在成为交易大师的路上,99%的量化交易者都踩过这些坑

前言量化交易,程序化交易,量化投资,听起来就是高大上的名词。随著市场的成熟,去散户化,量化交易逐渐成为机构投资的主要手段之一,但它真的像印钞机一样,躺着赚钱,还是不过是把“手动亏钱”变成了“自动亏钱”罢了。

在成熟的市场中,散户所占比重很小,比如美股,不到10%,其它机构,再如外汇交易市场,散户并不多,因为散户早死了。有的外汇黑平台,你就去它炒外汇,送你100块钱,各种各样的赠品,因为它心里太清楚不过,来了就死了,几乎没有例外。

因为作为散户,是有收获的,那就不要人为地炒,用电脑去做,电脑没有情绪,严格地执行指令,如果稳定地盈利,岂不是日进斗金。想像真美好吗?

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在外汇市场,量化交易最受欢迎,因为外汇是高杠杆的,24小时交易,作为交易者,如果按照每日的计划去炒,怕你睡着了,就会爆仓。汇市最主要的量化工具是MT4 (metatrader4),在MT4、MT5平台上,数万种量化策略如过江之鲫。什麽都有,只有你没想到,没有做不到。

趋势,网格,趋势+网格,以及当前最流行的机器学习,这些都是量化策略的主要方向。像MA20这样最简单的策略,价格在20日均线以上买入,低于20日均线卖出,不要看起来那么简单,已经比大多数策略都要强。

更让人大开眼界的是机器学习,什么隐马尔科夫链,卷积,循环,蒙特卡洛树搜索,因为机器学习的决策特别像人,有一些模糊不清的随机性,给人一种机器给的指令,这是深不可测的,什么都别说,听机器的话就对了。然后又是一轮新的装X高潮。

趋势策略,一般是吃大势,在震荡过程中,不断承受小的亏损,最终通过盈亏比达标,获取利润。趋势策略建立在人们对市场的认知上,这就是所谓的“切断损失,让利润跑掉”(loss cut, profit run)。趋势策略没有数学基础,全靠感觉。

相信大多数时候,市场并没有走到任何地方,只是在那里震动,一旦趋势形成,就能获得超常的回报。这里有一个问题,“趋势”真的存在吗?股市的“趋势”或“震荡”是人们想像出来的,还是事实?

网格策略,跌了买,涨了卖,这是有一定的数学依据的,即马丁格尔网格,俗称“翻倍加注法”,如果输了,下一次的赌注加倍,只要赢一次,就可以返本获利。只要本金不受限制。

上述无论什么方法,其实都是人凭想,对金融衍生品市场的一种感觉,实行到策略上,最后通过测试,证明这种方法是可靠的。

当前量化分析法对有效性数据检验的误区

如今检验量化方法的有效性,就是通过“回溯”,回溯就是把历史数据,带入自己的策略,模拟过去时段策略的表现,而“回测”的作用,估计大部分人都误解了,它基本没有用。

再根据回测的结果,调整(调参),妄图得到一个稳定向上的曲线。为了达到这一目标,耗尽你的心血,浪费大量的时间。

1、回测方法不科学,造成初学者先入坑

常有量化新手,学习量化没三天,就跑出了收益曲线惊天动地,几倍几倍于小菜,几百倍甚至几千万倍都有,按这收益曲线,巴菲特直接被秒杀。可是这些新手也没想明白,你自信到哪里去,开几个脑洞,就赚那么多钱,这世界上还需要努力赚钱吗?

初学者可能有几种错误:

  1. 程序根本上是写错的,呵呵
  2. 未来函数,这是一个更神秘的深渊,需要仔细寻找原因,是什么让你穿越时空?
  3. 大大低估了手续费和滑点的影响,实际上,在交易中,手续费(或所有中间费用的总和)是决定性的。很多人都在看的回测走势,如果是趋势交易,设成千分之一的交易费,滑点千分之三,那就是太小看滑点了。(关于滑点是什么,可以自己去百度)
  4. 不能成交的情形,如涨跌停,你根本就不能买卖,怎么交易?
  5. 由于低估手续费,造成低估频繁交易手续费的影响,容易使交易策略变得高频,收益曲线看起来十分惊人。

2、回测是对历史的归纳,它与未来是否相关?相关大坑

在这个领域有几个例子,通常前几年表现好的基金,后几年就很差了;表现不好的基金经理,被解雇后反而变得更好了,这不是随便说的,有这方面的研究报告。

换个市场,换个品种,换个时段,同样策略,回测结果差异巨大。

即使你避开了初学者的陷阱,你也可能同样落入一个无限回测的陷阱。

举例来说,你们已经回测了两个品种,一个好一个坏,请问你们打算把这一策略应用到哪一个品种?

假如你说一定是用来回测好的品种,要不然怎么回测,不就是想找出好的结果?

祝贺你们,接下来,更大的可能性是,你们将输给那些糟糕的测试。

3、参比调节大坑

参数可以出现在所有策略中,尤其是目前机器学习最流行的策略。要调得天昏地暗,又怕调得过头。

参数多,得到的结果就越荒谬。这就好像你面对一个复杂的系统,每多一个复杂性,系统就会变得更混乱。您判断的最后结果很有可能是错误的。

热衷希望调参的人,都是一根筋,沉浸在虚拟的快乐之中。但结局早已注定徒劳无功。

量化分析界经典笑点如下:

  • 回测升天,实盘不如狗
  • 投资穷三代,量化毁一生

上面,回测的意义是否完全不存在?实际上也有这样的情况,比如你在程序中犯了一个低级别的错误,然后再回测结果数万次,你就知道,肯定写错了。这也是回测的作用所在。

部分量化交易的根本问题

通过建模、测试和程序化自动化交易,量化交易取代了人工买卖,其效率自然不用多说,也无需多说。

但是什么是量化交易的基本数学逻辑呢?这并不明显。

用数学变换市场价格,几乎所有的市场,从加密货币,外汇,到美股,港股,A股,其实都是一样的,遵循完全相同的概率密度曲线, EUR/USD就是一个外汇,用数学计算出的结果是1.0006,随机过程是1,两者只有0.0006的差别,也就是说EUR-USD无限接近随机过程,如果算上手续费,点差等因素,已经远远低于1.0000了,你长期炒股,只会走向死亡的终点。这个数据也与外汇市场中散户的死亡率几乎100%一致。

虽然市场有好有坏,但空间很小,把手续费计算在内,没有一个市场是容易的,随着市场的成熟,空间会不断缩小,直到变成外汇市场。汇市是最困难的市场,存在着不可战胜的。

市场空间大致分为加密货币>A股>美股>港股>外汇。

总结

许多初学者对量化交易都有误解,以为只靠几个点子,就能从市场上赚大钱,躺着赚钱是多么令人兴奋。

但是往往时间一长,就不再狂妄,知道市场有多大。不同之处在于,是市场给我们的早,还是晚。

量化交易做得比较大的平台,虽然掌握了很多量化的知识,积累了很多量化的资源。最终还得靠给别人提供量化服务,教别人如何量化才能赚钱。到底为什么会这样呢?

还有你,既不是智商高达150,又不是数学天才,更不是一道 IMO奥数题,就你那点脑洞,真以为市场是病猫,还能随便蹂躏?

我们做交易的人应该对市场要有敬畏之心,而不是总以为自己多厉害,多牛,如果抱有这样的思想,总有一天要被市场教训的,其实我们每个人都或多或少的掌握一些技术核心的东西,但是对于心态把控这一块还欠缺火候,还需多磨练,最近看了一些书,卡耐基的人性的弱点,感触很深,感兴趣的朋友可以去读一下,本文到这里就结束了,对这个话题感兴趣的朋友欢迎私信交流。

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