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  • 量化策略研究指的是微观层面的策略及宏观层面方向

    量化策略研究是指基于一个或多个经过验证的盈利概念,通过特定的显式模型,引导参与者反复执行人工或机器指令,参与单边或多空交易。在策略实施过程中,需要实时监控资产组合价值与目标利润的偏差,并调整参数,直到现有模型的生命周期到期,然后转移到新模型。

    量化研究过程可分为定价与品种选择、模型实现、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估与风险管理。

    目前,量化策略侧重于基于行为金融的策略以及程序交易和算法交易策略两大块。

    ◆基于行为金融学的策略,基于历史上从未发生过相同情况,但曾发生过对市场情绪造成较大干扰的类似事件,并在短期内影响相应资产价格的波动。

    ◆算法交易策略是指根据历史交易数据、同品种持仓成本等因素,计算多空开平仓点、止盈止损线,以及策略在模拟干预下的效果. 交易所制度安排、做市、期货和现货套利、点差交易、对冲、相对价值方案、多空对冲(事件驱动)、期货撮合、纯单边交易(如波动率)、展期交易、市场内部和外部期权的买卖差价都是算法交易的一部分。

    定量研究分为微观层面和宏观层面两个方向。从交易数据中寻找市场失灵机会属于微观层面。目前,微观层面的量化研究可以从以下三个方面入手:数据管理、量化策略与产品设计(模型构建)、实际操作与效果跟踪。

    1.数据管理

    有效的数据管理涉及历史数据的调用和本地数据库的维护,包括处理国内期货指数和商品期货的批次数据导出,保存到本地数据库,提取横截面或横截面数据用于一定的频率(时间点、时间段、特定的Intervals等类型)进行深度处理、自动定时更新、数据的添加和排序,以便于提取期货(主力、非主力、连续合约),现货,基础(主力,非主力,非主力,非主力,非主力,非主力,非主力,非主力,非主力,非主力force 主力)、点差(单、连续)等交易数据。

    2.量化策略与产品设计

    这是重中之重,分为模型选择和效果回测两个层次。

    选择要纳入研究领域的模型,不仅要基于利润的概念对模型进行建模和比较0-1背包问题的算法设计策略,还要寻找与整个战略实施过程密切相关的其他解决方案。例如,在构建配对交易方案时,在考虑了 EG 和 Johansen 协整方案后,也可以选择贝塔系数法或残差标准差作为触发水平方案。

    计算机算法设计与分析背包问题_0-1背包问题的算法设计策略_0 1背包问题算法

    在进行期权定价研究时,除了期权定价公式外,各种参数计算模型(拟极大似然估计、模拟退火算法、最小二乘法)、计算速度和程序效率提升算法也是必不可少的关注点。从战略设计的一开始就关注所涉及的整体模型是开发成功模型的重要部分。

    效果回测是指衡量模型的稳健性,选择与交易环境相匹配的方案。在回测过程中,需要对历史场景和模拟场景中的数据进行内外部样本,对接实时行情数据,测试在实际交易环境中的效果。

    根据各种行情(单边涨、单边跌、先涨后跌、先跌后涨、震荡、采用蒙特卡洛模拟技术计算的数据),多次调整测试周期,确定触发点开仓和平仓的水平。观察结果中的异常偏差和整体效应等数据,依靠资产组合的价值达到一定水平,实施止盈止损、资金回笼操作等手段,捕捉高价值资产组合,并选择表现更好的策略。

    简单来说,在了解了整个运营过程中会用到的模型方案之后,留给效果回测解决的问题如下:

    输入什么参数,获取什么形式的变量,如何连接整个过程,如何筛选合适的解决方案。

    3.实战操作及效果追踪

    包括订单管理、交易信号传输、效果评估等子系统的开发。

    交易优化主要涉及参数调整和下单。下单时,考虑买卖差价的流动性等市场信号,利用算法交易拆分大单,寻找最佳路线和最有利的执行价格,从而降低市场冲击成本,提高执行效率和订单执行。隐瞒。

    资金管理和情景模拟。主要目的是处理高杠杆带来的尾部风险事件,提前计算出需要承担的最大损失,保证策略在自己的承受范围内。

    其他方面包括订单的使用、交易执行的差异、交易前后的交易成本比较、订单传输速度的优化、机会成本的权衡。例如,在执行买卖差价策略时,系统会频繁下单0-1背包问题的算法设计策略,并根据实时更新的参数切换或取消订单。

    在实施量化计划时,还需要根据策略的设计特点,对策略的生命周期进行评估。当计划的累积收益处于高位(未达到峰值)时,应严格终止该策略,并在旧策略处设计并终止一系列策略路线图。在将新策略应用到实际环境之前,确保新旧策略更替过程的连贯有序。

    因此,随着量化技术的不断演进,策略所处的环境也在不断变化。不断提高量化研究的思维意识,重新审视现有策略的假设,不断更新变革的视角,开发尚未被市场发现的产品。解决方案始终是量化策略研究的关键。

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