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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
Software Engineer

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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

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”。