期货分时图技术深度解析:【深度解析】|打开高频量化投资的黑箱对高频量化策略的通俗解析

股票学习网 发布:2021-12-13 11:57:36 阅读:24次

摘要

本文对高频量化策略的运行方式做了深入解析,剖析了高频量化策略的盈利来源,分析了策略优缺点。高频量化策略是当前量化投资中超额收益的主要来源,其中应用最广泛的是高频做市策略和分时趋势策略。

高频做市策略缩小了盘口价差,为市场其他参与者提供了对手盘,增加了盘面买单和卖单挂单数量,增强了市场整体流动性,高频做市策略挣的是为市场提供流动性的报酬。分时趋势策略一方面加速了股票市场的价格发现,使得趋势得以形成,另一方面通过适时的回补交易稳定了市场,使得趋势不至于朝一个方向运行的太远,分时趋势策略挣的是助推市场价格发现的报酬。高频量化策略的盈利来源在于信息传导不畅及风险可控,高频量化策略的优势在于及时捕捉机会、占据最优价格和回撤小,其劣势在于受底仓约束、与市场活跃度相关、向上弹性有限和长期超额收益将下行。

前言

量化投资近年来在国内迅速崛起,市场上出现了大量采用量化策略投资的管理人,在过去几年中大量量化产品获得了年化10-15%以上的投资回报,且回撤和波动率都非常小,于是大批资金涌入量化策略产品。量化投资已经成为和基本面投资、技术面投资并称的主流投资方法,其结合了数学统计方法和金融数据,与传统的基本面分析方法和技术分析方法相比,量化投资最大的特点就是定量化和精确化。

量化型产品为投资者带了来稳定、可预期的投资回报,然而绝大多数投资者却并不理解量化型产品背后的投资逻辑和盈利模式,量化投资管理人也不愿意透露量化模型细节,反而在路演时以大量晦涩难懂的数学理论的、统计学的、物理学的、遗传学的、和概率论的专有名词和公式来对策略进行解释,甚至穿上了当前火热的人工智能、深度学习概念外衣,使得量化基金成为黑箱。

我们几乎找不到以通俗易懂的语言介绍量化策略投资细节的文章,然而从逻辑上来讲,如果量化策略复杂到只有少数数学天才才能理解并运用,那么这种类型的策略不可能广泛使用,投资者也不可能幸运地买到少数数学天才管理人的产品。既然量化投资在国内正在普及,在海外多年前就被对冲基金大量采用,说明其本质上并不复杂,只是运用量化策略的管理人不希望自己的模型被他人采用而失效,而将问题复杂化了。

本文认为,高频量化策略是当前量化投资中超额收益的主要来源。本文希望以通俗的语言来对量化投资策略中的高频量化策略进行解析,打开量化型基金投资的黑箱,让常用高频量化策略模型的盈利模式见光,使投资者较为深刻的理解量化产品背后的运行逻辑,理性全面地认识量化产品,为投资者在基金产品选择上带来一定的启发和帮助。

目录

一、量化投资策略概述

1.1量化投资盈利模式

1.2高频量化交易

二、高频做市策略详解

2.1高频做市策略的市场环境

2.2高频做市策略入场

2.3高频做市策略订单移动

2.4高频做市策略止损

2.5高频做市策略回报测算

2.5高频做市策略的市场价值

三、分时趋势策略详解

3.1分时趋势策略的市场环境

3.2分时趋势策略入场

3.3分时趋势策略平仓

3.4分时趋势策略的回报

3.5狙击其他市场参与者

3.6与市场操纵的界限

3.7分时趋势策略的市场价值

四、高频量化策略盈利来源

4.1信息无法绝对有效沟通

4.2信息无法向所有人及时传达

4.3风险的“波粒二象性”

4.4量化策略未大规模普及

五、高频量化策略的优缺点

5.1高频量化策略的优势

5.2高频量化策略的劣势

六、结语

一、量化投资策略概述

1.1量化投资盈利模式

量化投资策略需要依据收集到的数据进行统计、分析和推演,从而决定下一步交易计划。量化投资策略根据收集信息的种类可以分为:基于盘面信息的高频量化策略、基于k线图数据的统计量化策略、基于财务报表的基本面量化策略、基于宏观数据的市场量化择时策略。

量化基金经常依据k线图、财务报表、宏观数据等因素进行较长时期的交易,这些交易的持股周期在数天、数周甚至更长,同时以此为底仓,进行基于盘面信息的高频量化交易。有的量化基金采用中性策略,布局市场一篮子股票,以此为底仓进行基于盘面信息的高频量化交易,并以相应股指期货做对冲。还有的管理人会采用通用的人工择时、择股,以此为底仓运行高频量化模型。近年来兴起的T+0团队,会根据协议以其他投资者的持仓标的为底仓进行日内高频交易。

市场其他参与者相比,量化基金依据k线图、财务报表、宏观数据的策略模型交易并不具有特别的优势。从理论上来讲,量化模型所做的事,就是将人的思考方式先翻译为程序,再对收集到的数据进行运算,最后利用计算机下单完成一系列股票的买入卖出操作。既然这个过程是计算机在模拟人脑,那么只要人足够理性并坚持原则,就可以与量化模型做一样的事。在实践当中,量化模型可以更好的克服人性的贪婪与恐惧,不受情绪的摆布,严格按照计划进行交易,绝对不应与AI人工智能相提并论。成熟的机构投资者完全可以做到非常理性,主观选股策略管理人背后的研究员在研究的深度上远远超过量化基金。既然量化模型在股票选择上不具有超越市场同行的优势,那么其极小回撤的稳定投资回报来源于什么呢?

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