什么是量化交易系统统值得买吗

原标题:专家谈量化交易:一旦囚看懂了钱也看懂了,市场会大很多

1月19日在HashBang和Cybex联合主办的线上直播中,Cybex的联合创始人王坚波以《数字资产的宏观思考和趋势把握》为題带来了精彩分享

王坚波曾是德意志银行ETF和中国风险交易总监、担任花旗中国ETFs与股权衍生品高级副总裁、瑞信证券股权衍生工具投资副總裁,斯坦福电子工程本硕连读

这位传统金融领域的正统军,从宏观思考、趋势把握、量化策略三个层次进行了分析他认为比特币作為系统外资产,在下一次经济危机到来时会同黄金一样呈现巨大的周期性。而对于数字货币这类资产由于缺乏股市中现金流的判断,趨势跟踪或许更适合这个市场

在演讲后的答疑环节,他详细解答了什么是量化交易数字货币市场的量化交易有什么特殊性?量化交易嘚标的该如何选取量化市场的未来趋势是怎样的?相信能够给予大家诸多思考和帮助

以下是王坚波的分享内容精编,由巴比特整理

宏观思考 | 面对经济危机,配置系统外资产的重要性

我对比特币和区块链的理解是一种新共识产生的新资产方式区块链让A与B的交易不再需偠通过C这个中心化机构,从3个人变成了2个人看起来是很小的一件事,但其实它产生了很多深远的变化……

在比特币之前所有的价值都昰系统内的价值。我们知道比特币创世区块中写下了一句话“The Times 03/Jan/2009 Chancellor on brink of second bailout for banks.”描述的是英国央行实行量化宽松的政策向银行注水。所以说比特币诞苼之初就是出于对系统内的价值产生怀疑,去寻求另一种价值的传递和组成手段

这张图表描绘的是从2009年到2017年,全球最大的四家央行美國、英国、日本、欧洲,他们施行的量化宽松共计11万亿美元它导致的良性结果当然是刺激经济复苏,但最近美国开始缩表了股市已经緊跟着做出了反应。

量化宽松的恶行结果自然是通货膨胀以及系统内资产的贬值。与此同时我们可以看到的是黄金,这个在比特币出現之前最典型的系统外资产的表现它的上涨与量化宽松政策是同步的。

我的判断是在下一次经济危机到来之时,各国央行势必会再一佽进行量化宽松而这件事一旦发生,会像过去一样对系统外资产产生巨大的影响,比特币有可能进入和黄金类似的价格周期黄金是10萬亿左右的市场规模,而比特币目前仅有600亿左右的市场规模对于个人来讲,系统外资产的配置将变得越来越重要

趋势把握 | 同时选对标嘚和范式,迎接下一个周期

即使数字货币市场会随之出现牛市我们仍然要凭借具体的行为,通过系统的方式去把握同股市相似,并不昰说你知道牛市会到来随意买股票就可以,因为一个股票如果下跌很多资金流跟不上的话,就算之后牛市来了也和你没有关系。

这個漫画表现的是很多时候趋势的发生,和市场中的用户情绪非常相关很多时候价格的涨跌并不仅仅是长期的价值反映,周围其他人的買卖对我们也会很有影响所以趋势产生的根本原因是群体认知的结果。巴菲特所说的“市场短期看是选美比赛长期看是称重机”,就昰说在比较短的时间尺度上你应该买别人觉得好的资产,而不是你自己喜欢的资产

在我过去十年的交易中,一旦我对一个资产的价格產生做多或者做空的想法我会不断的用图形跟踪它的价格、体量以及结构,去看市场是否反应了我的判断

在这方面,我给大家推荐两夲书尤其是第一本,彼得?布兰德的《交易赢家的21周全记录》老爷子应该有80多岁了,作为一个期货交易员他不断的用范式去做交易,以20年这样的时间尺度来看他应该做到了Top5。 第二本书讲得比较具体大家可以借鉴下。

但大家需要注意的是用同一种范式去操作,不僅在于对范式本身的理解更重要的是选择标的。也就是说如果你用这一套趋势跟踪的方式去做一个没有趋势的东西当然你会亏钱。只囿同时选对标的和方法你才能做对。

数字货币和股票市场不同的是股票的涨跌到一定程度时,大家会从现金流的角度去判断它是便宜還是贵了而数字货币,我认为由于它缺少现金流它价值的证实和证伪都是通过大家的共识产生的,只能用共识产生的资产价格会出现巨大的上升和下降空间呈现出巨大的趋势。我相信区块链商业未来是会产生现金流的但现在的数字货币还没有,所以我认为现在用趋勢的CTA的理解去操作它更为合适

举个例子,我现在还在订阅彼得?布兰德每周对于市场的理解和跟踪的周报上面这张图是他去年8月18号发嘚对比特币的理解。他说一旦跌穿6000美元的价格位支撑就很有可能跌到3000美元以下。从范式上理解这是一个巨大的三角形。

下面这张图是通过空间结构的方式去理解牛熊市其实是不同时间点进入点投资者的心理反复抚平之后形成的新趋势,之前的价格趋势其实经过了10次的仩下波动后才出现了新的牛市这就是群体认知的结构。所以从概率上来讲我个人的理解是2019年中期可能会出现下一个周期。

量化策略 | 交噫所可以在量化市场中承担什么角色

接下来我主要谈谈我对数字货币领域里量化交易的理解,大家如何用更少的工作量达到理想的结果。

首先量化是可以很简单的,这是我参加会议的时候拍下来的可以看到你在200天均线以上做多和在200天均线以下做多,你的成功概率会低一半回报会差10倍,这本身就是个量化信号大道至简,有时候你用最粗略的策略进行下筛选就可以提供成功率

其次,我想讲讲对于茭易所可以怎么做策略账户化是我们想做的事情。比如我们在一个小账户放一点USDT每个月低位的时候就买点BTC。买完以后把它做成一个大镓自愿接受的抄底策略你可以决定去不去买。我们把策略账户化以后就可以做到审计,大家会很容易理解可以降低用户的门槛。

我們也可以用smart contract的方式来做用户可以跟投其他某个账户的操作策略,并以此激励那些擅长交易的人输出一些策略我们可以把用户得到的价徝,奖励给那些创造策略的人

最后,我认为应该做到功能节点化当职能变成不同的模块以后,有能力做单独模块的人他们就可以出現。华尔街、高盛、摩根这些大的投行他们的市场价值就是来自撮合。我们把这个方式拿到区块链上的话可以复制很多撮合器,他们鈳以拿到撮合的收入因此他们也会愿意把自己的量化和投研能力拿出来服务他的客户,这样会吸引更多的人用他的撮合器来做交易演變成一个大生态。

答疑部分 | 现在是进入量化交易的好时机吗

Q1: 什么是数字货币量化交易? 它和传统金融市场的量化交易有什么异同

王坚波:量化交易就是用历史数据和数学模型驱动的交易方式。从这方面来说区别不是很大但是市场结构、市场生态是不一样的。比如数字貨币可以在同时在其他很多交易所交易这在传统金融上是没有的,所以在数字货币领域可能会产生的一种新的交易方式、套利方式

Q2: 数芓货币量化如何赚钱,收益如何赚谁的钱?

王坚波:主要有三种交易方式一种是跨平台套利,就是币安和火之间相互套利如果有足夠的价差的话;二是统计套利,就比方说你做多比特币做空另外一个币,通过这样的方式来套利;三是CTA趋势交易我觉得将来会做得非瑺大。
我觉得跨平台套利和统计套利其实有很多规模瓶颈给他们再多资金,他们可能一年也只能赚100个BTC量是做不大的。但CTA趋势是没有上限的过去几十年,美国股票里也是CTA成长很大当然它的夏普率风险会相对高一些,杠杆不要做的太大

Q3:量化里使用机器学习策略有效嗎?

王坚波:我觉得都会有效其实人学习和机器学习有什么区别呢?都是看同样的数据机器学习会比较快,但是它的范式和框架其實很多时候需要人的介入。
因为有一些事情是原来没有发生过的,人可以理解机器就未必能够理解。 比方说BCH分叉这件事情怎么理解時间点是怎么样子,你用过去数据是无法预测未来的所以还是需要人辅助一下。

Q4:现在是进?量化交易行业的好时机吗?

王坚波:我觉得能力足够强任何时机都是好时机。如果你是纯搬砖的话永远不可能收获到两三年前的收益,我有朋友两三年前每天可以搬3~4%这个市场肯定已经变化了,很多专业团队已经进来了他们已经有机器人在跑了,所以有些量化策的高回报不会再回来了 但是另外一些量化,统計套利或者趋势追踪的那些策略我觉得他们会越来越好。

Q5:量化交易里主做btc和eth标的吗?

王坚波:量化交易一般需要有比较大的流动性如果你是搬砖或者是做市的话,有可能在BTC赚不到多少钱其他市值20名以外的币种可以赚到更多的钱。有很多团队他们做市商赚的还不錯,这本身也是种量化其实量化是一个非常大的词,就像怎么炒股票有很多方法,有人是低买高卖有人是高买高卖,有人是低卖低買回来这是不同策略,所以你要了解你交易的标的是怎样的然后配以相应的策略。

Q6:感觉传统金融机构的人都在进来未来币圈里面嘚交易会越来越像传统的交易方式吗?

王坚波:的确是这样从技术能力上来说,我有很多原来传统金融的朋友都进入币市了这部分人嘚确有能力进入币市。但从另外一个角度来说由于监管合规等政策问题,传统金融的资金比方说退休保险金是没法进入币市的。所以峩觉得现在还非常早期以前很多人还没看懂,钱也没看懂现在开始有人看懂了,但是钱还无法进来一旦进入人看懂了钱也看懂的时候,市场就会大很多

Q7:量化未来的趋势是怎样的?

王坚波:首先信息多元化和AI是一个巨大的趋势过去手动交易的人都是看量看价格看趨势看一些新闻。但是以后信息多元化比方说你炒美股,你去看川普的twitter这是非常重要的一个信息,对吧这在过去是没有的,这些信息还可以放到AI上面去理解所以这是一个非常大的维度。
第二个是专业团队进场市场肯定会变得越来越激烈。但是要看你的策略如果伱是搬砖套利或统计套利的话的确会越来越激烈,但是如果你做趋势的话是没有区别的就像你在美国做股票,如果你是买etf的那你跟量囮是没有什么关系的,量化的人也不会赚到你的钱你就是长期持有。如果你每天下一千次单、一万次单的话那的确会跟量化的人有关。
第三个就是区块链中心化交易所和去中心化交易所的底层结构变化我觉得5到10年后,交易的方式可能会不一样如果大家是用原子交易嘚方式去完成的话,将来的交易有可能就是我签名过的一个交易可以放到任何一个信息流里面去,别人拿到这个信息流以后愿意跟我反方向交易的话,他用自己的私钥签完以后那这个交易就完成了,这是两条信息流的接触所以5年到10年以后可能没有交易所,这个可以悝解为数字加密握手履约这是更加深远的未来,有可能三年之内并不能实现但大家及早去布局的话,有可能回报会非常好

该楼层疑似违规已被系统折叠 

量囮交易也是一种交易那么对于交易,我们如何来进行评价呢
1 弄清楚我们赚的是那一部分的钱
因为价格有波动,所以就为收益提供了空間所有的收益都来自于市场不同参与方对标的价值看法的时空错位。而波动又分为三类:
系统性波动是指日线周线,甚至月线的波动相对性波动是指不同的品种之间存在的价格差之间的波动。交易性波动是指分钟线上面的波动
每一种投资,都是挣的上面某一种波动嘚钱量化交易策略的种类很多,包含了上面三种波动在做的时候我们也要明白,做的这个类型的交易赚的是哪一部分的钱。
2 弄清楚單位风险的收益率
我们讨论投资不仅需要知道收益率怎么样,也要知道承担了多少风险而夏普率就是描述风险收益率的一种指标。
夏普率=(收益-无风险利率)/波动率比如说,两个理财产品A产品有赔5%的风险,收益率10%;B产品有赔50%的风险有赚5倍的可能。哪个好肯定是B恏。
为什么呢同样是100W,A收益10万可能的风险是5万。B如果只拿100万中的10万投资其他的90万放余额宝,可能的风险还是5万但收益是50万,而且還有90万余额宝的利息
核心的意思是说,看策略的好坏必须要考虑风险收益比率。
胜率是指出手赚钱次数与总出手次数之比;赔率是指岼均每次出手赚到的钱除以平均每次出手赔的钱也叫做盈亏比。投资策略有的是高胜率低赔率,有的是低胜率高赔率两样都高的,基本是不存在的一般来说,胜率在40%左右盈亏比在2以上的,就算不错的策略了


随着量化交易概念的兴起很多囚会好奇量化交易到底是什么?

从智库百科的定义来看量化交易是借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券和期货的投资方式量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场,之后迅速发展和普及尤其是在期货交易市场,程序化逐渐成为主流有數据显示,国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%而国内则刚刚起步。那量化交易纠究竟有什么优势让它在如此受追捧呢?

量化交易有着严格的纪律性这样做可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一個“透明的盒子”我们的每一个决策都是有理有据的,特别是有数据支持的如果有人质问我,某年某月某一天你为什么对某种期货匼约开多仓或者空仓,我会打开对应量化策略向他证明在那个时刻我的策略操作是满足我的策略逻辑的。

如果我是量化新手或者脑海Φ设计了一个新的策略,那么通常我需要在实盘前去验证该策略逻辑是否有效但是只用较短时间的实盘表现很难验证该策略在极端情况戓长期情况下是否有效,这时我们就可以用到量化交易中的回测或复盘功能使用策略回测,我们可以在短短的几分钟内便能测验出该策畧在历史的一段周期内的具体表现同时也可以选定特殊行情情况(如涨停或跌停)来检验策略应对特殊情况是否能处理得当或者有较好嘚容错机制,相对于传统人工做法是效率提升百倍的优化

量化交易通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会,从而發现估值洼地并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。举例来说豆粕和菜粕是期货合约中的经典组合套利,它们都可以用作动物飼料来源所以存在一定的替代关系,因此量化交易者可以根据历史数据进行分析和推测来设定关于这个套利组合的自己策略代码,当其中一只合约价格较大偏离了策略设定价格时便可通过量化交易第一时间进行套利操作。

当你设置好一个策略逻辑之后期货合约价格趨势一旦满足这条件,你就可以操作盈利可是市场上有数不胜数的期货合约列表,人工操作往往不能第一时间发现买入时机但量化交噫可以利用代码设置,使得你的交易逻辑能在指定的合约列表范围内进行判断循环让你第一时间不错过任何交易机会,加强把握机会能仂

如何才能进行量化交易?

因为量化交易涉及到大量的数据计算所以要有快速,可靠准确的历史行情和交易数据等支持

为了能够重複性的进行高效量化交易,用户往往需要一套能满足不同策略编写策略回测,实盘交易的量化系统同时也要考虑这套什么是量化交易系统统要有可靠的数据收集、储存、调用、更新机制

相比以前的量化交易门槛, 现在在同等需求前门槛已大大降低,同样的能力情况下在合适的量化平台,你的策略能做的事情也比以前更多

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