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

Analysis of Necessity of Opening the Quantitative Trading Course and Curriculum Design

Bojiao Mu 1 , Yan Li 2

1 School of Economics and Management, China University of Geosciences (Beijing), Beijing

2 School of Management, China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing

Received: Nov. 2 nd , 2020; accepted: Dec. 18 th , 2020; published: Dec. 24 th , 2020

Quantitative trading driven by mathematical models and computer automation is replacing traditional subjective trading to become a main way for financial transactions. The fast development of the quantitative trading market poses an urgent demand for cultivating quantitative 量化交易员通过技术指标的分析 trading personnel. This paper analyzes the necessity of opening the quantitative trading course in colleges and universities by comparing quantitative trading and subjective trading, summarizing the development trend of quantitative trading, and identifying the differences between the quantitative trading course and the traditional security investing course. Then, this paper studies the curriculum design of the quantitative trading by identifying the course audience, setting teaching goals and prerequisite knowledge, and proposing curriculum content and the evaluation mode.

Keywords:Quantitative Trading, Curriculum Design, Trading Strategy Development, Personnel Education in Colleges and Universities

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).

大数据与人工智能技术的快速发展正在使社会经历着深刻的变革。证券投资领域作为长久以来新技术的先行者，又一次成为人工智能技术应用的践行者。这些新技术与投资理论的结合催生出了量化交易(quantitative trading)这样一种新型的证券投资方式。量化交易指的是从大规模历史交易数据中挖掘规律，构建由数学模型驱动的投资策略，通过计算机编程实现自动化交易，以期获取稳定盈利的交易方式 [1]。自从20世纪70年代初，巴克莱国际投资管理公司发行全球第一只量化基金以来，量化投资和交易发展迅速，如今已经在证券投资市场上占有优势地位。特别在新冠疫情导致今年年初股市大跌之后，量化交易成为促成金融市场反弹的重要力量，J.P. Morgan的最新调研显示2020年3月份1000万美元以上的金融交易大单中，超过60%都是由量化交易完成 [2]。

什么是量化交易？

量化交易，也有自动化交易，程序化交易，EA，高频交易，算法交易等等，大致意思差不多，不同的领域可以叫法不一样，譬如外汇市场大多叫EA。主要是把自己的交易系统通过计算机语言（Python ，matlab等等，很多）程序编写实现出来，把这个程序和数据信息（量价信息，基本面，金融政策信息等等）接口接上，通过在计算机或服务器（现在大部分都是租一个云服务器）上运行，实时执行各种分析，选股，择时，买，卖，加仓，减仓，止损止盈等等。这样可以省去一些人力成本（人力分析慢，3000只股票得需要很对人天天），省去不必要的盯盘时间，一定程度规避情绪心理因素影响。一个完整的量化交易包括很多东西：1、资金管理或投资组合管理；2，选股，基于数据面的技术分析（均线，macd等等，太多了），基于基本面的分析（市盈率，财务报表等），基于经济面的分析（财政及货币政策，经济周期，行业周期轮动等），基于情绪面的分析；3，择时也即建仓的时机，止损止盈，加仓减仓平仓等；4，交易记录总结改进。当然还有别的很多内容。也有办自动化的，譬如只采用分析做选股。这个东西老美搞了30多年了，国内搞了十几年。可以了解一下大神西蒙斯和文艺复兴基金。国内这几年也出现很多平台，还不是特别成熟，入聚宽，掘金量化等等，也有几十个，可以关注一下。

随着网络资源搜索的盛行，我们不难在许多学术文章或是相关网页论坛里，找寻到许多适合自己偏好取向的交易策略。因此我们关心的是如何分辨这些交易策略的好坏，以及避免在这过程中犯下一些常见的错误，例如存活偏误(survivorship bias)、前视偏误(look-ahead bias)、资料窥探偏误（Data-snooping bias）以及对交易成本的考量等，以下一一为大家介绍。

策略分析 | 如何執行量化交易決策（一）基本概念篇

3. 克服人性的貪婪，遇到大行情時能夠有紀律地操作
許多人在交易時不夠理性，常常為了多賺一點就不止盈，結果快速回檔；或是期待晚點 V 型反轉就沒有止損，最後慘烈爆倉，錯誤的賭一把心態導致賠錢。量化交易交給程式執行，可以克服人的不理性，也許不能高風險一夜致富，但至少能避免許多虧大錢的機會，更不用說「別人貪婪時恐懼，別人恐懼時貪婪」，市場往往和散戶的邏輯相反，人性是交易最大的弱點。即便是華爾街的交易員，在交易時若被監測到情緒起伏太大，也會被請出去稍作休息；在波動劇烈、暴漲暴跌的幣市中，散戶的我們又怎能不受影響？

（二）如何決定量化交易的標的？Steaker 選擇哪些幣種？

量化交易主要是追蹤趨勢的策略，因此挑選量化的標的會以高波動率及週期性的單邊趨勢為考量，多數加密貨幣都具有高波動率，加上 24 小時不間斷的交易，容易增加量化交易的長期收益。然而量化交易的策略需要歷史資料去做回測分析，因此仍會以主流貨幣為主，避免選擇剛上幣或發行時間短的幣種。

除了上述之外，也需要考慮到市場深度與資金量體，量化策略的訊號出現時，必須一次完成交易而不是慢慢掛單等待成交，由於 Steaker 的資金量較一般投資者龐大，若購買深度較低的幣種，可能會因大量買進而造成滑價。

由上圖可以看到，CREAM/BUSD 交易對的價格是 161.729 元，假設要一次購入 27 顆 CREAM，第 0.1 顆買在 161.877 元，最後一顆成交時就買在 162.695 元，平均價格比策略應該開單時還要高一些，指標屆時可能失效；賣出同理，也可能因為交易額的大小產生滑價，進而影響投資績效。因此，Steaker 量化交易目前以 BTC 期貨為主要標的，未來有可能隨著市場深度改變與獲利評估而增加其他標的。

（三）適合使用量化交易的時機 / 什麼樣的狀況下會賺錢

範例一：上圖由紅轉綠的第一根大綠棒出現時，買入訊號成立，因此買在那根綠棒的收盤價，後續開始上漲，符合我們的預期，因此讓這筆單繼續運行，然而後來開始跌，出現小小 M 頭，因此在第一根紅棒出現時，發現不對勁就即刻出場，最後結果雖然小虧，但能避免掉後續更大的空頭趨勢。

那麼，應該看大週期或小週期的 K 線？

答案是各有優缺，有適合大週期、也有適合小週期的策略，當然有些策略是會配合著一起看。在幣圈通常定義「大週期」為 4hr、日線、週線甚至是月線，「小週期」則是指 5min、15min、1hr 為主，1min 的訊號過於雜亂，不適合量化交易判斷時機。

Steaker 小結

如果還有興趣了解更多，請期待下一篇的進階教學，我們將深入介紹量化交易的常見策略，以及 Steaker 挑選了哪些策略，並親自示範如何執行量化交易，千萬別錯過含金量更高的 Steaker Learn 進階班！

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