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量化交易是利用计算机技术对金融市场数据进行量化分析,从而实现金融交易的自动化的一种方法。与传统金融交易相比较,量化交易具有较高的效率、稳定性和可预测性,能够提高资金利用率,降低风险。量化交易是指通过对历史数据进行统计分析,并借助计算机程序辅助进行投资决策。主要包括基于历史数据的统计套利、基于模型的套利和日内短线交易。随着区块链技术的发展,智能合约等技术的不断完善,比特币等主流数字货币已经具备了成熟的市场,其波动率和风险都比较大,传统量化投资难以适应市场变化。因此,在区块链技术的支持下,通过专业机构进行量化投资已成为必然趋势。
一、资产配置
资产配置是指投资者根据自己的风险承受能力、投资期限、收益目标和流动性要求等因素,对投资组合中的各类资产进行合理的搭配,从而达到降低风险、提高收益的目的。 根据不同的投资期限,可将资产分为3类:短期(1年以内)资产、中期(1-3年)资产和长期(3-5年)资产。其中,短期资产风险相对较低,中期资产风险较高,长期资产风险最低。 对于不同类型的投资标的,需要采用不同的配置比例。
二、回撤控制
回撤控制是指在保证资金安全的前提下,尽可能减少损失。回撤控制可以采用多种方法,如设置止损点、设定目标位等。 对于止损来说,通常采用趋势跟踪策略、择时策略等,但是在实际交易中,我们可能会面临较大的回撤。因此,我们需要尽可能将止损设置在目标位上。 对于目标位,我们通常采用止盈点和最大回撤点两种方法来设置。止盈点通常设置在目标价位的70%左右;而最大回撤点则是基于策略本身来确定的,即在设定目标价位后,策略中不能出现超过20%的回撤。 由于我们是通过智能交易系统进行交易,因此只要能够达到这两种要求,就可以保证资金安全。
三、交易系统
交易系统是量化交易的核心。交易系统不是简单的软件,而是一个有一定结构和流程的决策系统。交易系统可以从人的主观行为中得到启发,然后用计算机进行模拟,一旦符合设定条件,就可以产生指令,由电脑自动执行。
四、交易策略
市场交易策略包括:价格波动的均值回复模型,收益率的均值回归模型,跨期套利策略,趋势跟踪策略,套利策略等。常用的市场交易策略有: (1)均值回复模型:根据历史价格数据,建立收益率模型,同时构建相应的参数,进行回测,寻找最佳组合; (2)收益率回归模型:根据历史数据预测未来价格走势,构建收益率模型; (3)套利策略:通过套利机制,将两个品种的价格差异进行对冲; (4)趋势跟踪策略:在同一市场中,根据历史数据建立趋势预测模型。
五、风控管理
量化交易中的风险管理也是非常重要的,我们可以将量化交易系统分为三个层面: 一是交易系统,它是量化交易的核心,这部分内容将在后面单独进行介绍; 二是风险管理系统,它是对策略模型的运行环境进行监控,以及对策略模型的运行结果进行风险管理和控制的一种方式; 三是交易风控系统,这部分内容主要对策略模型运行中产生的风险进行识别、判断、控制和跟踪。 此外,还有一些特殊的风险管理技术也需要单独介绍,比如一些高频交易模型可能需要采用滑点策略以降低交易延迟,又如一些套利模型需要进行时间序列分析以识别隐含价格等。
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