投资者交易策略—算法交易

机器学习能让投资者更聪明吗？

许多基金，无论规模大小，都在试水该领域。某项调查显示，58%的基金经理认为，机器学习将对行业产生从中度到较大程度的影响。对冲基金巨头Bridgewater Associates、Man Group Plc 、Highbridge Capital Management和日本的Simplex Asset Management等公司正在对机器学习进行研发或投资。Renaissance Technologies和Two Sigma对该技术的应用已有较长时间。摩根大通旗下的资产管理子公司正计划投资于新兴及成熟的机器学习统计套利对冲基金，这有可能成为人工智能资金的潜在来源。这也显示出，该策略慢慢成为主流。

找到模式并不难，难在找到能够可靠应用于现实世界的模式。金融数据噪点很多，市场并非静止不变，强大的工具需要有深度的理解和才能，但这些都很难得到。据某位量化分析师估计，实操测试中的失败率在90%左右。Man Group旗下的量化投资子公司Man AHL用了3年时间才在机器学习策略上建立起足够信心，并将客户的钱投入其中。之后该公司又将这一策略的应用扩大至其主要资金池中的4个。

有！一是如何说服投资者对“黑匣子”进行投资。尽管程序员知道机器学习程序所分析的数据是什么，但结论是如何达成的仍是一个谜。另外，如果人们不清楚电脑是如何做决策的，那么当事情出错时，谁能够负责？首例已知的人类因自动机器所致投资损失而诉诸法庭的案件已在伦敦法院提起，对决法庭的双方是李建勤和Raffaele Costa，前者是房地产投资信托基金Shaftesbury Plc主要投资人之子，Shaftesbury Plc在伦敦唐人街、科文特花园和卡纳比街拥有大量物业资产；后者的大部分职业生涯都在向Man Group Plc和GLG Partners Inc.这样的公司销售投资基金。此案定于明年4月份开庭审理。

许多算法在所谓“回测”中被淘汰，因为它们根据历史数据做出的预测无法在新数据集中复制生效。另外一种情况是，如果企业不能完全理解其算法捕获的效果，那么可能也无法知道何时停止算法。有些算法与市场情况相抵触。Lucena Research公司的Tucker Balch得出一种算法，回测显示此算法可以实现颇为突出的经风险调整的回报。但他的公式重点关注交易量低的股票，而实际市场中的买入行为将导致股票价格上涨。Balch说：“忽视市场影响，后果只能自负。”此外还有一些不可预见的事情。迄今为止所构建的算法交易策略，很少能自如应对英国脱欧公投或恐怖袭击之类的事件。

目前为止不是很乐观，机器学习尚未带来惊人的回报。包含机器学习策略的基金Man AHL Dimension在截至今年3月份的3年里，年回报率仅为1.1%，而同期对冲基金的回报率近5%。根据最新的可得数据，“Eurekahedge人工智能对冲基金指数”追踪使用人工智能的资金池，将此作为其核心策略的一部分，该指数在截至今年5月份的5年里，年收益率为7.1%。相比之下，计入股息再投资的标普500指数的年回报率为9.65%。

简介 | 什么是量化投资？常见的量化交易策略有哪些？

量化交易的历史大致可以分为三个阶段，第一阶段，1971～1977 年，1971 年世界第一支被动量化基金由巴克利国际投资管理公司发行。1977年，第一支主动量化基金由巴克利发行，总额 70 亿美元，是美国量化投资的开端。第二阶段，1977～1995 年，这一阶段计算机技术飞速发展，为量化投资的数据分析打下了很好的铺垫。第三阶段，1995 年至今，量化投资的成熟阶段，目前，全部投资中，量化投资的占比超过 50%，其中指数类投资全部采用定量技术，主动策略投资中，30% 左右使用定量技术。

量化交易特点

量化投资技术方法

常见的量化交易策略

在外汇交易系统中，枢轴点 (Pivot Points) 交易方法是一种经典的交易策略。Pivot Points 是一个非常单纯的阻力支撑体系，根据昨日的最高价、最低价和收盘价，计算出七个价位，包括一个枢轴点、三个阻力位和三个支撑位。阻力线和支撑线是技术分析中经常使用的工具之一，并且支撑线和压力线的作用是可以互相转化的。从交易的角度上来看，Pivot Point 好比是作战地图，给投资者指出了盘中应该关注的支撑和阻力价位，而至于具体的战术配合，Pivot Point 并没有具体地规定，完全取决于投资者自身的交易策略。投资者可以根据盘中价格和枢轴点、支撑位和阻力位的相关走势灵活地制定策略，甚至可以根据关键点位进行加减仓的头寸管理。

海龟交易法是著名的公开交易系统。首先进行市场和品种选择，选择关联度低、流动性好、容量大的市场和品种进行组合投资。其次决定头寸规模，采用基于波动性的头寸管理策略（止损同样是基于波动性）。海龟交易法建仓有两套规则，第一套建仓规则为以 20 日突破为基础的短线系统，第二套建仓规则是以 60 日突破为基础的长线系统，加仓规则是价格在上次买入价格的基础上往盈利的方向变化（系数在 0.5～1 之间），即可在增加 25% 仓位。海龟交易法同样具备两种止损规则，统一止损是任何一笔交易都不能出现账户规模 2% 以上的风险；双重止损是账户只承受 0.5%的账户风险，各单位头寸保持各自的止损点位不变。海龟交易法的卖出规则一旦出发都要退出。

凯利公式由 John 投资者交易策略—算法交易 Larry Kelly 于 1956 年提出（Kelly 1956）。它指出在一个期望收益为正的重复性赌局或者重复性投资中，每一期应该下注的最优比例。藉由捕捉可以最大化结果对数期望值的资本比例 f 也就是得到长期增长率的最大化。那么在单纯的就有两种结果的简单赌局来讲，这里的两种结果指的是：输去所有注金，或者获得资金乘以特定赔率的彩金。

可以通过一般的陈述引导出下面的公式：f=（bp-q）/b（f*代表现有资金应进行下次投注的比例；b 代表投注可得的赔率；p 代表获胜率；q 代表落败率，也就是1-p）。凯利公式在量化投资中的应用是确定投资品的最佳杠杆比率，凯利公式的核心是在于控制风险。

在 40 年代，美国科学家 Wiener 和前苏联科学家Ｋолмогоров 等人研究出最佳线性滤波理论，之后又被后人称之为维纳滤波理论。从理论的角度来看，维纳滤波存在着一个最大的缺陷：就是一定要应用到无限的过去数据，再实时处理上，并不适用。在 40 年代，为了打破这一缺陷，Kalman 将状态空间模型引入到滤波理论里，并引导出了一套递推估计算法，后期又被人称作卡尔曼滤波理论。它是以最小均方误差为估计的最佳准则，因此来找到一套递推估计的算法，它的根据就是：选用信号与噪声的状态空间模型，把前一时刻的估计值和现时刻的观测值利用起来，然后更新对状态变量的估计，从而求出和得到现时刻的估计值。它在实时处理和计算机运算方面都非常的适用。

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30%！这才是量化交易容量上限，它伴随A股扩容而生，2.0时代百亿量化私募正脱颖而出

金融交易的必然趋势

量化交易的2.0时代

监管有效性不断提升

突发！恒指盘中狂拉，地产板块大反弹，发生了什么？ Chiplet过后，Topcon又被热炒光伏、动力电池、储能等新能源赛道股卷土重来，光伏设备、风电设备、电池等板块昨日大涨后，今日再次攀升走高。 2022-08-09 13:00 智能机器板块活跃度提升显著，放量滞涨绩优股出炉近期A股市场智能机器板块热度明显上升。数据宝统计，8月以来共有45只概念股盘中股价创下年内新高。 2022-08-09 12:29 沾上芯片，就暴涨超100%！交易所关注函来了从7月21日至8月8日，大港股份先后收获三连板、五连板。在此期间，公司股价涨幅高达108%，三次发布股票交易异常波动公告。 2022-08-09 08:11 永兴材料上半年净利同比增6倍碳酸锂业务井喷对于上半年业绩大增的原因，半年报称，报告期内公司碳酸锂产品量价齐升，成本控制在合理区间，盈利能力大幅提高，是公司半年度净利润主要来源。 2022-08-09 05:00

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高频交易是算法交易的子集，以高效的换手率、同地托管和高订单比率实现高速度交易。虽然这是一种可行的战略，但某些因素影响其盈利能力。郭梁指出：“速度是最关键因素，必须确保在几秒钟内成功完成所有交易以获利。”

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