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量化交易策略的三个层次

时间:2017-08-22 13:28

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程序化交易
或者自动化交易,是将策略交由计算机执行的交易模式。量化交易中,不少交易是通过计算机自动执行的,但两者不能划等号。
对冲交易
更多说的是一种交易理念,而非具体的策略。
 
量化交易
更多是基于数据和历史统计基础,制定的一些交易策略。哪怕不用计算机执行,但基于交易因素的数量变化引发的交易,都可以叫做量化交易。
介绍量化交易的策略研发方法,可以比较好的解答不同概念之间的关系,以及量化策略的进阶。作者将量化策略研发分成三个层次:
 
第一类:传统策略量化
很久以前,交易员们就开始做趋势策略、反转策略、剥头皮策略、做市策略等各种不同风格的策略,只不过那时是手工操作,或者半自动化。随着市场发展技术成熟,量化交易把这些策略的研发和执行自动化了,从而提高了研发效率和水平、降低了交易成本,较大程度的排除了人的不稳定因素。
这类交易,可以说是利用技术来提高原有策略的研发和执行,并且交易频率和规模也有了变化,但本质上并不算崭新的策略类别,以前赚钱的策略也许能赚的多一些,亏钱的策略,量化也不能把他变成赚钱,这就是【思路错了量化也救不了你】。
目前国内多数量化交易都属于此类。
第二类:科学技术驱动策略
纯粹或很大程度上基于技术(technologies)差别的策略。这个类别也有一定历史,但真正变成一个庞大且引人注目的策略类别,则是在近10年计算机技术的飞速发展过程中产生的。常见的情形是,某机构因为采用的算法效率更高,计算机硬件更强大(超级计算机),产生了细微的速度和计算优势,从而在交易上抢得先机,并运用自动化交易频繁交易大量产品,用巨大的交易量产生稳定的收益。这类策略中IT技术和科学模型起了很关键的作用。这就是【技术就是你的思路】。
 
举个例子:
较早开始高频交易的Tradebot就是这类策略的典型运用者,在2002年就达到了每天一亿个订单,差不多在那个时候很多传统做市商被Tradebot和Getco这样的新型电子做市商挤出市场,后来Tradebot和Getco同样一路用技术碾压其它电子做市商竞争对手。
在2005年, Tradebot 剥离了BATS Global Markets,也就是现在美国第三大股票市场BATS。而1999年Tradebot刚成立时,工作室地点是美国农村Kansas City的一间小地下室,里面阴暗潮湿,只有5个交易员坐在电脑屏幕前监控交易,那时每台电脑上都配备了一套叫着“Tradebot”的软件。而Getco 对策略的运用更广,野心更大。2012年,也是老牌做市商的 Knight 因技术故障,向纽交所发送大量错误order,导致公司巨亏4.4亿美元,股价两个交易日暴跌七成,被Getco以18亿美元价格收购。
人们常对西蒙斯文艺复兴的大奖章基金长期持续的高回报印象深刻,而实际上不太为媒体所知的是 Tradebot 常年保持每天(而不是每月或每年)盈利,not even one single losing day,原因是文艺复兴有很多新基金要向外部投资者融资(赚钱的大奖章很早停止了外部融资,而实际新基金表现比大奖章差很多),需要做一定程度的IR,而Tradebot不对外部投资者开放,自己低调赚钱,这也是HFT很普遍的特点。如果不是市场几次出现大动荡,HFT被揪出来当替罪羊,媒体口诛笔伐,基本是没有多少人知道这个低调类别的存在。
这一类,国内已经有一小批类似的交易者进入,他们深入研究交易规则和市场结构,制定相应的高频策略,配合高效软件硬件,争取积少成多的盈利。
第三类:新型量化策略
这类策略则是得益于计算机技术的发展,而慢慢发展起来的策略类别。它不完全是基于执行的技术优势,更多是利用技术研发出新策略。例如统计套利,需要较多计算机计算资源进行数据挖掘、模式识别,这在以前仅仅靠人力是难以胜任的。IT技术的发展和成本的降低使得这些策略的研发得以可行。这就是【技术产生新策略】。
这一类目前国内还处于萌芽期。
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