跳到主要内容

量化交易：如何打造自己的算法交易业务

· 阅读需 10 分钟
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

Cover Image

1. 关键要点​

  • 目标受众：对量化金融感兴趣的个人投资者、业余爱好者以及想进入行业的新人。
  • 核心信息：量化交易是一门可以被个人学习并实际运用的学科，只要遵循系统化、科学化的流程，就能在竞争激烈的市场中找到生存空间。
  • 作者背景：Ernest P. Chan 博士拥有华尔街多年经验，曾在多家顶级投行和对冲基金任职，后创办了自己的量化投资公司，致力于把机构级的量化方法普及给独立交易者。

2. 内容概览​

2.1 章节结构​

章节标题关键主题
第 1 章引言量化交易的历史、基本概念以及本书的写作动机
第 2 章策略构思如何寻找、筛选并评估交易想法
第 3 章回测正确进行历史回测的技术细节与常见陷阱
第 4 章搭建业务业务结构、法律实体、资金来源以及经纪商选择
第 5 章执行系统自动化交易系统的设计与实现
第 6 章资金与风险管理资本配置、杠杆使用、风险预算以及心理因素
第 7 章专题讨论均值回复 vs 动量、配对交易、因子模型、季节性策略等
第 8 章结论未来学习路径与行业发展趋势

2.2 目标读者​

  • 独立交易者：希望通过系统化方法提升交易绩效的个人投资者。
  • 量化新人：具备一定编程或数学基础，想快速进入实战的读者。
  • 行业从业者：想了解独立交易者的视角，寻找潜在合作或招聘对象。

3. 章节要点​

第 1 章：引言​

  • 量化交易的定义：利用数学模型、统计方法和计算机程序在金融市场中寻找并捕捉可交易的信号。
  • 行业现状：虽然机构资金庞大，但仍有大量未被充分利用的低频、因子或季节性策略适合个人。
  • 本书定位：提供从零到一的完整路线图，帮助读者建立可持续的算法交易业务。

第 2 章：策略构思​

  • 灵感来源：学术论文、行业报告、新闻事件、个人观察以及公开的博客文章。
  • 筛选标准：
    • 逻辑合理性：策略背后的经济或统计原理是否站得住脚。
    • 个人匹配度：所需时间、编程技能、资金规模是否符合自身情况。
    • 机构竞争度：策略是否已经被大量对冲基金使用，是否仍具备“机构雷达以下”的优势。
  • 初步可行性检查：在完整回测前，先评估收益稳健性、最大回撤、交易成本敏感度以及数据偏差（如生存偏差、数据挖掘偏差）。

第 3 章：回测​

  • 工具选择：Excel（入门）、MATLAB（科研计算）、Python / R（第二版新增）以及 TradeStation 等平台。
  • 数据处理：获取历史价格、调整分红拆股、剔除生存偏差，确保数据质量。
  • 绩效指标：除了夏普比率，还要重点关注最大回撤及其恢复时间。
  • 常见陷阱：
    • 前瞻性偏差（Look‑Ahead Bias）
    • 数据挖掘偏差（Data‑Snooping Bias）
    • 样本量不足
    • 过度拟合
    • 忽视交易成本

第 4 章：搭建业务​

  • 业务结构：独立散户交易 vs 加入/创立专有交易公司（Prop Firm），两者在杠杆、成本、利润分配和自主性上各有利弊。
  • 经纪商选择：费用、杠杆、市场接入、API 质量与声誉。Interactive Brokers 被推荐为量化交易的首选。
  • 基础设施：高性能电脑、千兆网络、数据订阅、UPS 备用电源以及灾备方案。对延迟敏感的策略可考虑共址（Co‑location），但对大多数个人而言并非必需。

第 5 章：执行系统​

  • 自动化层级：先实现半自动（信号生成后手动下单），再升级为全自动（通过 API 完成从信号到订单的全流程）。
  • 系统设计：容错、异常处理（网络中断、订单被拒）以及日志记录。
  • 降低交易成本：智能拆单、选择市价单或限价单的策略。
  • 纸交易：在实盘前进行模拟交易，以发现代码和流程缺陷。
  • 实际滑点：实时表现往往低于回测，需要持续监控并优化执行模型。

第 6 章：资金与风险管理​

  • 最优资本配置：Kelly 公式提供理论上的最佳仓位，但实际操作中建议使用“半 Kelly”或分数 Kelly 以降低波动。
  • 风险类型：
    • 投资组合层面的风险预算与相关性监控
    • 杠杆风险与保证金管理
    • 模型风险（假设失效）
    • 技术与运营风险（软件 bug、硬件故障、停电）
    • 心理风险（情绪干扰系统）
  • 风险优先：生存下来比捕获收益更重要，只有在控制下行的前提下才能实现长期增长。

第 7 章：专题讨论​

  • 均值回复 vs 动量：两大主流策略的比较，强调识别市场“状态”（趋势或区间）是关键。
  • 状态切换模型：使用机器学习检测市场转折点并动态调整参数（示例 7.1）。
  • 协整与配对交易：GLD 与 GDX 的配对交易案例展示了协整检验、半衰期计算与回测流程；KO 与 PEP 的对比说明高相关性并不等同于协整（示例 7.3）。
  • 因子模型：介绍 Fama‑French 多因子模型及主成分分析（PCA）提取潜在因子（示例 7.4）。
  • 退出策略：利润目标、止损、时间退出和跟踪止损的组合使用。
  • 季节性策略：小盘股“一月效应”案例（示例 7.6）。
  • 高频交易概览：市场做市、延迟套利等概念，提示个人难以实现真正的 HFT，但可借鉴其原理。
  • 杠杆 vs 高贝塔：结论倾向于低波动、高夏普的策略配合适度杠杆更优。

第 8 章：结论​

  • 核心信息：独立量化交易者只要遵循科学、纪律的路径，就有机会在竞争激烈的市场中生存并获利。
  • 行动建议：
    • 持续学习与小额实验
    • 寻找合作伙伴或导师组建团队
    • 将自研策略包装成作品集，争取行业岗位
    • 紧跟机器学习、云计算等新技术的应用

附录​

  • 附录 A：MATLAB 入门教程（针对没有使用经验的读者）。
  • 附录 B（隐含）：Kelly 公式在正态分布收益下的推导过程。

4. 具体方法论​

本书提出了一套系统化的方法论，用于开发并启动量化交易业务。可概括为以下逻辑步骤：

  1. 策略构思与筛选：从多渠道获取想法（研究、观察），随后依据逻辑、个人匹配度（时间、技能、资本）以及机构竞争程度进行初步可行性筛查。
  2. 数据获取与清洗：获取所需历史数据，优先保证质量（若可能，使用无偏差数据），完成除权、拆分等调整并格式化。
  3. 回测建模与验证：构建严谨的回测引擎，避免前瞻性偏差并加入真实成本。通过样本内优化与样本外测试验证策略稳健性，防止过拟合。
  4. 策略优化与确认：基于回测结果进行适度调优，保持模型简洁、稳健，最终确认模型并考虑构建多策略、低相关组合。
  5. 业务结构与账户准备：决定法律与运营形态（散户 vs 专业交易公司），开设经纪账户、争取资金并确保 API 正常。
  6. 执行系统开发：搭建或配置半自动/全自动交易系统，将信号转化为实盘订单，先在模拟环境（纸交易）中彻底测试。
  7. 实盘交易与监控：使用真实资金上线，持续监测表现与预期差异，严格遵守风险管理规则。
  8. 策略迭代与新开发：依据实盘反馈对现有策略进行合理调整，同时保持研发新、非相关策略以实现业务扩张。

两大原则支撑此方法论：

  • 量化与定性相结合：在数据驱动的同时，运用常识与经济直觉审视想法与风险。
  • 追求简洁：遵循爱因斯坦的格言“尽可能简化，但不可过度简化”，倾向于可解释、易维护的策略，而非黑箱复杂模型。

5. 实际案例​

书中提供了丰富的实战案例，以下为关键示例：

案例研究所属章节关键概念细节说明
GLD vs. GDX 配对交易3、5、7协整、均值回复、回测详细演示协整检验、在训练集上参数优化、在测试集上验证，并计算均值回复的半衰期。
KO vs. PEP 协整检验7协整 vs 相关性说明两只高相关度的同业股票未必协整，提醒缺乏统计检验的风险。
财报后漂移（PEAD）7动量策略引用研究展示信息扩散缓慢导致的财报后漂移现象。
一月效应7季节性策略提供小盘股一月买入的回测（含 MATLAB 代码），展示异常如何转化为规则化策略。
机器学习用于状态切换7状态切换、进阶方法介绍使用机器学习模型预测市场状态转变（如从趋势到区间），并动态调整策略参数。
Kelly 公式应用6资金管理、仓位 sizing给出确定最优投注规模的公式，并建议实际使用分数 Kelly 以降低波动。
工具与数据使用各章节实用技能包含从 Yahoo Finance 抓取历史数据的 MATLAB 示例代码，演示数据获取与处理流程。

这些案例为读者提供了可直接套用的模板，帮助将理论快速转化为实践。

6. 作者简介​

了解作者 Ernest P. Chan 博士 对评估本书价值至关重要。

  • 教育与华尔街经历：康博士拥有康奈尔大学理论物理博士学位，随后在 IBM Research、摩根士丹利、瑞士信贷以及千禧对冲基金等机构担任量化分析师与开发工程师，专注于统计套利、高频交易与数据挖掘。
  • 创业与咨询：离开华尔街后，他创立了 QTS Capital Management, LLC，为私人客户管理系统化投资组合；随后又创办 PredictNow.ai，提供金融机器学习软件与咨询服务，始终站在行业前沿。
  • 作者与教育者：除《量化交易》外，他还著有《Algorithmic Trading》（2013）和《Machine Trading》（2017），以及最新的《Generative AI for Trading and Asset Management》（2023），以通俗易懂的写作风格和大量公开代码、数据而深受量化社区好评。
  • 社区影响：自 2006 年起，他在个人博客 epchan.blogspot.com 上持续分享策略想法与实战经验，并为 QuantInsti、南洋理工大学等机构开设课程，培养了大量新晋量化人才。

综上，Ernest P. Chan 博士是一位在理论与实务之间搭建桥梁的资深从业者，他的著作极大降低了量化金融的入门门槛，赋能了全球的独立交易者。正如读者 Corey Hoffstein 所言：“Ernie 的书是想从 0 到 1 踏入量化交易的理想指南”。

Share on Twitter