建模方法。这就是本书的由来。

在总结的过程中,也回忆了这些年得到的帮助和公司和客户的支持,以及市场的恩惠,这些力量汇合起来,让一个交易者逐步转变为私募基金管理人,并得以在高烈度的竞争中生存下来。此时我意识到对于交易者而言“长期健康的生存”比短期获利更为重要,因为投资不是短期行为,而是伴随着我们的投资生命周期的一个过程。量化投资的思路和我们所搭建的模型,能够显著改善投资者的投资决策能力,延长大部分交易者的生存时间,为交易者通过“积小胜为大胜”的路径,赢得宝贵的资金筹码和时间筹码。

正因如此,学习和探索的路途虽然不平坦,但是我对量化投资方式充满信心。在这几年的投资历程中,以私募产品方式为客户服务,我们运用多资产搭配和完全的计算机量化决策方式,发行了励京投资-稳利一号、稳利二号、励京私募学院菁英335号等几个产品,目前均取得了非常好的正回报。虽然基金产品收益率和我之前的个人账户投资收益率相比略低,但是夏普比率远高于之前投资思路的,回撤控制严格,这也是量化的魅力所在。

量化与传统交易模式融会贯通

用科学解释市场变化,用数据推导答案,这与部分交易者缺乏原则的人为主观决策,用感性面对市场波动,然后为答案寻找原因(特别是不总结失败教训,仅用少数成功案例构建起摇摇欲坠的投资逻辑)相比,显然数学的定量分析方法更值得信任。并不是随着计算机的普及量化投资才得以实现,早在20世纪初,《股票大作手回忆录》的主角杰西·利弗莫尔(Jesse Lauriston Livermore,1877—1940年),从报纸刊登的个股开盘与收盘的高低数据、交易量等数据预测第二天的交易价格,这实际上就是最原始的量化投资。

而更早的还有道氏理论的提出者查尔斯·亨利·道(Charles Henry Dow,1851—1902年),已经使用了移动平均线来表达趋势。而现代的科学家詹姆斯·西蒙斯(James Simons),在1989年到2009年间,他设计并主导的大奖章基金平均年回报率高达35%,较同期标普500指数年均回报率高20多个百分点。

我们反复强调量化投资的优势,但并不意味着这和非量化模式是冲突的,不仅不冲突,我们经常向采用非量化模式的投资者学习,他们也在分析过程中更大比例地引入量化方式加速数据的获取和对其的分析。毫无疑问,量化和主观的融合与渗透越来越明显,两种投资方法的边界反而越来越模糊。我非常钦佩基本面分析者对于好公司的判断,以及交易员对于好价格点位的判断。在本书中也试图重现投资大师彼得·林奇的PEG选股方法,重现主力资金和散户资金博弈的资金流入占比,以及经典技术指标双均线在期货和股票系统中的应用效果,毫无疑问,这些知识都来自对投资者行为的学习。

本书将着力公布一批基于动量效应的期货CTA模型,以及股票基本面和量价关系投资模型,进而到更加复杂的CTA模型和股票多因子模型,最后讲解机器学习方法在多因子建模中的实战。本书的特色之一是每个模型都公布源码,公布我们的思考假设和路径,并考虑到读者的编程门槛,从基本的语言结构讲起,并对模型做充分注释。

关于为什么要涉及机器学习的问题,首先是因为这种算法有绝对的数据挖掘优势,对于数据的拟合度非传统模型能比,其次是因为在我们严格进行因子筛选,且逻辑清晰的情况下,机器学习算法可以完全保证模型的稳健性,或者叫鲁棒性(Robustness)。最后感谢所有机器学习的开发者所编写的可调用程序,这让普通金融建模者几乎只用一两行代码,即可完成对于机器学习的初级使用。

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