那些年走过的买卖之路(3):量化买卖之路

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    那些年走过的买卖之路(3):量化买卖之路

    发布日期:2022-09-07 11:58    点击次数:62

    上文聊到,经由过程走出「术的轮回」,我在谋利买卖上开端站住了脚跟。

    但,我照旧感应本身的才能圈太窄了,停留能进一步扩宽本身的才能圈。

    此时,我已经深化懂患有颠末市场验证当下有效的体系,不克不迭随意扬弃,更不克不迭随意去改。所以,我已经不会犯傻地去从头打造一个新体系,而是一边严厉根据当下体系实盘着,一边思虑怎么进一步拓展才能圈。两者严厉判别隔断绝分散,互不纷扰扰攘侵略。

    无意中,我在同伙圈看到几个晒量化计策的。固然,是很LOW的那种,就是每天晒收益,宣传躺赚,尔后卖软件或许刷佣金的那种套路。

    但这给了我一个思路,因为量化买卖,在当下的市场上确凿盘踞了不小的份额。

    而量化买卖的所长也极为显然:无需盯盘,躺赚,降服人性,这对买卖员以至全体想赚钱的人来说,都具备自然的吸引力。

    事先,我的认知还在价格层面,而价格层面的买卖体系,极度苟且量化。所以,很自然的,我起头往量化这个倾向入手研究。

    量化买卖就奔忙及到编程,这方面实在挺抵牾的,因为大部份买卖员不懂编程,只能找顺序员来编,而大部份顺序员不懂买卖,所以在雷同方面就存在良多的成就,效劳方面也偏低。

    但这方面对我来说,不是成就。花了一周阁下把文华财经软件的麦言语和MT4软件的mql4言语看了一下,就间接上手了。

    我先把当下用的体系查验测验做了量化,但回测历史的成就实在不志向,蕴含实盘的这段行情,也是差异较大。

    这是为什么呢?我一会儿就不淡定了。尔后卖命地找启事。

    最后缔造,量化买卖和我本本领工买卖,存在一些稍微的差异,那就是顺序的识别度和我眼睛的识别度差异。

    关于量化计策来说,齐全基于数学模型,识别精度极度高,良多在我眼睛看来还不吻合出场时,但在数学模型上实在已经吻合,所以量化计策就出场了。良多时光在我眼睛看来还没到出场的时光,在顺序上实在已经触发了出场。

    就这么一点点的差异,长岁月执行上去,终局就会相差甚远。

    这就是客观买卖和量化买卖的差异,前者集成为了买卖员的客观经历,这部份说不清道不明,是长岁月买卖后的经历沉淀,如同技术人的手上功夫,尔后者齐全基于客观数据。

    尔后,我查验测验着是否能把当下用的体系剔除客观经历这部份,齐全量化。查验测验了很久,都不大惬心,还不如客观买卖的成就好。

    因为市场上除了纯量化的体系,剩下的都是客观买卖体系,而客观买卖体系自然就包孕了买卖者的客观经历和思惟逻辑,这是客观买卖体系很首要的一个形成部份。

    所以,买卖的传承才那末难。假定是纯量化体系,哪有什么传承成就,把顺序一拷贝,再作育上风控,就搞定了。固然,量化计策的接续开发和迭代,那是另外一维度,姑且不谈。

    想显然了这个成就后,我就再也不查验测验把当下的体系齐全量化了,而是做了个半量化体系。就是倾向的识别和出场机遇,手工实现,尔后出场后的平保、止损和止盈等其余操作,量化执行。

    这么做的益处也很显然,既让我本身的客观经历和思惟逻辑发挥了浸染,又让量化发挥了浸染,比喻出场后就不需求盯盘了,也进一步降服了人性拿不住单的成就,保障了知行合一。取了客观买卖和量化买卖的两者之长。

    尔后,我就再也不优化这集体系了,起头入手研究纯量化计策。

    马丁/反马丁计策、静网格/动网格计策、趋势计策、奔忙段计策、刷单/剥头皮计策、套利计策、对冲计策,以及其余种种算法计策……

    这个阶段,我看了良多的国外论坛,因为国内量化买卖这块起步相比晚,交流也相比少,而在国内政易者论坛上就很宽泛。这也和货物方的思惟情势有纠葛,东方传承的是辩证思惟,而东方思惟更多的是偏量化的。所以咱们做菜,是用盐「少许」,而老外普通都是大白说「几克」。

    所以,在国内政易者论坛上,我也算是大开眼界,种种希稀罕僻,且不乏奇思妙想的量化计策。

    是以,我接续地深造,接续地编程,接续地回测历史,接续地优化参数,接续地研究新计策、再编程、再回测历史、再优化参数……

    我在量化上,险些把上个阶段「术的轮回」又走了一遍,但量化的反映更快,数据样本也更雄厚。这个进程,让我对价格层面的买卖有了更深的认知。

    同时,除了种种计策上的成就,也遇到过良多量化独有的成就,比喻历史数据的精度差异导致的终局偏向,参数的适度拟合骗局等。

    回忆的时光可以或许一句话就带过了,但理论上,这个进程的肉体支出和遇到的费力奔忙折,不阅历过,可以或许很难设想。

    同时,我还买过1个现成的量化计策,是在网上有买卖事迹展现的,3万多带培训。诚然明晓得量化计策光看事迹曲线是看不出成就的,因为会包庇良多的成就,可能率是会被割韭菜,但照旧不由得想相识下别人的思路,行业新闻是否有值得自创之处。

    说白了,照旧想找「捷径」。像这类价格适中,简介上确凿有吸引我的点,又有事迹展现的,就照旧有点心动。

    果不其然,深化相识后,这个在本身的量化计策上并没有出彩之处,以至存在致命缺点,展现的事迹也仅仅只是选的时光段好,行情共同,所以看着不错,困惑性挺强。过了几个月后,刚好遇到一奔忙该量化计策的倒运行情,我还专门去看了一下,缔造他们的事迹展现已经删除了。

    当前,颠末一段时光的跟踪和审核,又付费列入了一个上海的量化买卖的培训,5万的学费,三天两夜,量化软件包年付费应用。这个量化软件对我没什么吸引力,因为只需相识了详细的计策,我本身就能做一个。报这个培训,主若是主讲人有十几年的量化买卖从业阅历,所以想从真实的量化买卖从业者身上看看有无值得深造的量化思路,以及做量化买卖的经历。

    说瞎话,这个培训功劳照旧挺多的,首先,验证了良多我对量化买卖的已有认知,大幅膨胀了我本身探索验证的进程;其次,在量化计策的应用处景和应用经历上有了更多的认知。

    当前,我再也不执着于全自动量化计策的开发,更多的是把量化当作为了「器材」,应用在种种买卖场景上,更好地辅佐买卖。

    比喻开发了一些第三方指标,如外汇船说视频果真课里提到过的资金容量线指标等,用于行情的辅佐鉴定。

    比喻开发了一些量化计策辅佐盯盘,加剧盯盘的肉体,升高工钱错过的危险。

    比喻开发了一些量化计策辅佐出场,并不是是齐全自动式出场,而是工钱先鉴定到了出园地区,尔后开启辅佐出场计策,它会协助我延续盯盘,从而在一个相宜的职位地方把票据做出来,大幅加剧了出场盯盘的时光和肉体。

    比喻开发了一些量化计策辅佐持仓,比喻吻合条件后自动配置平保,让票据分隔危险等。

    比喻开发了一些量化计策辅佐出场,这点上面就讲到过了。

    比喻开发了一些量化计策辅佐风控等。

    这部份可以或许观看视频果真课《外汇船说视频果真课第九课:执行体系和量化买卖》更多地相识。

    总之,大的原则就是:对买卖的焦点驾御,在于我本身的客观认识,剩下的没什么含金量的「夫役活」整个交给量化计策。

    得益于此,我都不需求多大的买卖团队,不需求下单员,不需求风控员,这些量化计策均可以或许搞定,以至良多时光比人更靠谱。

    这点在外汇买卖这样的24小时不陆续市场上尤为有效,在吻合国内糊口生计作息的期货市场上,相对还好。

    同时,我也开发了几套全场景化的量化计策。所谓的全场景化就是,既可以或许全自动化跑,又可以或许半自动化操作,也可以当操盘助手应用,同时一套计策涵盖了马丁、网格、趋势、奔忙段、剥头皮、对冲等良多计策,以及多套资金打点计策,可痛处行情随意手动切换和肆意组合应用。

    此时,我对量化买卖的理解就是,量化买卖就是「量化的买卖」,个中量化只是描述词,焦点照旧交易,买卖的焦点照旧人,量化只是一种器材罢了,本质上和其余指标等没有什么差异,关键在于谁来用,怎么用。

    比喻,门徒设计中的德秀法师,我给了他个中的一套全场景化量化计策,德秀法师是佛医,我的本意是让他外行医全国没时光盯盘时,挂着轻仓全自动跑的,终局德秀法师本身在计策和参数配置里组合了一下,本身看盘鉴定行情,尔后半自动操作,只做纳斯达克指数,每天只做1-2个小时,赚的不要不要的,几百万美金必然有了,门徒设计群的小搭档该当都见证过。

    诚然,这套量化体系是我开发的,但我扪心自问,在应用的灵巧性上,德秀法师远远逾越我。所以器材只是器材,关键照旧谁来用,怎么用。

    经一些同伙的介绍,我也接见过国内几个相比著名的业余量化团队,缔造业余量化团队的处境也没设想的那末好。因为大部份量化模型,都存在保管周期短,迭代速度哀告快,研发成本高等成就。

    量化买卖之路走到这里,我也没有了偏执,能深化地认知到它有哪些所长,哪些弱点,也能安然担任了,我要做的就是「取长弃短」。

    其后当我的认知行进到道理层面时,也查验测验过把道理体系量化,终局就是道理体系实在没法量化,我也找过几个在华为、阿里都已经是技能大拿了的老同砚研究过,哪怕插手古板深造,也搞不定,所以,我也就很兴奋的放下了。

    到底,量化买卖实在不是我要走的仅有的路,而是我在谋利买卖上的一个探索倾向,看看是否能走出一条更优的路。随着人工智能的接续倒退,我也会一贯关注这个倾向。

    量化买卖之路就聊到这吧,下一篇咱们接着聊。

    我是清闲船长谢觉乐,心中有爱,买卖不败!

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