量化金融作为一个相对新兴的领域,已经吸引了越来越多的人才和投资者的关注。大家渴望学习和掌握各种量化金融模型,以期在未来的职业生涯中取得持续的盈利能力,特别是量化模型在回测中的表现优秀,很容易让人认为实盘中也是类似表现。但是,有一件事情需要提前说明:能赚钱的方法一定不会写在书本里。
为什么能赚钱的方法不会写在书本里?这是因为金融市场本身就是不断变化和演化的。书本所介绍的各种模型和策略只是基于历史数据和假设的理论,并不能保证一定能在未来的市场中取得成功。真正能够在市场中获得成功的方法,需要不断地进行实践和改进,并且需要不断地适应市场的变化。
此外,许多能够赚钱的方法是由个人经验和洞察力积累而来的,并且经常受到个人和团队的保密。这些方法可能包括各种因素,如特定的交易技术、私人数据和信息源、特殊的联系人和资源等。这些因素是不会被公开的。
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但是书本所介绍的各种量化金融模型和策略基于不同的假设和统计方法,可以帮助我们更好地理解市场,了解各种交易策略的优缺点,并根据市场情况进行相应的调整,所以读书必不可少。而且很多分享会、培训也会提供新的思路,尽管只是一些策略灵感和框架,这就是我们需要和愿意对外交流的主要原因。
书本中的模型必然会失效,今天分享七禾网合作的濮元恺老师经历的几次印象深刻的模型失效:
1、2016年期货市场疯狂波动后,2017和2018进入到一个低波动率区间,传统的线性量价择时模型,特别是小时线、日线级别的模型,长时间回撤,而之前历史数据寻到的参数也大幅度衰减,参数的不稳定性第一次生动地呈现出来。这段时间我也经历了比较痛苦的反思,迭代,主要就是提高频率,以及做不同源的模型。
2、2020年10月开始,股票横截面alpha选股模型衰退,进入到权重股大幅度领涨,中小盘股或者说大部分股下跌的场景中,我们称之为抱团股行情。当时我使用了机器学习训练的模型,但是我的训练数据中,并不包含这种行情,模型马上进入到回撤期,大概回撤了5%才刹车开始恢复。当然我也积极调整了模型,主要是训练过程中控制size因子的负向暴露,以及强调大盘股的量价特征,以及优化器等多种方式。
3、2022年下半年,我的好友代丹斌老师引入大量基本面数据做一些另类模型,以及彻底转向横截面对冲为主的模型结构。当时正值量价模型大幅度上涨后的回撤期,很多CTA基金表现开始衰退。我们都意识到,量价因子的拥挤导致失效,以及量价数据太容易获取,太容易被加工得到类似的历史买入卖出点位,所以期货模型的门槛需要抬高,模型才有竞争力。
本次课程中的时序模型截面管理
成功的交易者需要不断地学习和实践,并且需要具备深入了解市场的能力和判断力。这些年我们很多交易者之所以存活于市场,关键就是我们主动求变,主动获取新知识,主动迭代模型发现之前没捕捉到的盈利机会。所以我们和七禾网合作的培训,也是重点讲模型框架、迭代思路,尤其是今年我们注重风险归因和新的机器学习工具的使用,内容一直在变化。
品种分配的初级思路:按照投机度调整
2022年开始,商品期货市场结构发生变化,波动率呈现不规律出现,波动的延续时间也降低,大部分CTA程序化交易者体会到盈利困难。而从市场全局观察,可交易品种数量越来越多,选择越来越丰富,品种间关系也更加显著。在此背景之下,七禾网经过长期筹备和用户调研,推出新的精品量化课程内容——《从信号模型到截面因子投资 从中长期模型到多周期交易》。
课件中关于过拟合的分析
在之前丰富的时间序列模型基础上,我们将带领各位投资者进一步提升交易技能,将模型因子化分析,着重进行横截面CTA交易策略拓展,着重介绍机器学习工具的使用,以及python开发环境下的策略部署。
一、动量的捕捉和基本交易方法
1、动量的概念
2、动量的描述方式
二、以海龟交易法则为例,中长期高性能风控改进
1、原版海龟交易法则介绍
2、发现海龟不足
3、寻找止盈点
4、寻找全市场风险
三、python交易环境和强化学习择时框架
1、以vnpy为例的python交易环境
2、强化学习在择时中的效果初探
四、横截面对冲交易模型
1、TB版本截面对冲交易的原理
2、编程方法
3、绩效测试
五、Python单因子测试工具
1、Python知识导入
2、绘制净值图和相关矩阵
3、Python数据获取
4、单因子测试工具使用方法
六、单因子开发思路
1、单因子的评价方法
2、单因子的思路
3、因子的合成方法
4、现场测试几个单因子绩效
七、以Open Range Breaker为例,期货日内突破交易
1、突破一般识别方法
2、参数优化与绩效分析
3、品种选择
八、专业机构期货交易策略类型拓展
1、交易策略概览
2、交易模型搭配与资金容量分析
3、基本面对冲类策略概览
九、资产配置方案简述
1、常见资产配置方法
2、各方法原理与局限
3、期货交易部分建议,实盘细节
几个横截面因子的介绍
最后,我们需要明确一个重要的事实:金融市场是高度竞争和复杂的。没有一个模型或策略能够完全预测市场的变化,并且能够在所有情况下保持有效性,绝对不存在拿来就能用的模型或者源码,这种东西如果存在,就是对市场中交易者最大的侮辱,因为它证明了市场处于高度的无效性。我们提供的培训内容一直希望通过持续迭代,让课程有生命力,让参与者有所得。
本期课程时间:
2023年5月13日(周六)上午9:30--11:30,下午14:00--17:30(线上直播)
培训后,可申请加入课程微信群,共同学习进步
报名咨询电话:15658003152(同微信)
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