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文华财经程序化交易模型

2017-09-08 01:26

  5.无论是基本面还是量化投资者并非100%有效,你的交易生涯中有量化交易一般只做稳而快的短线%的胜率就已经算干的很好了,一般量化交易只做稳而快的短线.好材料却并不容易使用。在市场突发消息和传闻最大出处的Twitter上,让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中很难,因为这里的语法千奇百怪,而且消息格并不规范式。

  4.数学在帮你解决问题时又会成为障碍。宽客们与普通人一样每天只有24小时,要在星罗棋布的金融数据中“寻宝”,因一个分析无法推进而其他分析也陷入停顿的状况时常就会遇见。

  3.想研究出一套通用的交易规则在不同的市场和产品中是很难的。只研究出一套基于公司财报的交易系统so easy!但是供给面的情况和消费者层面的情绪如何呢?实际上,与后两者相比财报的影响不大,但是,若想把后两者纳入交易模型中,是相当费力费时的。

  7.交易信号就在那里,也不在那里。现在的信息社会到处都是数据,科学家们甚至可以做到预测每家沃尔玛超市上空的天气如何。Google的统计为我们展示着每天全世界网民都在搜索哪些内容。包括你想在市场中搜索上升动能最强的股票,如今都不难做到。面对茫茫多的数据,你该把时间精力放在哪一块呢?这是个难题。

  量化交易在现实中,真的像许多趋势投资者以为的那样可以躺着赚钱吗?Nick Colas是美国投资公司ConvergEx的首席策略师,他为我们提出了做量化交易的几题。

  8.一切都从回溯测试开始。多数时候,量化交易世界中非常重要的一块内容是回溯测试,它可以证明的你的设计交易策略在过去的表现,但是,“过去不代表未来”并非所有宽客都能意识到。

  9.愈发激烈的竞争。在发展了20多个年头后的量化交易,依然非常流行,但这背后也就意味着同行内的竞争十分激烈,越来越快的电脑与网络,越来越复杂的算法和数据库,入行门槛也不断提高。

  10.量化交易正被监管机构瞄上。虽然量化投资≠高频交易,但是不能否认,量化投资的主要优点之一便是“快”!如今量化投资者们获取信息的速度问题,已然被监管者们划进了重点区。

  2.股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化着。记得许多“低质”公司的回报在2009年美股到达低点的时候大大高于“优质”公司的回报,此时,大多数模型都会显示做空“垃圾股”做多“优质股”,这对于量化投资者来说是噩梦,而对基本面投资者来说却是掘金的好时候。