[轉(zhuǎn)] 量化策略研究框架

2014-07-15 08:59 來(lái)源: 開(kāi)拓者金融網(wǎng) 瀏覽:1320 評(píng)論:(0) 作者:hjh1350

      量化策略研究指的是需要依據(jù)一種或多種確鑿的獲利理念,通過(guò)某一特定顯式表示的模型,指導(dǎo)參與者反復(fù)地以人工或機(jī)器執(zhí)行指令,參與單邊或多空交易,在策略的執(zhí)行過(guò)程中,需要實(shí)時(shí)監(jiān)控資產(chǎn)組合價(jià)值與目標(biāo)利潤(rùn)的偏離情況,調(diào)整參數(shù),直到已有模型生命期限終了,再轉(zhuǎn)入到新模型。
  量化研究過(guò)程可以劃分為定價(jià)與品種選取、模型實(shí)現(xiàn)、資產(chǎn)配置與組合優(yōu)化、訂單生成與交易執(zhí)行、績(jī)效評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)管理等部分。當(dāng)前量化策略重點(diǎn)集中在基于行為金融學(xué)的策略及程序化交易與算法交易策略兩大塊?;谛袨榻鹑趯W(xué)的策略,依據(jù)歷史上沒(méi)有發(fā)生過(guò)同種情況,但曾有類似事件對(duì)市場(chǎng)情緒造成了極大干擾,短期內(nèi)影響著相應(yīng)資產(chǎn)價(jià)格的大幅波動(dòng)。算法交易策略指的是依據(jù)相同品種的歷史交易數(shù)據(jù)及持倉(cāng)成本等因素,測(cè)算多空開(kāi)平點(diǎn)位、止盈止損線、模擬介入下的策略效果等因素。交易所制度安排、做市、期現(xiàn)套利、價(jià)差交易、套期保值、相對(duì)價(jià)值型方案、多空對(duì)沖(事件驅(qū)動(dòng)型)、期貨配對(duì)、純粹單邊交易(如波動(dòng)率)、展期交易、場(chǎng)內(nèi)外期權(quán)買(mǎi)賣(mài)價(jià)差交易等均隸屬與算法交易。
  量化研究分為基于微觀及宏觀層面兩個(gè)方向。從交易數(shù)據(jù)中尋找市場(chǎng)失靈機(jī)會(huì),屬于微觀層面。目前微觀層面的量化研究可從以下三個(gè)方面著手:數(shù)據(jù)管理、量化策略及產(chǎn)品設(shè)計(jì)(模型建構(gòu))、實(shí)際操作與效果跟蹤。
      1.數(shù)據(jù)管理
      有效的數(shù)據(jù)管理涉及歷史數(shù)據(jù)的調(diào)用及本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的維護(hù),包括處理國(guó)內(nèi)期指與商品期貨的分筆數(shù)據(jù)導(dǎo)出、保存到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)、針對(duì)一定頻率抽取截面或橫面數(shù)據(jù)(時(shí)點(diǎn)、時(shí)段、特定間隔等類型)進(jìn)行深度加工、自動(dòng)化地定時(shí)更新添加整理數(shù)據(jù)工作,從而方便抽取各種時(shí)段、特定時(shí)刻、一定時(shí)間間隔的期貨(主力、非主力、連續(xù)合約)、現(xiàn)貨、基差(主力、非主力)、價(jià)差(單個(gè)、連續(xù))等交投數(shù)據(jù)。
      2.量化策略及產(chǎn)品設(shè)計(jì)
      此為重中之重,分為模型甄選及效果回測(cè)兩個(gè)層面。甄選納入研究視野的模型,不能只是就獲利理念論建模、比較模型,還需要找出與整個(gè)策略實(shí)施過(guò)程關(guān)聯(lián)度大的其他方案。比如,構(gòu)建配對(duì)交易方案,考慮了EG、Johansen協(xié)整方案后,還可以選擇Beta系數(shù)方法或殘差標(biāo)準(zhǔn)差作為觸發(fā)水平方案。進(jìn)行期權(quán)定價(jià)研究時(shí),除期權(quán)定價(jià)公式外,各種參數(shù)計(jì)算模型(擬最大似然估計(jì)、模擬退火算法、最小二乘法)、計(jì)算速度與程序運(yùn)行效率改進(jìn)算法也是必不可少的關(guān)注重點(diǎn)。從策略設(shè)計(jì)伊始就開(kāi)始關(guān)注整體涉及的模型,是開(kāi)發(fā)成功的模型中重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。
  效果回測(cè)指衡量模型的穩(wěn)健性,選取匹配交投環(huán)境的方案。在回測(cè)過(guò)程中,需要針對(duì)歷史及模擬情景下的數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本內(nèi)外、連接實(shí)時(shí)行情進(jìn)行實(shí)際交投環(huán)境下的效果檢驗(yàn)。針對(duì)各種市況(單邊上漲、單邊下跌、先上漲后下跌、先下跌后上漲、振蕩、使用蒙特卡羅模擬技術(shù)計(jì)算的數(shù)據(jù)),多次調(diào)整測(cè)試時(shí)段,確定開(kāi)平倉(cāng)的觸發(fā)水平,觀察結(jié)果中異常偏離及整體效果等數(shù)據(jù),并依托資產(chǎn)組合的價(jià)值達(dá)到一定水平執(zhí)行止盈止損、資金回撤操作等捕獲資產(chǎn)組合價(jià)值高位運(yùn)行的手段,篩選表現(xiàn)較佳的策略。簡(jiǎn)單地來(lái)說(shuō),在了解將在整個(gè)運(yùn)行過(guò)程中要使用的模型方案后,留給效果回測(cè)環(huán)節(jié)解決的問(wèn)題如下:輸入什么樣的參數(shù)、得到何種形式的變量、整個(gè)過(guò)程如何銜接、如何篩選適當(dāng)方案。
      3.實(shí)際操作與效果跟蹤
      包括指令管理、買(mǎi)賣(mài)信號(hào)傳遞、效果評(píng)估等子系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。交易優(yōu)化主要涉及參數(shù)調(diào)整及下單方式。下單時(shí),針對(duì)考慮買(mǎi)賣(mài)差價(jià)流動(dòng)性等市場(chǎng)信號(hào),使用算法交易對(duì)大額訂單進(jìn)行分拆,尋找最佳路由和最有利的執(zhí)行價(jià)格,以降低市場(chǎng)的沖擊成本、提高執(zhí)行效率和訂單執(zhí)行的隱蔽性。下單執(zhí)行策略,使用較多的有VWAP、TWAP。
  資金管理及情景模擬。主要是應(yīng)對(duì)高杠桿帶來(lái)的尾部風(fēng)險(xiǎn)事件,預(yù)先測(cè)算需要承擔(dān)的最大損失,并確保策略在自身的承受范圍內(nèi)。
  其他方面包括指令的使用、成交執(zhí)行差額、交易前后交易成本比較、指令傳輸速度優(yōu)化、機(jī)會(huì)成本權(quán)衡等。比如,執(zhí)行買(mǎi)賣(mài)價(jià)差策略時(shí),系統(tǒng)頻繁地發(fā)送指令,并根據(jù)實(shí)時(shí)更新的參數(shù),進(jìn)行切換或取消指令操作。
  數(shù)量化方案實(shí)施時(shí),還需要針對(duì)策略的設(shè)計(jì)特點(diǎn),評(píng)估其存續(xù)的生命期限,于方案累計(jì)收益處于高位(未達(dá)到頂峰)時(shí),嚴(yán)格地將策略終止,設(shè)計(jì)系列策略路線圖并于舊策略終止前,將新策略運(yùn)用到實(shí)際環(huán)境中,從而保證新舊策略交替過(guò)程連貫有序。因此,隨著數(shù)量化技術(shù)不斷演化,策略所處的環(huán)境亦不斷更變,持續(xù)更新策略細(xì)節(jié)及針對(duì)新的成果進(jìn)行創(chuàng)新開(kāi)發(fā),提高數(shù)量化研究的思考意識(shí),重新審視已有策略的假設(shè),不斷更新變革視點(diǎn),堅(jiān)持漸進(jìn)性創(chuàng)新與根本性突破兩條腿走路,開(kāi)發(fā)尚未被市場(chǎng)發(fā)掘到的產(chǎn)品方案,增進(jìn)數(shù)量化工具的運(yùn)用能力,加大匹配實(shí)際交易環(huán)境要求的量化策略及產(chǎn)品設(shè)計(jì)的研究,始終是量化策略研究的關(guān)鍵所在。


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