C2-程序化交易的基本原理和应用准备.pptx
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1、C2-程序化交易的基本原理和应用准备2.程序化程序化交易的基本原理和应用准备交易的基本原理和应用准备2.1 程序化程序化交易的基本原理交易的基本原理简单地说,程序化交易就是根据事先制定的入市、离市、资金和仓位管理与风险控制等一系列交易规则,由计算机进行自动化的交易。金融市场的交易是在交易所进行的。但投资者并不直接到交易所交易,而是通过经纪商在交易所进行交易。金融市场的交易信息流程示意图如下图所示。投资者必须接受行情信息,分析决策,并通过经纪商下达交易指令,在交易所进行竞价交易。交易所(主机)交易所(主机)竞价成交反馈信息发布行情经纪商(主机)经纪商(主机)传达交易指令反馈信息账户管理投资者(终
2、端机)投资者(终端机)接受行情信息分析行情信息制定交易决策下达交易指令交易信息反馈账户管理风险控制网络连接网络连接早期的投资者是通过报纸、电台广播等方式获得证券行情信息,人工分析后制定买卖决策,再通过电话、电报等方式,向在交易所交易大厅的经济商代表(经纪人)下达交易指令,经纪人在交易大厅通过人工报价,竞价成交后再将信息通过电话或电报反馈投资者。其接受信息、下达指令、竞价成交和反馈信息等速度缓慢、效率低下。现代金融市场交易已经建立在电子计算机网络系统之上。行情的发布、信息的处理、分析决策、下达交易指令到竞价成交、反馈信息均可通过计算机网络系统自动进行。程序化交易是从接受信息、分析信息、制定决策、
3、下达指令至到交易信息反馈和账户管理、风险控制等全过程都是在计算机实时联网过程中进行的。在程序化交易的整个过程中,与人工交易根本的区别在于买卖决策的制定和交易指令的下达。人工交易中,买卖决策的制定是人的大脑做出的,交易指令的下达也是手工实施的。而程序化交易中二者均为由计算机程序根据预先编制的交易规则自动进行的。这种交易规则称为交易策略。在程序化交易中,我们需要制定清晰的交易策略,并且通过计算机程序将其完整准确地表达出来,而且还必须通过历史数据进行回测、优化和模拟检验,以判断其交易策略的盈利性和风险度。只有经过优化检验的交易策略才能用于计算机系统进行真实的交易。而一旦投入交易运行,计算机就会持续一
4、贯地,反复地执行这一交易策略,至到人工干预,停止使用该策略。由于金融市场是千变万化的,根据历史经验总结的交易策略可能并不能完全地反映这种变化,一方面是由于人的认识能力的局限,其总结历史经验的遗漏;另一方面,则是历史不会简单地重演。在程序化交易策略投入使用后,我们必须密切跟踪其运行,当发现有较大的问题和漏洞的时候,应果断地中断其运行,并寻找其解决问题的方法,对交易策略进行改进完善。可见,程序化交易并不是简单的由计算机进行自动交易的事情,它是一个由交易策略构思、计算机程序实现、历史数据回测、参数优化、模拟应用检验、实盘交易、跟踪监测、修改完善等众多相互独立和相互联系的环节构成的一个系统动态过程。策
5、略效果策略效果评估评估历史回测参数优化模拟检验交易策略交易策略开发开发策略构思编程调试实盘交易实盘交易分析行情制定决策下达指令跟踪监测跟踪监测效果反馈人工干预改进完善改进完善2.2 程序化程序化交易前的交易前的准备准备2.2.1 金融金融理论与量化分析理论与量化分析知识知识程序化交易是以金融资产定价和量化分析的理论和方法为基础的。所有的程序化交易策略的交易思想都是根据相关的金融资产定价理论、金融市场行为理论以及相关的量化分析方法为基础制定的。程序化交易只能根据过去和现在的信息进行决策,是一种事前决策。而一旦下单,要想获得收益或回避风险,就必须交易方向与未来价格走势一致。程序化交易需要把交易策略
6、思想变为计算机可以分析、决策和执行的指令,因此,交易策略必须是可以清晰量化的,而非模糊的定性。比如“高抛低吸,波段操作”,何为高?何为低?必须有一个准确的数量界定的方法,特别是波峰低谷在事后虽然是明晰的,在事前却是未知的。因此,总结历史规律的量化分析方法为我们制定程序化交易策略提供了基本的方法论指导。简单而实用的证券市场量化分析方法就是价格变动的技术分析法,包括趋势分析、支撑阻力线分析、技术指标分析、波动分析等。其中为了程序化交易需要重点掌握技术指标分析法。在利用技术分析指标方面,尤为重要的是不能因为是经常使用的指标而忽略它。长时间一直被使用的指标可以认为是得到交易员的广泛认可的,也反映是最为
7、有用的。每个技术分析指标都具有自己的特点。技术分析指标大致可以分为几种类型,其中我们只要重点掌握经常使用的移动平均线、MACD、RSI、随机指标、DMI、ADX 等几种指标。除了常用的技术分析指标外,较为复杂的量化分析方法是设计较为复杂的程序化交易策略的理论基础。常用的方法包括统计分析中的回归分析、方差分析、波动率分析;资本资产定价模型、资产组合模型、期权定价模型、期货定价模型、组合套利模型、价差套利模型等。2.2.2计算机计算机编程能力编程能力程序化交易是利用计算机把所有的交易用系统化的规则自动处理的过程,因此需要把自己勾勒出来的交易策略用计算机程序实现出来。这是把交易策略转换为计算机能够理
8、解的语言的过程,因此需要掌握一定的计算机编程能力。而且必须熟悉该交易系统的计算机编程语言。虽然大多数的程序化交易平台系统的编程语言的基本语法结构是相通的,但毕竟各个系统平台的编程语言的语法和函数还是存在一定的差异。第一次开发交易策略的交易员为了交易策略编程通常会使用图表或技术指标分析、趋势线分析、前高点/前低点分析、支撑阻力线分析、背离(Divergence)分析等等。但是上述方法具有的致命弱点就是主观性。比如对出现双重底时入市的规则编程中,需要明确第一次见底和第二次见底的幅度并且要明确双重底的间隔和高度等等。上述方法可以依据分析师的主观判断而出现诸多不同之处,因此很难用客观的数据来定型。因此
9、在第一次使用计算机语言编辑交易策略时,利用技术分析指标等客观性较强的分析方法来编辑基本的交易规则更为容易。2.2.3人工智能人工智能分析知识分析知识人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
10、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科。人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有
11、智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。这些算法是一类能从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。简而言之,机器学习主要以数据为基础,通过大数据本身,运用计算机自我学习来寻找数据本身的规律,而这是机器学习与统计分析的基本区别。机器学习主要有三种方式:监督学习,无监督学习与半监督学习。(1)监督学习:从给定的训练数据集中学习出一个函数,当新的数据输入时,可以根据函数预测相应的结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出,也就是特征和目标。训练集中的目标是有标注的。如今机器学习已
12、固有的监督学习算法有可以进行分类的,例如贝叶斯分类,SVM,ID3,C4.5以及分类决策树,以及现在最火热的人工神经网络,例如BP神经网络,RBF神经网络,Hopfield神经网络、深度信念网络和卷积神经网络等。人工神经网络是模拟人大脑的思考方式来进行分析,在人工神经网络中有显层,隐层以及输出层,而每一层都会有神经元,神经元的状态或开启或关闭,这取决于大数据。同样监督机器学习算法也可以作回归,最常用便是逻辑回归。(2)无监督学习:与有监督学习相比,无监督学习的训练集的类标号是未知的,并且要学习的类的个数或集合可能事先不知道。常见的无监督学习算法包括聚类和关联,例如K均值法、Apriori算法。
13、(3)半监督学习:介于监督学习和无监督学习之间,例如EM算法。如今的机器学习领域主要的研究工作在三个方面进行:1)面向任务的研究,研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统;2)认知模型,研究人类学习过程并进行计算模拟;3)理论的分析,从理论的层面探索可能的算法和独立的应用领域算法。每一种机器学习的方法都各有优缺点和特定的使用领域。在利用它来建立自己的智能交易系统,必须有针对性的进行选择,同时考虑其相应的接口。2.2.4程序化程序化交易平台交易平台进行程序化交易必须拥有一个与经纪商主机连接,能够实时接收行情信息、编辑交易策略、评估策略效果、运行交易策略、下达交易指令并可以进行人工检测和干预
14、的程序化交易平台。目前有许多计算机证券期货行情系统和交易系统,虽然可以实时显示行情、分析行情和人工下单交易,但它们不能够运行交易策略系统执行程序化交易。而另外一些能够进行复杂的量化分析和决策的计算机系统(如Eviews,Matlab等)却因为不能接受实时行情信息或不能直接向经纪商的交易系统下达交易指令,因而不是独立的程序化交易平台。但是,它们通过一定的数据接口,可以与一些专门的程序化交易平台连接,利用其拥有的大量模型算法,对程序化交易平台接收的大量数据进行一些较为复杂的计算和处理,将计算结果或交易指令传输到程序化交易平台,通过该平台再处理后通过经纪商下达到交易所实现交易。程序化交易平台系统的基
15、本功能模块如图2-3所示。只有具有这些基本功能的平台系统才是程序化交易可以使用的平台系统。程序化交易平台程序化交易平台交易策略开交易策略开发模块发模块程序编辑程序调试交易策略运交易策略运行模块行模块分析信息制定决策下达指令信息反馈账户管理风险控制外部连接外部连接模块模块接受信息下达指令信息反馈人工监测和干预外部模块接口交易策略评交易策略评价优化模块价优化模块模拟运行效果评价参数优化程序化交易在国外已经有几十年的发展历史,但在中国的发展还比较晚。目前国内使用比较多的程序化交易平台软件主要有:TradeStation 它是美国TradeStation公司推出的一种综合交易平台,在执行交易、监控仓位
16、、分析市场以及创建自定义分析和策略交易工具方面具有很强的功能。国信证券公司将其引进中国并进行了汉化和针对中国证券市场特点进行一些补充功能的开发。该交易平台在交易品种上可以进行期货、股票、债券、ETF等多个市场多品种的交易。同时,在交易技术上,它将程序化交易组件嵌入到传统的EasyLanguage编程语言中,既保留了EasyLanguage编程语言的简单易学特点,又突破了传统的图表程序化交易一张图表只能对单一品种下单的限制,可以同时对多品种下单,便于进行资产组合管理。此外,该平台还引入了雷达屏程序化交易、APP程序化交易等多种功能,增强了程序化交易系统的灵活性。文华财经文华财经文华财经为国内专业
17、期货软件服务商,其开发的赢智程序化交易软件源于中国本土的程序化软件,系统稳定,国内占有率高。2004年文华推出国内第一套程序化函数库,开启了中国的程序化交易时代。用户可以用文华提供的各种函数和指令编写交易模型。模型可以测试收益率、胜率等指标,还可以接入到金仕达的期货交易系统,实现自动下单。其2013年6月发布赢智程序化交易软件 wh8(实盘交易通用版),使用基于国内用户习惯设计的“麦语言”,小语法大函数,积木式的轻松编程环境。产品特点:支持用逐笔数据做模型的精准回测;支持多模型组合测试;多模型资金组合运行;远程监控,可多人监控模型运行;Tick函数编写Tick模型;调用五档盘口数据编写盘口模型
18、;独有的策略优化函数;基本面程序化等。TB交易开拓者交易开拓者深圳开拓者科技有限公司是一家专为中国期货市场提供软件产品的公司,专注于为金融机构、各类投资者开发系统软件,提供专业的交易工具。其开发的TB交易开拓者软件,是国内的tradestation,语言移植国外程序交易软件,是目前国内市场占有率较高的交易软件。其交易开拓者极速版TBplus的8大新功能:其中比较突出的是多品种组合参数优化:同一个策略可以在多个品种不同周期或同周期上进行参数优化。金字塔决策交易系统金字塔决策交易系统金字塔是上海金之塔信息技术有限公司开发的一款集程序化交易、看盘分析为一体的全功能综合软件。支持图表程序化交易、后台程
19、序化交易、高频交易、趋势线程序化交易等多种自动交易模式;公式模型编写及操作兼容国内主流分析软件;支持闪电下单、图表下单、预警雷达下单等多种下单模式;支持板块指数、套利、多账户交易及动态止赢止损。其产品特色为:证券+期货+外盘,全球市场皆可交易;双路数据互备,盘中交易永不断线;期现套利+跨期套利+内外盘对冲;860+个指标函数,精确控制整个交易过程;高强度指标加密+远程指标,让模型源码更加安全;图表程序化交易+后台程序化交易+高频交易;多帐户+分帐户交易,化解风控管理和大宗交易难题;篮子交易+复合下单,批量交易轻松实现;支持VBA和C+二次开发,攻破更高层需求。MultichartsMultiC
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