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马特量化机器人源码量化交易的基本应用

马特量化机器人源码量化交易的基本应用 定量投资技术包括多种具体方法,广泛应用于投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易等领域。本文以统计套利和算法交易为例。 量化交易 1.统计套利 统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利。这是一种风险套利。风险在于这一历史统计规律是否会在未来继续存在。 统计套利的主要思想是先找出几对相关性最好的投资品种,然后找出每一对投资品种之间的长期均衡关系(协整关系)。当一对品种的价差(协整方程的残差)在一定程度上偏离时,开始建仓,买入相对低估和相对高估的品种,其等价价差在获利之前回归均衡。股指期货套期保值是一种长期的统计套利策略,利用不同国家、地区或行业的指数相关性同时买卖一对股指期货。在经济全球化的条件下,各国、各地区、各行业的股指关联度越来越高,容易导致股指的系统性风险。因此,对指数间的统计套利进行套期保值是一种低风险、高收益的交易方式。 2.算法交易。 算法交易,又称自动交易、黑箱交易或机器交易,是指通过设计算法,利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间、交易价格甚至最终需要交易的资产数量的选择。 算法事务的主要类型有:(1)被动算法事务,也称为结构化算法事务。除了使用历史数据估计交易模型的关键参数外,交易算法不会根据市场情况主动选择交易时机和交易数量,而是根据给定的交易策略。该策略的核心是减少价格的下滑(目标价格与实际平均价格之间的差额)。被动算法交易是最成熟和应用最广泛的。例如,在国际市场上使用最多的VWAP和twap属于被动算法交易。(2)主动算法交易又称机会算法交易。这种交易算法根据市场情况进行实时决策,判断是否交易、交易数量、交易价格等。除了试图降低价格的下滑外,主动交易算法逐渐将重点放在价格趋势预测上。(3)综合算法交易,即前两者的结合。这种算法的常用方法是将事务指令分离,并将它们分配到多个时间段。每个时间段的具体交易由主动交易算法判断。两者的结合可以达到单一算法无法达到的效果。

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