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您好,量化交易是指以数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略或自动执行策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。对于量化交易,多数投资者虽不陌生,但又深感迷惑。
量化交易的策略分为哪些?是如何去赚钱的?
常见的量化交易策略可以分为趋势跟踪和市场中性策略,趋势跟踪常见的有双均线策略、海归交易法等。常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等。其中,趋势跟踪策略中最为典型的便是双均线策略。
而量化交易由于借助计算机进行交易,能有效克服交易过程中面临的市场情绪、人性等诸多因素的影响,让投资交易及决策变得更为理性,并运用大量的历史数据做统计和回测,在此基础上做出适当的修改、调整,以形成可适应市场的交易策略。策略在形成后,往往各个决策条件也已经确定,实盘中也会按照此前既定的程序精准地执行。
量化交易常见的误区
误区1:量化投资就是高频交易
从本质上讲,大部分高频交易都属于量化交易,而量化交易不仅仅只涵盖高频交易这一种。当然,它们都是基于资本市场和计算机领域的快速发展演变而来。比如近些年大数据和人工智能的迅猛发展,让投资过程中的各个环节变得愈发智能化。同时,大量数学统计学、计算机以及金融工程相关专业的人才大量涌现,也推动了行业内策略的逐渐完善和迭代。此外,机构投资者的培育和增长也无疑为这两类投资方式提供了创业基地。
误区2:量化需要过度优化参数
当我们把交易策略写出来之后,在单个参数对上测试过之后,接下来就要进入策略开发的参数优化过程。
在进行参数优化时,遍历很多参数之后。会发现,有的参数对表现比较好,有的参数对表现比较差。而如果只是简单挑选一个看似“表现特别好”的参数对,就会在未来实盘交易时发现策略的表现其实并没有模拟盘上那么好。但参数优化的目的并不是要挑选出盈利最高,或夏普比率最高的参数对,而是我们要去发现这个策略是否是参数敏感的。这就代表着在一定范围内,不同参数的表现是否稳定,策略是否具有稳定性。
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