这是一个创建于 561 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
近期，量化交易在 A 股市场引起了巨大关注，各路媒体，股评，大神仿佛一夜之间都对量化交易有了极大的兴趣，有的视其为洪水猛兽却语焉不详，更多的人则被其高额的收益率吸引，纷纷投入了研究。实际上，随着数字技术在全球金融市场的普遍应用，量化交易和被动管理的早已经深刻渗透在各种金融市场，对波动形成产生了深刻的影响。另外数字社交网络和自媒体内容产业的爆发，则对投资者预期和市场情绪的引领起到了巨大的影响，尤其是提高了个人投资者一致性预期和集体行动的可能性，基于行为经济学，这些改变共同催发了近期一些关于量化的思潮。中国的量化投资历史不长，也只发展了短短 10 年左右时间，主要依赖于海外量化人才回归以及衍生品市场发展影响。但目前量化投资在美国为主的国际市场已经成为不可忽视的力量，对比之下中国市场还有很大的空间。近期股票市场震荡加剧，指数长期横盘震荡，板块之间快速轮动，风格切换频繁等，正是量化策略施展身手的机会。本次文章将对近期的量化争议进行讨论，并且简单描述网格交易的策略，希望能够帮助大家更客观地了解量化交易，减少偏见，对投资与职业道路的选择有所价值。
1 、量化的近期争议
2 、量化交易并不神秘-学会网格交易
一、量化的近期争议量化模型在金融危机形成和爆发中的负面影响确实已经受到经济学者和一些政策制定者的关注和批判。加以分析的话，客观上，市场行情变化的冲击是程序化交易的潜在风险，往往有机械性，教条性的特点。主观上，量化交易蕴含着较高的技术风险、策略模型风险和操作风险。此外，交易的同质化同样容易引发市场的异常波动。量化模型的广泛采用有一些弊端，例如模型本身存在不稳定因，比如时而可以看到的造成巨大波动的“乌龙指现象”第二，量化的竞争非常剧烈，成功的模型的超额收益往往因为模型的复制而被拉平，量化模型越来越同质化，算法和策略越来越趋向一致，导致波动。第三，量化模型的主流还是趋势交易，动量有非常大的比重，自我强化的正反馈机制就行成了，所以无论涨跌，都非常强悍。量化的规模与全市场的规模结构有关，并不会出现自发的快速增长。但如今随着全 A 股市场流通市值的不断扩大，量化交易作为其中的一股不可忽视的力量，重要性正在不断提升。随着经济的发展和金融市场的成熟，可以交易的标的品种不断增加，相互之间的关联变得更加紧密与复杂，跟交易相关的信息量越来越大。允许投资者便捷地获得、储存并传播这些越来越多的信息是必然方向，同样的电子化交易的出现则是必然结果。可以说这是金融市场，交易市场发展的历史规律和必然趋势。量化交易以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中选择挖掘能带来超额收益的多种基于概率的事件以制定优势策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。从量化交易的基本机理来看，在正常的市场交易环境里，量化交易也有着很多正面积极的优点，它可以及时发现价格、平滑波动，有利于快速消除套利机会从而通过均衡机制促进“有效市场”的形成。所以一味得抵制，排除量化交易也是不可取的。
二、量化交易并不神秘-学会网格交易网格交易是有效而经典的量化交易类型，它可以在设定的价格范围内自动低买高卖，一次配置之后无需任何人工操作。它是一种永远都依赖预测涨跌的交易方法，如果严格按照网格交易法交易，是永远不会亏损卖出股票的。要开始交易，需要确定一只标的和自己的预期波动范围，以股票 A 为例子。在创建一个目标价格 X 之后我们将以低于当前价格时下买单，并以高于当前价格下卖单。例如，设置 400 ~ 800 元 作为价格范围没并且设置 4 个网格。所以网格间距是 100 元。如果开盘价为 600 元，算法将在 500 元、400 元下买单，在 700 元和 800 元下卖单，可以看到，网格间距是这个简单算法中的重要参数，正常情况下，波动较大的标的应设置较大的格距，波动较小的标的应设置较小的格距。我认为有两个指标可以考虑选择用于运行网格交易的投资标的：(1) 流动性 (2) 波动性。通常情况下，网格交易机器人在大波动或高频波动的上升趋势市场中会有很好的表现。流动性在某种程度上代表市场深度，这意味着是否能够轻松买卖。如果流动性不好，容易买进卖不出去，不利于套利。波动性是显示价格如何变动，如果价格长期下跌而没有任何回报，或者只是在某个价格波动很小的附近波动，就很难套利。同时，网格交易也不适合年利润高增长的股票，网格交易更喜欢价格曲线呈 V 或 W 形态的标的，才能稳定获利，只适用于年利润不增长，抑或困境反转、抑或高周期的股票，不完全适用于年利润每年按照 10%+ 的速度稳定增长的公司。简而言之，如果你满足以下这些条件:
(1) 没时间看市场。
(2) 不喜欢看市场。
(3) 更喜欢稳定的收入，而不是一夜暴富。利润越大，您面临的风险就越大。
(4) 不知道如何做市场分析，更喜欢选择一直整体上稳定的标的之后和时间做朋友。那么网格交易很适合你。
三、总结无论市场舆论如何评价，数字化是市场不可逆转的趋势，正在引发金融世界前所未有的深刻变化，对金融市场的交易结构、投资行为和风险发生机理，都产生了一系列重大影响。量化一定会成为未来中国投资市场的重要一环，占有很大的比重。动手开始写一个简单的网格交易，看看效果，将给你带来很大收获！
1 、量化的近期争议
2 、量化交易并不神秘-学会网格交易
一、量化的近期争议量化模型在金融危机形成和爆发中的负面影响确实已经受到经济学者和一些政策制定者的关注和批判。加以分析的话，客观上，市场行情变化的冲击是程序化交易的潜在风险，往往有机械性，教条性的特点。主观上，量化交易蕴含着较高的技术风险、策略模型风险和操作风险。此外，交易的同质化同样容易引发市场的异常波动。量化模型的广泛采用有一些弊端，例如模型本身存在不稳定因，比如时而可以看到的造成巨大波动的“乌龙指现象”第二，量化的竞争非常剧烈，成功的模型的超额收益往往因为模型的复制而被拉平，量化模型越来越同质化，算法和策略越来越趋向一致，导致波动。第三，量化模型的主流还是趋势交易，动量有非常大的比重，自我强化的正反馈机制就行成了，所以无论涨跌，都非常强悍。量化的规模与全市场的规模结构有关，并不会出现自发的快速增长。但如今随着全 A 股市场流通市值的不断扩大，量化交易作为其中的一股不可忽视的力量，重要性正在不断提升。随着经济的发展和金融市场的成熟，可以交易的标的品种不断增加，相互之间的关联变得更加紧密与复杂，跟交易相关的信息量越来越大。允许投资者便捷地获得、储存并传播这些越来越多的信息是必然方向，同样的电子化交易的出现则是必然结果。可以说这是金融市场，交易市场发展的历史规律和必然趋势。量化交易以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中选择挖掘能带来超额收益的多种基于概率的事件以制定优势策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。从量化交易的基本机理来看，在正常的市场交易环境里，量化交易也有着很多正面积极的优点，它可以及时发现价格、平滑波动，有利于快速消除套利机会从而通过均衡机制促进“有效市场”的形成。所以一味得抵制，排除量化交易也是不可取的。
二、量化交易并不神秘-学会网格交易网格交易是有效而经典的量化交易类型，它可以在设定的价格范围内自动低买高卖，一次配置之后无需任何人工操作。它是一种永远都依赖预测涨跌的交易方法，如果严格按照网格交易法交易，是永远不会亏损卖出股票的。要开始交易，需要确定一只标的和自己的预期波动范围，以股票 A 为例子。在创建一个目标价格 X 之后我们将以低于当前价格时下买单，并以高于当前价格下卖单。例如，设置 400 ~ 800 元 作为价格范围没并且设置 4 个网格。所以网格间距是 100 元。如果开盘价为 600 元，算法将在 500 元、400 元下买单，在 700 元和 800 元下卖单，可以看到，网格间距是这个简单算法中的重要参数，正常情况下，波动较大的标的应设置较大的格距，波动较小的标的应设置较小的格距。我认为有两个指标可以考虑选择用于运行网格交易的投资标的：(1) 流动性 (2) 波动性。通常情况下，网格交易机器人在大波动或高频波动的上升趋势市场中会有很好的表现。流动性在某种程度上代表市场深度，这意味着是否能够轻松买卖。如果流动性不好，容易买进卖不出去，不利于套利。波动性是显示价格如何变动，如果价格长期下跌而没有任何回报，或者只是在某个价格波动很小的附近波动，就很难套利。同时，网格交易也不适合年利润高增长的股票，网格交易更喜欢价格曲线呈 V 或 W 形态的标的，才能稳定获利，只适用于年利润不增长，抑或困境反转、抑或高周期的股票，不完全适用于年利润每年按照 10%+ 的速度稳定增长的公司。简而言之，如果你满足以下这些条件:
(1) 没时间看市场。
(2) 不喜欢看市场。
(3) 更喜欢稳定的收入，而不是一夜暴富。利润越大，您面临的风险就越大。
(4) 不知道如何做市场分析，更喜欢选择一直整体上稳定的标的之后和时间做朋友。那么网格交易很适合你。
三、总结无论市场舆论如何评价，数字化是市场不可逆转的趋势，正在引发金融世界前所未有的深刻变化，对金融市场的交易结构、投资行为和风险发生机理，都产生了一系列重大影响。量化一定会成为未来中国投资市场的重要一环，占有很大的比重。动手开始写一个简单的网格交易，看看效果，将给你带来很大收获！
目前尚无回复
Select Language