量化交易:如何打造自己的算法交易业务
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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