量化交易入门与Python实践-覃雄派-0101 量化交易简介.pptxVIP

量化交易简介量化交易 交易的两种类型当前市场中，交易主要有两种截然不同的类型。一种是主观决定的(discretionary)，这种基金的交易策略主要依赖于基金经理自身的决策判断，索罗斯的量子基金就是代表。另一种是系统量化定价的(systematic)，它依赖于计算机交易模型作出的交易决策。量化交易简介 量化交易简介量化交易所谓量化交易，是建立交易模型，利用计算机系统强大的信息处理能力，分析必要的数据，产生交易信号，自动执行订单，以期获得利润的过程算法交易和量化交易，分别是从英文的Algorithm Trading和Quantitative Trading直接翻译过来的。除此之外，还有自动化交易(Automated Trading)、程序化交易(Programmed Trading)等相似的概念。在这里，我们不深入剖析这些概念的细微差别。我们认为，这些概念的内涵将逐渐趋同 几个概念1，量化交易quantitative trading利用量化分析方法，生成交易信号，通过买卖金融资产，创造利润。2，算法交易algorithm trading原先仅仅指订单的执行，考虑如何降低交易成本、减小市场冲击和风险等。目的并不是创造利润。?executing a large order (too large to execute all at once)3，自动化交易automated trading4，程序化交易programmed trading在本课程里，我们使用量化交易这个概念，不去严格区分这几个概念的细微差别。我们认为这几个概念逐渐趋于表达同样的意思。我们强调： 1，数据 2，数据上的分析和交易信号生成 3，自动执行交易 4，配之以风险管理和投资组合管理 目的是创造利润。量化交易简介 量化交易简介量化交易量化交易具有若干优势，包括：(1) 交易模型体现出很强的一致性(稳定性)。交易模型不像人类投资者那样具有情感，受到情绪的影响。它仅仅依赖于数据分析结果，进行交易决策。于是，它能够保持一致的交易行为，克服贪婪、恐惧、侥幸，克服认知偏差，达成投资者最重要的一种素质，即严格的纪律性。相反，由于人类投资者受到自己情绪的影响，在投资过程中，很难坚持既定的原则。(2) 交易模型可以同时处理与多个金融资产(股票、期货等)相关的海量信息，包括价格、新闻、政策发布、博客等，快速分析市场各个要素之间的关系。人脑是没有办法在短时间内把大量的数据都做一个完整的梳理和处理的。(3) 交易模型，由于有强大的计算机加持，进行数据分析和执行订单的速度(效率)，比人更快(更高)。计算机在容量和速度方面，远远超过人脑的能力 量化交易简介量化交易谈到计算机的强大数据处理能力，以AI量化交易的先驱Rebellion为例，他们大量收集各种数据。把超过20年的全球经济和市场数据交给计算机，让计算机自己找出不同因素是如何影响各类资产价格的，甚至可以观察不同行业和地区的差别。由于交易模型无需遵循固定的交易策略，而是自己去寻找价格变化的因素、和价格变化的模式，交易策略是自适应的(Self-adaptive) 量化交易简介量化交易需要强调的是，量化交易并不是万能的。计算机系统，永远无法达到人类投资经理的市场敏锐度、理解能力、反应能力、和心理素质。计算机系统的优势，在于它能够不知疲倦地追踪和分析大量的数据1，电脑系统无法达到人类基金经理解读市场环境的能力和心理的水平。2，但人类经理永远无法像系统算法管理基金那样追踪大量信息。3，系统性交易可以剔除交易中的感情因素。当一个交易员要被迫割肉时，他的心会滴血，但计算机就不在乎。 量化交易简介量化交易可能性在哪里？金融市场(股票市场、期货市场等)是一个动态变化的复杂系统，进行价格预测是一件很困难的事情。尤金·法马(Eugene Fama)在20世纪70年代提出了著名的有效市场理论(Efficient Market Hypothesis, EMH)，它指出所有可以获得的信息，立即反映在股票价格的变化中。只有新的信息到达，才能引起股票价格的新变化。每只股票在证券交易所以公平价格交易，市场对股票的错误估值都可以即时修正。于是，对金融市场的价格运动进行预测，几乎是不可能的 量化交易简介量化交易可能性在哪里？一方面，信息的传播是有一定的延迟的；另一方面，不同的人对接收到的同一信息，会有不同的解释。很多研究表明，一些宏观经济变量(Macroeconomic Variable)和技术指标(Technical Indicator)，在一定程度上能够预测股票价格的未来变化。比如，相关研究表明，南亚地区的四个股票市场的未来收益，存在一定的可预测性(Predictability)。 量化交易简介量化交易国内外量化交易简况在实际应用中，世界范