量化交易策略:定义及其重要性

在这里插入图片描述
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 和 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 和 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。

使用 Incredibuild 提升你的量化交易

探索量化交易的奇妙世界很有趣吧?很高兴你在这里!

在你和我们在一起的时候,你听说过 Incredibuild 吗?

这是一个强大的开发加速平台,可以显著提升基于 C++ 的量化交易分析的性能。使用 Incredibuild,你可以加速你的回测、策略开发和风险分析,这样你可以花更多的时间寻找那些有利可图的交易,花更少的时间等待代码编译。

以下是 Incredibuild 为量化开发者提供的一部分内容:

  • 更快的构建时间,使你能够快速迭代和大规模测试策略
  • 分布式计算能力,利用高端处理能力运行复杂的模拟
  • 与流行的 C++ 集成开发环境和构建工具无缝集成

请记住,虽然 Incredibuild 可以提升你的量化策略,但在执行之前,始终要仔细检查你的代码和情绪。

想要将你的量化交易策略提升到另一个层次吗?Incredibuild 是你的入场券。

立即注册开始吧!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/36264.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

FlashST 短期交通预测领域的插件式创新

FlashST: A Simple and Universal Prompt-Tuning Framework for Traffic Prediction:一篇在短期交通预测领域的插件式创新,主要解决不同数据集和任务下的分布漂移问题。 方法:采用二阶段训练的方法,一阶段在PEMS03478数据集上进行…

STM32CubeIDE复制工程文档

目录 1. 粘贴复制2. 重命名 1. 粘贴复制 复制粘贴 重命名,别重名,点击- copy 结果 2. 重命名 重命名 ioc文件 编译 OK

IDEA 安装与激活详细教程最新(附最新激活码)2099年亲测有效!

我们先从 IDEA 官网下载 IDEA 2024.1 版本的安装包,下载链接如下: https://www.jetbrains.com/idea/download/ 点击下载(下载Ultimate版),静心等待其下载完毕即可。 激活方式: 正版专属激活码领取

教程:Spring Boot中如何集成GraphQL

教程:Spring Boot中如何集成GraphQL 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿! 引言 随着现代应用程序的复杂性增加,API的设计和…

基本的网络设备:集线器、中继器、网桥、交换机、路由器、防火墙等

基本的网络设备:集线器、中继器、网桥、交换机、路由器、防火墙等 基本功能、原理、优缺点集线器(Hub)中继器(Repeater)网桥(Bridge)交换机(Switch)路由器(Ro…

手机越用越慢?试试这4个秘籍,让手机流畅如新

智能手机作为日常生活的得力助手,最初总是以惊人的速度和流畅性给我们留下深刻印象。 但你有没有发现,随着时间的推移,手机似乎开始变得不那么敏捷,甚至出现了反应迟缓和卡顿的情况? 别让这个问题困扰你,下面是四个关…

Linux关闭swap分区操作[适用于CDH报警等]

1.查看swap分区挂载路径(没卵用) swapon -s 2.设置配置文件的swap配置 echo “vm.swappiness 0” > /etc/sysctl.conf 3.设置内存中的swap状态。有时候配置文件为0,但集群或服务仍然使用了swap分区,可能原因就是内存没有同步配置 echo “0” > …

step5:“串口设置”逻辑(下)

文章目录 文章介绍效果图SerialPort.qml代码v1代码v2代码v3 文章介绍 文章qml/c:基础界面的“串口设置”逻辑1实现了 1、串口连接,连接成功的弹窗提示 2、读取数据。 本篇文章需要实现的功能是 1)接收数据后更新“已接收”的行数 效果图 Se…

【代码随想录算法训练营第五十天|1143.最长公共子序列、1035.不相交的线、53.最大子数组和、392.判断子序列】

文章目录 1143.最长公共子序列1035.不相交的线53.最大子数组和392.判断子序列 1143.最长公共子序列 和最长连续子序列的区别是,除了在text1[i]text2[j]的时候要令dp[i][j] dp[i-1][j-1] 1之外,在不相等的时候dp[i][j]同样需要赋值,在text1…

Map的五种遍历方式

在Java中,Map是一种键值对的集合,用于存储键值对的数据结构。它提供了一种通过键来查找和访问值的方式,每个键都是唯一的,而值可以重复。 特点和常见实现类 键值对的存储:Map以键值对(key-value pair&#…

文本分类-RNN-LSTM

1.前言 本节介绍RNN和LSTM,并采用它们在电影评论数据集上实现文本分类,会涉及以下几个知识点。 1. 词表构建:包括数据清洗,词频统计,词频截断,词表构建。 2. 预训练词向量应用:下载并加载Glove的…

鸿蒙星河NEXT学习笔记

1.1 字符串 // 变量的存储和修改(string number boolean) // 1. 变量存储 // 1.1 字符串 string 类型 // 注意点1:字符串需要用引号引起来(单引双引号)字符串 "字符串" // 注意点2:存储的时候&a…

Elasticsearch开启认证|为ES设置账号密码|ES账号密码设置|ES单机开启认证|ES集群开启认证

文章目录 前言单节点模式开启认证生成节点证书修改ES配置文件为内置账号添加密码Kibana修改配置验证 ES集群开启认证验证 前言 ES安装完成并运行,默认情况下是允许任何用户访问的,这样并不安全,可以为ES开启认证,设置账号密码。 …

FPGA无网络芯片实现千兆TCP/IP协议栈,基于1G/2.5G Ethernet PCS/PMA or SGMII方案,提供18套工程源码和技术支持

目录 1、前言工程概述免责声明 2、相关方案推荐我这里已有的以太网方案网络芯片版本-->千兆网 TCP-->服务器 方案网络芯片版本-->千兆网 TCP-->客户端 方案10G 万兆网 TCP-->服务器客户端 方案1G/2.5G Ethernet PCS/PMA or SGMII 方案AXI 1G/2.5G Ethernet Subs…

Java内存模型以及多线程并发深度剖析

文章目录 Java内存模型JMM的基本概念缓存一致性与处理器优化happens-before原则总结主内存以及cpu的多级缓存模型的实现原理主内存(Main Memory)CPU多级缓存模型实现原理:多线程并发运行时可能引发的数据不一致问题总线加锁机制和MESI缓存一致性协议的工作原理总线加锁机制M…

AI大模型安全挑战和安全要求解读

引言 随着人工智能技术的飞速发展,大模型技术以其卓越的性能和广泛的应用前景,正在重塑人工智能领域的新格局。然而,任何技术都有两面性,大模型在带来前所未有便利的同时,也引发了深刻的安全和伦理挑战。 大模型&…

vscode安装lean4

本教程演示在Windows系统下如何安装Lean 4正式版。Linux和MacOS版本请参考Lean Manual。 如果你身在中国,在运行安装程序前需要做如下准备: 在系统目录C:\Windows\System32\drivers\etc文件夹下找到hosts文件。对于其它系统用户也都是找到各自系统的host…

vue vue.config.js webpack 加密混淆代码

一、下载加密插件 webpack-obfuscator npm install --save-dev webpack-obfuscatorVue CLI 本身依赖于 Webpack 进行构建和打包。不需要单独安装 Webpack 二、配置vue.config.js const { defineConfig } require(vue/cli-service) const WebpackObfuscator require(webpac…

C#中使用Redis作为缓存系统

在现代软件开发中,缓存是提高应用性能和响应速度的关键技术之一。Redis,作为一种高性能的内存数据存储和缓存数据库,已被广泛应用于各种项目中,特别是在需要频繁数据读取和高速数据处理的场景下。在C#项目中,通过使用R…

字节码编程ASM之两数之和

写在前面 源码 。 看下如何使用ASM来写如下的类: package com.dahuyou.demo.asm;public class AsmSumOfTwo {public AsmSumOfTwo() {}public static void main(String[] var0) {int var1 (new AsmSumOfTwo()).sum(1, 2);System.out.println(var1);}public int su…