量化交易與程序化交易淺談

貴客云 2022-06-11 16:31 閱讀 122

如果你搞不明白量化交易在干什么,不用覺得氣餒。量化交易本來就是一個極其寬泛的概念,而且很多行業內的人喜歡故作玄虛地裝逼,導致外行人霧里看花,盲人摸象。

當然,業內人這么干也很合理,畢竟這些技術太多人學會了,就要沖進來卷他們了,這可不行。

其實量化交易的概念,極其簡單,無非就是把量化技術,應用到交易決策上。

什么是量化技術?量化,就是把一個對象轉變成能用數字來描述比較。

打個比方,人們總喜歡去評判誰是最偉大的運動員。比如籃球,人們會津津樂道喬丹拿了多少次總冠軍,拿了多少次mvp,拿了多少次一陣,進了多少次全明星,幾乎所有認為喬丹是籃球之神的人,都會在自己的文章里加入種種的數據,試圖用數字來解釋喬丹的偉大。

你看,量化,本質上是一種寫到人類基因里的技術,人類自然而然就會使用數據來描述和比較不同的對象。

那么在交易領域,一切把交易問題轉換成數學問題的行為,實際上都是量化。

畫個均線圖?這是量化。

畫個KDJ?這是量化。

尋找高低點?這是量化。

比較一下成交量?這是量化

說到底,現在在交易領域里沉浮的人,早就后知后覺地用上了量化這門技術。這個時代,只要會看指標,你就能說自己是個量化交易者。


這樣看來,量化交易門檻是不是也太低了?也并不全是這樣。量化交易中也有門檻非常高的部分,比如程序化交易。

所謂程序化交易,就是用程序化的技術來進行交易。程序化其實還有另一個名字,叫自動化。

無論是程序化還是自動化,就是需要用一些機器設備,按照設定的程序自動運行,以此達到一些生產的目標。

那么程序化交易都在什么呢?

第一,首先要管理海量的行情交易數據,并且把他們整理成易于調用和計算處理的數據結構。

一種比較常見的交易數據結構,就是我們經常在交易軟件里看到的“k線”,也就是所謂的bar數據。這種數據有著簡單明了的直觀閱讀感受,對于人工看盤研究的人來說體驗不錯。但是對于程序化交易來說,bar數據有一些不太好處理的瑕疵特征,例如連續性上有著先天的漏洞。

第二,要有一套能夠依據行情交易數據進行模型開發的語言系統。這種系統可以是一些常見的程序開發高級語言,比如c,c++,java,python等,也可以是一些特定的為程序化而設計的語言。如果是程序開發的高級語言,需要和交易所給出的程序化接口語言對應,或者自己封裝新語言的程序化接口。交易者需要使用這套語言系統來開發可供測試和實際運行交易的模型程序。

p.s.:所謂的接口,是一種數據和行為規范,具體來說就是指導怎么才能和交易所產生數據上的交流。交易的時候,交易者需要實時從交易所接受實時行情,這個對于交易者就是“input”輸入,同時交易者也需要向交易所發送買入賣出等操作指令,也就是報送委托單,這個對于交易者就是“output”輸出。通過哪些命令可以執行這些輸入輸出操作,輸入的行情數據是什么格式,輸出的報送委托單又要按照什么標準才能正常執行等等,解決這些和交易所之間交流的規范問題,就是接口的工作。當然,嚴謹起見,交易者有時候不可以直接和交易所產生交流,需要通過一些中間流程,這個并不會影響到接口的規范,除非中間流程自說自話加了一些內容,這個很少見。

第三,需要一套能將上一步開發出來的模型程序,結合不同的品種,進行性能測試和參數調優的工具。性能測試是用來評價模型的主要手段,而參數調優則是基于性能測試工具的基礎上,對策略模型進行改進的重要首都按。

第四,風控工具。這里的風控既要處理交易方面,也要處理技術方面。交易方面主要涉及到頭寸、杠桿、風險度等等數據的監控,技術方面需要監控實時行情是否連續和報單行為是否正常通暢等等。

基本上一套完整的程序化交易需要處理的主要工作,就是上面的四個部分。雖然總結起來看起來很簡單,但實際上如果要一個人自己來處理這些問題,不依賴第三方的平臺工具,恐怕會直接從入門到放棄。現在市面上的各種平臺功能不一,不過個人認為,一個平臺最重要的特點是形成“閉環”,這個“閉環”的意思是,全部的交易開發工作最好都能在一個平臺上執行。一個平臺如果開發研究工作非常高效,但是模型卻無法實盤運行,那也是沒有意義的。就算把模型移植到能實盤運行的平臺上,由于平臺之間數據標準、機制的差異,也可能導致研究出來的策略效果不盡人意。






分類: 財經/投資理財 關鍵詞: 量化交易
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