随着
人工智能发展,量化交易更加智能高效,人脑对于规律总结和学速度一定是弱于量化,散户的资金体量和响应速度也永远跟不上量化,对现有市面上图形历史数据和既定模式的总结和分析能力,不管谁也是跟不上量化,这个新世代股票交易比以前难很多,大资金即可做多也可做空,双向套利对冲,散户有这个能力和权限吗?所以我得和老师们说,一定要思考当下,你的系统是什么?是否在数学理论上验证过可行性。你的模式和手法是否已经被机器拿捏了,成为被狙的对象,对于普通散户,在一个生态系统里,有那么多肉食动物,你该怎么成为漏网之鱼呢?想过这个问题吗?没想的话,今晚睡觉的时候可以思考一下了。
以下是对这些主流量化交易模式更详细的介绍:
趋势跟踪策略
- 这种策略的核心是认为市场趋势一旦形成,就会在一段时间内持续。比如采用移动平均线策略,当短期均线向上穿过长期均线时,就产生买入信号;相反,当短期均线向下穿过长期均线时,就是卖出信号。
- 海龟交易法也是典型的趋势跟踪策略,它设定了入市和离市的条件。例如,当价格突破过去一定时期的最高价时就买入,价格跌破过去一定时期的最低价时就卖出。
均值回归策略
- 其基本假设是资产价格不会长期偏离其均值。以布林线策略为例,布林线由三条轨道线组成,中间是价格的移动平均线,上下两条线是根据价格波动计算出来的标准差通道。
- 当价格触及上轨时,表明价格可能高于均值较多,可能会回落,此时可以考虑卖出;当价格触及下轨时,可能被低估,有回归均值的趋势,就考虑买入。
套利策略
- 跨期套利:在同一品种的不同交割月份合约之间进行操作。例如,在期货市场,如果近月合约价格与远月合约价格出现不合理价差,就可以通过买入低价合约、卖出高价合约来套利。
- 跨市场套利:利用同一资产在不同市场的价格差异。比如同一家公司的股票在A股和港股市场价格不同,当价差足够大时,可以在低价市场买入,在高价市场卖出。
- 跨品种套利:针对相关性较强的不同品种,如
大豆和豆粕,当两者价格关系偏离正常区间时,进行套利操作。
- 统计套利:通过对历史数据的统计分析,找出资产价格之间的统计关系。比如发现两只股票价格长期存在协整关系,当这种关系偏离时就进行套利。
市场中性策略
- 会构建股票多头组合和空头组合,多头组合选择预期上涨的股票,空头组合选择预期下跌的股票。这样,市场上涨或下跌时,多头和空头组合的收益和损失可以相互抵消一部分。
- 例如,通过量化选股模型选出一组被低估的股票做多,同时选出一组被高估的股票做空,对冲掉市场波动风险,获取股票之间相对价值变化带来的收益。
高频交易策略
- 利用先进的计算机技术和算法,在极短时间内完成交易。比如,通过程序监测市场买卖订单流,当发现买单和卖单之间存在微小价差时,快速下单获取差价。
- 交易时间可能在微秒甚至纳秒级别,每秒可以执行数千笔交易。高频交易公司会将服务器放置在交易所附近,减少数据传输时间,以保证交易速度。
事件驱动策略
- 对于并购事件,如果公司A宣布收购公司B,在消息公布前,通过分析市场传闻、行业动态等可能提前买入公司B的股票,待消息公布后股价上涨卖出获利。
- 财报事件也是重要的驱动因素。如果一家公司预计财报会超预期,提前买入,财报公布后若业绩确实良好,股价上涨后卖出。
多因子选股策略
- 这些因子包括基本面因子(如市盈率、市净率)、技术面因子(如动量、波动率)和市场情绪因子(如分析师推荐、资金流向)等。
- 例如,构建一个选股模型,选取市盈率较低、近三个月股价涨幅较大且有较多分析师推荐的股票构建投资组合。
机器学策略
- 神经网络:可以处理复杂的非线性关系。通过大量的历史数据训练神经网络,让它学价格变化模式、市场趋势等特征,然后用于预测未来价格走势,产生交易信号。
- 支持向量机:能够对数据进行分类和回归分析。在量化交易中,可以将市场状态分为上涨、下跌、震荡等类别,或者预测价格的具体数值,进而指导交易决策。
量价分析策略
- 价涨量增被视为多头力量增强的信号,可能推动价格进一步上涨,此时可以考虑买入。例如,一只股票连续几日价格上涨且成交量同步放大,表明市场对这只股票的关注度和购买意愿都在增加。
- 相反,价跌量增可能是空头力量主导,预示价格可能继续下跌,可考虑卖出。
截面多空策略
- 假设在同一时刻,不同股票由于各种因素(如行业地位、财务状况等)存在相对强弱关系。
- 通过对股票池中的股票进行多因子打分排序,买入排名靠前的股票(多头),卖出排名靠后的股票(空头),获取不同股票之间相对表现差异带来的收益。