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股票指数及交易指南

量化交易员通过技术指标的分析

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量化交易员通过技术指标的分析

01 数据源的重要性

  • 量化投资对于数据的高质量要求首当其冲;
  • 数据决定了量化投资各个环节-市场、标的、策略、语言等;

02 数据源的分类

  • 按照形式分类:数字形式和文本形式;
  • 按来源分类:政府机构、公司公告、机构和媒体信息;
  • 按内容分类:宏观经济信息、行业信息、公司信息、技术面信息、行为偏差信息、高频数据信息、金融衍生信息。

03 常见的量化投资数据源

  • 牛市偏向成长类股票;
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  • 熊市偏向资产保值类股票。
  • 牛市行情时选用强劲的周期性行业,代表:有色金属、钢铁、化工等。
  • 熊市行情时选用风险防御能力较强的非周期性行业,代表:医药行业、公用事业行业等。
  • 主题类投资策略和事件驱动类投资策略, 如战争时期人们会偏向相关行业如军工股、造船和机械等,科技繁荣时会偏向互联网、电子等。
  • 风格轮动效应,不同市场发展阶段往往呈现个别行业发展的相对优势。

iii. 公司数据

  • 基本面因子:包括有公司财务方面的数据,如规模因子、估值因子、成长因子、盈利因子和偿债能力因子。
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  • 技术因子:包括上市公司的一些交易指标,如1月动量因子,EMA,换手率和资金流量等,由于本节主要介绍上市公司财务数据,因此不详细介绍技术因子方面的数据。
  • 行为因子:需要研究消化公司的及时信息并将其转化为量化投资的信号。
  • 分析师预测因子:表征为市场情绪指标,情绪具有催化剂的作用,对于股市尤其如此。

iv. 股票数据源

v. 基金数据源

vi. 债券数据

vii. 期货数据

  • 单一品种策略:趋势跟踪、动态反转和跨期套利等;
  • 混合品种策略,主要有:跨市场策略:商品期货与现货之间的基差套利等;跨品种策略:相似品种特征的商品期货合约配对。

viii. 指数数据

  • 被动型基金:利用成分股按权重复制指数以获得市场平均收益率;
  • 积极性基金:在成分股组成的股票池进行资产配置,以获得超过市场平均水平的收益。

ix. 衍生数据

  • 量化因子仓库数据源包含:1)宏观因子;2)行业因子;3)基本面因子;4)技术因子;5)行为因子;6)高频因子;7)衍生物因子;8)事件因子;9)复合因子;
  • 风控因子数据库包含:1)行业因子;2)风格因子。

b. 历史高频数据源

按照交易频率区分:

按照交易品种分类:

c. 实时数据源

Level1行情属于传统行情。

Level-2行情是在Level-1行情基础上设计的具有增值内容的新行情,包括十档买卖行情、总买总卖、逐笔成交明细、买卖队列。

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寻找主观交易和量化交易的平衡点

秦峰:1993年的时候,期货市场刚刚起步,当时也还年轻,刚参加工作,并不怎么了解期货。误打误撞进入了期货这个行业。恰巧有几个同班同学曾经在其它的期货公司工作,知道了期货交易员这个职业,自己感觉很有兴趣,就进入了这个行业。

秦峰:我在这个行业工作了一年,当时的情况和现在不同,经纪业务和交易分得不怎么明确,还是需要找客户。我做的是日本盘,白天的时间已经充分利用,只能用晚上的时间去找客户。虽然辛苦,但也有较大的收获,整体感觉就是对这个行业的知识经验累积都不够,因为所知有限,从现在看来,当时在交易中犯的错误都很低级,导致了比较大的亏损,一方面觉得对不起客户,另一方面也觉得自己需要好好总结经验教训,所以就暂停了交易。

秦峰:离开期货行业之后,在IT行业做了很长时间,主要是做软件,也有比较大的收获。2003年以后,陆续又涉足了这个行业有关的一些事情,当然这些只是我业余的兴趣爱好。印象最深的是当时国有股改制,就是股权分置,我也收购了交通银行的一些原始股,上市后有了不错的收益。这让我感到很震撼,也重新点燃了我对资本市场的兴趣。

秦峰:主要有两个原因,第一,我们做套利需要借助一些工具软件,正好我们以前做IT行业工作也积累了一些相关的工作经验,这样的切入点比较适合我。其次,套利的风险相对要小,对于刚刚回归金融行业的我相对保险一点,考虑更多的是风险因素。这两点就是我选择套利开始的原因,以后肯定慢慢会有所改变,但我第一步就是要把套利做好。

秦峰:那要看怎么分了,一般大家都认为分为跨期、跨品种,也有从频率上分的。我们做的主要是国内跨期品种交易,这考虑的主要是方便性。第二个从系统结构上,因为我们做的是频率比较高的交易,对系统的要求会比较高,而跨市套利、跨境套利可能优势不容易体现,所以我们选择了先从国内市场开始,相对来说会更容易一点。

秦峰:绝大多数的投资都在套利上,单边行情,比如说像去年年底的股票市场都出现了很大的机会,我们也参与了一些,也取得了一定的收获。只不过考虑到我们投入的精力有限,没有把大的头寸放在单边上,很大一部分还是以做套利为主。同时也会根据行情适当地调整资金配置。

秦峰:首先是资产配置问题,现有的配置是否还适合未来一个阶段的市场情况了?比如这波行情中市场的波动肯定是比较大的,单边的策略就会比平常多配置一些资产。其次是风险的考虑,市场波动大,原来的风控阀值就有可能需要做一定的修正,有一些之前不突出或没有暴露出来的问题就要考虑进行了。如果需要的话,会对上述问题进行考虑和调整的。

秦峰:最初接触期货交易时,我使用的是主观交易。这两种交易各有各的特点,不能说谁更好一点。但如果两者能结合或者找到一个平衡点还是比较有意思的。我们的现在的交易也不完全是自动化,会有一定的人工干预。我认为主观交易和量化交易,把他们结合起来是有一定的可行性。人工干预会比较依赖于干预者的经验,也要看系统是怎么设计的,我们的交易系统给人工干预留了一定空间,但还是受限制的,如果超过这个范围,仍然让系统去把握。举个例子,比如在行情比较震荡的时候,如果你开量化交易的趋势策略,效果肯定不好。有经验的交易员对把握市场的节奏是比较敏感的,把策略关掉就是一种人工干预。还有一种可能性是参数的调整,比如可以在系统设计的时候,就允许交易员在一定范围内调整参数。

秦峰:严格地来讲就只有一套,里面会有一些不同的策略。策略无非就是两类,一类是均值回复,一类是趋势跟踪。我们做的交易频率是比较高的,所以周期会比较短。不同的策略会有不同的原理,在我们的策略中比较常见的有两种,一种是突破,就是趋势策略;还有一种是回归,判断价格的走势,根据它做相关的交易设计。均值回复策略的盈利逻辑就是价格低了我就买,再跌再买,价格高了我就卖,越高越卖。趋势策略正好相反。不过使用两种策略我认为还是要看品种特点的。一般来说均值回复策略配合适当的止损设置对价差交易的表现会更好一些。

七禾网17、2015年4月16日,上证50、中证500股指期货合约将挂牌交易,有机构指出新的期指产品上市将使套利策略与量化对冲策略发生质的变化,对此您怎么看?同时品种上市之后,您是否会在第一时间参与交易?

秦峰:新品种的上市我们也是拭目以待。交易策略肯定会发生变化,但至于是否会发生质的变化,这个不能十分肯定。交易品种丰富了,它们之间会有什么样的关联,又会跟股票,期权有什么样的互动,我们都非常期待。它一上市,我们就会尽快参与。

秦峰:也有参与,夜盘的行情是值得做的。对商品期货而言,“第二战场”的形容是准确的。夜盘需要更多精力,我们团队,在管理方面也作出调整,有利也有弊,对我们也肯定是有影响的。不做夜盘,那就错过了行情,但如果真要做起来,也要耗费大量的人力,挺矛盾的。

秦峰:有两个原因,首先,一个人的精力是有限的,不可能面面俱到,需要有志同道合,能力互补的人,大家在一起才能顾及到不同的层面,把事情做得更好。组建团队时的班底是我做IT行业时共事多年的同事,大家磨合期比较短,这也是一个优势。

秦峰:我觉得我们的优势还是在IT上面,现在的业务基础也是和这种能力很有关系的。还有就是我们团队成员是比较愿意去尝试、创新。我们一开始也走了一些弯路甚至一度考虑放弃这个套路的,后来不断努力尝试坚持下来才活到现在的。

秦峰:首先要把自己做强,现阶段我们还有需要加强的地方。第二就是要把管理资金的规模做大一点。目前我自己认为我们的规模还不够大,可能跟我们的策略不够丰富也有关系,所以我们还是要努力去改进的。今年会考虑发一些基金产品,并在股票市场多一点收获。

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什么是技术指标

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很多技术指标可以大致上分成两类:overlays(叠加)oscillators(震荡)

技术指标如何工作

**技术分析可用于具有历史交易数据的任何证券。这包括股票, 期货, 商品,固定收益,货币和其他证券。**在本教程中,我们通常会在示例中分析股票,但请记住,这些概念可以应用于任何类型的安全性。实际上,技术分析在商品和外汇(forex)市场中更为普遍,在这些 市场中, 交易员 关注短期价格走势。

技术指标类型

叠加:使用与价格相同的比例的技术指标被绘制在股票图表的价格上方。例子包括移动平均线(moving averages)和布林带(Bollinger Bands)。
震荡:在价格图的上方或下方绘制了在局部最小值和最大值之间波动的技术指标。示例包括随机振荡器(Stochastic Oscillator),MACD或RSI。