說明

去年大部分精力都在構(gòu)建底層架構(gòu)和工具了，一直都沒有時(shí)間搞量化。目前底層的數(shù)據(jù)庫服務(wù)(ADB)和清洗(衍生 AETL) 工具已經(jīng)好了，我想盡快的把量化啟動(dòng)起來。

內(nèi)容

1 思想

作為交易來說，只有買賣。通過數(shù)據(jù)分析與模型，我們獲得的增強(qiáng)點(diǎn)是決策。在合適的時(shí)候進(jìn)行買賣的決策。

好的決策很容易觀察出來，成功率高、收益大和回撤小。

這些優(yōu)點(diǎn)是互相鉗制的，所以需要有一些思想來建立對(duì)這些決策的信任。這些思想會(huì)給到?jīng)Q策者一個(gè)感性的認(rèn)知，從而建立/調(diào)整一個(gè)合理的期望。自然而然地，基于這些思想會(huì)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)匹配的技術(shù)。

從物理的角度來說，回歸與動(dòng)量應(yīng)該是量化的兩大方向。

從回歸的理論來說，當(dāng)價(jià)格偏離價(jià)值中樞時(shí)，必然會(huì)發(fā)生相應(yīng)的調(diào)整，這在大數(shù)統(tǒng)計(jì)上是必然正確的。當(dāng)然，價(jià)格之所以產(chǎn)生了最終的偏移，是因?yàn)閮r(jià)格中樞在反復(fù)的推拉中達(dá)到了新的平衡點(diǎn)。

從正態(tài)分布或者從正弦波的角度來看，可以描述價(jià)格偏離中樞的程度，以及發(fā)生這些變化的周期。這里我強(qiáng)調(diào)周期，因?yàn)楹芏嗄Ｐ屯耆鲆暳诉@點(diǎn)，只是在擬合。這點(diǎn)又可以考慮GMM，拆分成若干小的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)來疊加。

對(duì)于回歸的期望要放長，而不是短。長期必然獲勝的策略，意味著周轉(zhuǎn)效率不高。所以勝率高、敞口高、周轉(zhuǎn)率低、盈利率低應(yīng)該是這類策略的特點(diǎn)?；貧w的發(fā)現(xiàn)本來就是長期觀察的結(jié)果。

另一種不得不談的就是動(dòng)量，這很像微積分，觀察到某個(gè)曲線的梯度，進(jìn)而利用它。每個(gè)物體都有慣性，在運(yùn)動(dòng)時(shí)，所以物體運(yùn)行的方向在短時(shí)間內(nèi)是無法改變的。

對(duì)于