量化交易策略的构建实战(凯纳投资)
量化交易策略的构建实战
2020/8/22
Seeking Alpha
1. 量化交易系统模型构建 2. 数据处理 3. 阿尔法模型 4. 风险控制模型 5. 成本模型 6. 投资组合模型 7. 执行模型 8. 量化模型生命周期 9. 凯纳量化1号展示
航空系统VS量化交易系统
都是是一个大型负责系统； 安全是第一要素：飞机安全降落是第一位，活着是第一位； 都是由很多子系统构成； 都需要一个中央系统负责调度和指挥子系统； 任何一个子系统环节出错都会酿成巨大事故；
量化投资的模块构建图示
一、股指期货程序化概述
量化投资第一步：数据来源和数据处理
一、股指期货程序化概述
股票数据处理：复权问题，指数样本股变更，停牌，涨跌 停…… 期货数据处理：主力合约，涨跌停；
第二步：追寻阿尔法
阿尔法 模型 一、股指期货程序化概述
寻找阿尔法：飞机制造
阿尔法产生两个来源
一个阿尔法交易系统的组成部分
统计套利之：配对交易
回测优化
优化应避免参数孤岛
测试方法 Walk forward Backtesting
传统方法
Walk forward Backtesting
第三步：风险控制模型
风险控制 模型
一、股指期货程序化概述
风险控制模型
不可能三角形
第三步：风险控制模型
交易成本 模型
一、股指期货程序化概述源自一个阿尔法交易系统的组成部分
➢交易系统一般都包括： 1. 进场规则（买什么，什么时候买，买多少） 2. 出场规则（什么时候出场，出多少，怎么出） 3. 风险控制规则（单次能承担最大亏损，连续亏损 多少，用多少倍杠杆交易，承受最长不赚钱的周 期） 4. 资金管理规则（单策略资金管理）
如何构建一个成功的量化交易策略
如何构建一个成功的量化交易策略在金融市场中，量化交易策略被广泛应用，以提高交易效率并获取稳定的投资回报。
然而，构建一个成功的量化交易策略并不容易，需要全面考虑市场条件、数据分析和模型建立等因素。
本文将介绍构建一个成功的量化交易策略的关键步骤及相关技巧。
第一步：明确目标和战略构建一个成功的量化交易策略必须有明确的目标和战略。
首先，确定投资目标，是追求稳定收益还是追求高风险高回报？然后，选择适合的交易战略，如趋势跟随、均值回归或市场中性等。
不同的目标和战略将决定后续的数据选择和模型建立。
第二步：数据选择和清洗在量化交易中，数据选择和清洗是至关重要的。
首先，选择相关性高、可靠的数据来源，如财经新闻、市场行情和财务数据等。
然后，对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值和标准化处理等。
清洗后的数据将为后续模型的建立提供准确可靠的基础。
第三步：模型建立和策略回测在构建量化交易策略时，必须基于可靠的统计模型进行建立和验证。
选择适合的模型，如线性回归、时间序列分析或机器学习等，并进行参数优化和模型验证。
通过历史数据的回测，评估策略的盈亏情况和风险水平，进一步优化模型和策略。
第四步：风险管理和资金分配一个成功的量化交易策略必须有清晰的风险管理和资金分配方案。
通过设定合理的止损点和止盈点来控制风险，确保交易策略的稳定性和可持续性。
同时，根据策略的风险和收益水平，合理分配资金，降低风险并最大化收益。
第五步：实施和监控构建一个成功的量化交易策略只是第一步，实施和监控是关键的后续工作。
在实施阶段，需要建立交易系统和执行规则，确保策略能够自动化执行和管理。
在监控阶段，需要定期评估策略的效果和调整参数，及时应对市场的变化和风险。
总结：构建一个成功的量化交易策略需要清晰的目标和战略、可靠的数据选择和清洗、准确的模型建立和策略回测、严格的风险管理和资金分配以及有效的实施和监控。
通过持续学习和不断优化，才能在金融市场中获取稳定的投资回报。
量化交易真实案例
量化交易真实案例咱得先知道啥是量化交易，简单说呢，就是用一堆数学公式和计算机程序来做交易决策，就像是给交易请了个超级聪明的机器人军师。
我有个朋友叫老王，这老王啊，以前就是个普通的股民，每天盯着那红红绿绿的大盘，心情就像坐过山车一样。
有一天，他突然就跟我说要搞量化交易了。
老王为啥这么想呢？原来啊，他发现自己老是判断不准股票啥时候该买，啥时候该卖。
就比如有一回，他觉得一只股票肯定要涨了，就一股脑儿全仓杀进去，结果呢，那股票就像个调皮的孩子，不但不涨，还一路狂跌。
老王那个心疼啊，就像自己辛辛苦苦养大的猪跑了一样。
于是，老王就开始研究量化交易。
他首先盯上了成交量这个指标。
他发现啊，那些成交量突然放大好几倍的股票，就像是一群人突然都挤到一个店里去抢购东西一样，肯定是有啥情况。
要么是有啥超级大利好，大家都抢着买；要么就是公司要出问题了，有人想赶紧抛售，但是更多的人还被蒙在鼓里，在傻乎乎地接盘。
有一次，他发现一只科技股就符合这个成交量的情况。
然后他仔细一看财务报表，发现这家公司刚研发出了一个超级厉害的新技术，很有可能在市场上大赚一笔。
而且市盈率也不高，说明这股票还没有被高估。
于是老王就按照他的量化策略买入了一部分。
没过多久，这只股票就像火箭一样蹭蹭往上涨。
老王那叫一个高兴啊，就像中了彩票一样。
但是呢，他可没有被胜利冲昏头脑。
他的量化策略里还有一个卖出的标准。
当这只股票的价格连续五天上涨幅度低于1%的时候，他就觉得这股票可能要后劲不足了，就果断卖出。
结果他这一卖，又正好卖在了高点附近。
还有一回，老王发现一只股票成交量突然放大，但是财务报表看起来有点奇怪，像是有些账目不清不楚的。
按照他的量化策略，这种情况就不能买。
结果没过多久，这只股票就被爆出财务造假的丑闻，股价一落千丈。
老王就庆幸自己没被这个“陷阱”给坑了。
老王就是这么通过量化交易，慢慢地从一个普通股民变成了一个小有所成的投资者。
他不再像以前那样盲目跟风，也不会因为自己的情绪而乱做决策。
金融市场中量化交易策略的研究与实践
金融市场中量化交易策略的研究与实践近年来，随着信息技术的发展和数据处理能力的加强，金融市场中兴起了一种新的交易方式——量化交易。
这种交易方式通过系统化的数学模型和算法，对市场行情进行预测和交易决策，从而实现获利的目的。
量化交易的核心在于策略，即根据各种指标和数据构建的交易模型。
这种交易方式的优势在于高度自动化、数据驱动、规避情绪误判等。
因此，量化交易已经成为金融市场的主要交易方式之一，涉及范围涉及股票、期货、外汇等多个市场。
但是，达到高效和准确的量化交易策略并不是易事。
量化交易需要借助大量的数据和复杂的算法，需要精通金融市场和计算科学等多个领域。
因此，量化交易策略的研究和实践也是相当复杂和困难的。
一、量化交易策略的研究方法量化交易策略的研究方法基本可以分为四个阶段，即数据收集、模型建立、模型验证和交易实践。
其中，数据收集是量化交易的基础，需要获取全面、及时的市场数据，包括价格、成交量、流通股本等各种指标。
模型建立是基于收集的数据和市场行情构建系统化的数学模型和算法。
在模型构建后，需要进行系统性实验和检验，以验证模型的准确性和稳定性。
最后，将模型投入实际交易中，并按照设定的规则进行操作，根据市场情况进行调整和优化。
二、量化交易策略实践的难点量化交易策略实践的难点主要在于以下几点：1. 数据处理难度大，需要运用大量的统计工具和算法进行预处理和分析。
2. 策略的复杂度高，需要精通多个学科领域的知识，例如金融学、计算机科学、数学等。
3. 交易系统的要求高，需要实时处理大量的交易数据，同时需要保证系统高效、稳定、安全。
4. 获利面临风险，量化交易需要精准的数据和模型，如果数据失真或模型出现偏差，将会面临巨大的风险和损失。
三、未来趋势随着科技的不断发展，量化交易策略的研究和实践将会更加完善。
未来，量化交易策略将会更加注重风险控制和实现长期收益，通过不断的数据分析和技术创新，将会逐渐实现全自动化，降低交易成本和提高交易效率，并推出更加智能化和个性化的交易策略。
第三讲量化交易策略的构建实战
• 凯纳投资产品介 绍
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第三讲量化交易策略的构建实战
•财通凯纳1号产品信息
•产品要素：产品规模3500万，投资标的：50%货币类，50%期货量 化交易，成立日期2013年2月7日；截止7月13日净值1.083
•公开业绩查询 •1.私募排排网 •2.好买网
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ห้องสมุดไป่ตู้
第三讲量化交易策略的构建实战
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第三讲量化交易策略的构建实战
•从分形的角度理解行情－几个市场比较
• •几个市场的HURST 指数比较 有偏随机时间序列
•有效市场假说 •->分形市场假说 • 成熟市场 (e.g. Dow) •收益序列长相关不明显 • 非成熟市场 •(e.g. 上证 ) •长相关显著
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2020/12/8
第三讲量化交易策略的构建实战
第三讲量化交易策略的 构建实战
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2020/12/8
第三讲量化交易策略的构建实战
•Seeking Alpha
1. 量化交易系统模型构建 2. 数据处理 3. 阿尔法模型 4. 风险控制模型 5. 成本模型 6. 投资组合模型 7. 执行模型 8. 量化模型生命周期 9. 凯纳量化1号展示
➢其中95%的公司在其业绩和股价出现突飞猛进之前，其流通股一般不多于2500万股； 每年涨幅居前的，在他们股价真正大幅度攀升之前，其平均的相对强弱指标为87％；
➢在1953年~1985年的30多年间，表现出色的股票，其上扬之前的平均市盈率为20，而 同期，道琼斯工业指数的成分股，其平均市盈率为15；
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第三讲量化交易策略的构建实战
•乔尔.格林布拉Joel Greenblatt
《量化交易实战课件》
股票市场数据的收集和存储
数据收集
获取股票市场数据，包括历史价格、交易量和 财务数据等。
数据存储
选择适当的方式将数据存储，如CSV文件、数据 库或云存储。
数据分析和预处理
在进行量化交易之前，需要对数据进行分析和预处理，以提ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ有用的信号并减少噪音干扰。
技术指标的计算和应用
1
应用技术指标
2
根据技术指标的信号，制定买卖策略并
《量化交易实战课件》
通过本课程，您将深入了解量化交易的概念、历史背景以及优点和不足。我 们将教您如何使用Python进行量化交易，并探讨数据收集、分析、交易策略 构建以及风险管理等方面的内容。
什么是量化交易
量化交易是利用数学模型和计算机算法进行投资决策的一种方法。它能够提 高交易效率、减少人为错误，并基于历史数据和统计分析来制定交易策略。
量化交易的历史背景
量化交易起源于20世纪70年代的美国，随着计算机技术的发展和数据的可获 得性增加，它在金融市场中的应用越来越广泛。
量化交易的优点和不足
1 优点
减少人为情绪干扰，提高交易精确度；更高的交易执行效率；能够处 理大量数据快速做出决策。
2 不足
对数据质量和准确性要求高；算法设计和参数优化需要专业知识；过 度依赖历史数据对未来预测的可靠性存在风险。
执行交易。
3
计算技术指标
利用数学公式和统计方法计算各种技术 指标，如移动平均线、相对强弱指数等。
优化技术指标
通过参数调整和优化，提高技术指标的 预测准确性和盈利能力。
如何使用Python进行量化交易
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，适用于量化交易的策略开发 和回测。通过Python，您可以利用各种开源库和工具来分析数据、构建模型 和执行交易。
(完整版)量化策略设计及实战应用
使用国信iQuant平台进行单因子分析
目录
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量化投资简介 量化投资的主要内容 多因子模型体系 多因子模型开发实例
Fama-French 三因子模型
FF三因素模型的建立
资本资产定价模型（CAPM）问世以后，很多学者就 在有效市场假说条件下对其进行了实证检验，许多影响股 票收益的其他因素陆续被发现。
量化投资的起步
量化投资的繁荣
量化投资的发展
量化投资目前的规模
➢ 截至2016年底，全球对冲基金管理资产规模达到3.01万亿美元，几乎等于国内A 股深市总市值；
➢ 2017年5月，美股对冲基金已达成27%的美股交易量，首次超过了传统资管公司、 银行等其他类型的机构投资者。
量化投资在国内
量化投资在国内
方法选择股票 组合，包括基本面选股、 市场行为量化选股。 常用的方法：公司估 值法、趋势法、资金法。
对宏观、微观指标 的量化分析判断大势 走势。 利用数据模型判断 大盘的高点低点，从 而进行波段交易。 是量化投资中难度 最大的一个策略。
利用证券价格的历 史统计规律构建资产 组合
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量化投资的主要内容
股指期货套利
商品期货套利
期现套利 跨期套利
跨市场套利 跨品种套利
利用商品期货市场（股指期货市场）存在的不合理价格，实 现期现、跨期、跨市场、跨品种套利等。
量化投资常见策略
➢配对交易策略
基本原理：寻找两只价格走势相关的股票进行配对，两只股票的价差长期看在固定
的水平内波动。如果价差暂时地超过或低于长期水平，则可买入偏低者、卖出偏高者， 待价差恢复，赚取利润。
认为市场上涨；市场下跌时，将出现 套牢或是亏损的情况；
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量化交易的基本原理和实战应用
量化交易的基本原理和实战应用量化交易是指利用数学、统计学、计算机科学和机器学习等技术来构建投资策略，从而利用市场波动赚取利润的交易方式。
由于量化交易使用了科学严谨的方法来进行交易，因此具有很高的稳定性和可重复性，可以在各种市场环境下进行有效的交易。
本文将从基本原理和实战应用两方面来介绍量化交易。
一、量化交易的基本原理1. 数据收集和处理量化交易的第一步是收集和处理金融市场的数据。
这些数据包括股票价格、交易量、财务数据等。
这一步需要使用各种软件和工具，例如Bloomberg、Thomson Reuters等金融数据服务公司提供的数据整合平台。
2. 模型构建和优化收集到数据之后，量化交易会使用算法来构建和优化交易模型。
这些模型可以是基于统计学模型（如线性回归模型、ARMA模型等）、机器学习模型（如神经网络模型、支持向量机模型等）或者专家系统模型。
这些模型需要经过反复的优化和测试，以确保在实际市场中能够产生预期的收益。
3. 交易执行和风险控制最后一步是交易执行和风险控制。
交易执行通常使用自动交易系统，如程序化交易系统或算法交易系统。
风险控制则是量化交易最为关键的一步，量化交易通常会使用多种方法来控制风险，例如止损、对冲等。
二、量化交易的实战应用1. 股票投资量化交易对于股票投资具有广泛的应用，优秀的量化投资策略可以利用市场波动赚取稳定的收益。
例如，基于动量策略的投资可以利用股票价格的波动来产生投资收益。
另外，基于价值策略的投资可以选择低估股票来实现长期的投资收益。
2. 期货交易量化交易在期货交易方面也具有广泛的应用。
例如，在商品期货市场中，基于基本面分析的交易策略可以利用供需关系、天气等因素来预测市场变化和价格趋势，以赚取稳定的收益。
同时，技术分析也是期货交易中的重要工具，基于技术分析的交易策略可以识别市场的趋势和价格震荡的变化，以实现稳定的投资收益。
3. 外汇交易外汇交易是全球最大的金融市场之一，量化交易在外汇交易中同样具有广泛的应用。
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1. 进场规则（买什么，什么时候买，买多少）
2. 出场规则（什么时候出场，出多少，怎么出）
3. 风险控制规则（单次能承担最大亏损，连续亏损
多少，用多少倍杠杆交易，承受最长不赚钱的周
期）
4. 资金管理规则（单策略资金管理）
严格保密
系统的构建步骤
制定交易策略
编写交易模型
历史数据回测
严格保密
CANLISM 威廉欧奈尔
CANLISM是一个结合基本面和技术面的选股模型，是现代多因子模型的基 础；
欧奈尔研究了从1953年至1993年,40年来500家年度涨幅最大的股票：
有3/4的个股在大涨之前的季报中，每股收益比上年同期增加了至少30%； 在1970年~1982年期间，表现最杰出的股票在其股价起动前4、5年间，年均业绩增长 率为24%； 对1953年至1993年期涨幅不俗的个股研究中，发现95%的公司是因为在该行业中取得 了重大的突破......一个共同点就是给社会带来令人振奋的新产品和新理念； 其中95%的公司在其业绩和股价出现突飞猛进之前，其流通股一般不多于2500万股； 每年涨幅居前的，在他们股价真正大幅度攀升之前，其平均的相对强弱指标为87％； 在1953年~1985年的30多年间，表现出色的股票，其上扬之前的平均市盈率为20，而 同期，道琼斯工业指数的成分股，其平均市盈率为15；
模拟交易
修正模型
实战应用
严格保密
国外量化模型介绍
第一个量化期货系统：唐奇安通道
第一个大规模使用量化系统：海龟系统
选股系统1：CANLISM 威廉 欧奈尔
选股系统2：神奇公式
配对交易
严格保密
唐奇安通道和海龟系统
海龟交易系统是公开的可以承担大量交易的系统，直 到目前还能盈利，海龟系统具备一套量化交易完整所有 因素；
量化交易策略设计实战
阿尔法(Alpha)之路 Seeking Alpha
凯纳量化 总经理 陈曦
严格保密
Seeking Alpha 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 量化交易系统模型构建 数据处理 阿尔法模型 风险控制模型 成本模型 投资组合模型 执行模型 量化模型生命周期 凯纳量化1号展示
严格保密Βιβλιοθήκη 乔尔.格林布拉Joel Greenblatt 神奇公式 选股模型
作为哥谭资本公司（Gotham Capital）的创始人 和合伙经理人，哥谭资本在1985年成立至2005年 的二十年间，资产规模从700万美元增到8.3亿美 元，年均回报率高达40%，堪称华尔街的一项投资 奇迹。即便是经历了2008年的金融危机，哥谭资 本的资产管理规模依然维持在9亿美元的水平，年 化收益率仍高达30%。在1988年至2004年的17年间， 投资者的投资组合回报率将达到30.8%，而同期标 准普尔500指数的年复合回报率仅为12.4%。
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统计套利之：配对交易
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回测优化
优化应避免参数孤岛
严格保密
测试方法 Walk forward Backtesting
传统方法
Walk forward Backtesting
严格保密
第三步：风险控制模型
风险控制 模型
一、股指期货程序化概述
严格保密
风险控制模型
不可能三角形
严格保密
第三步：风险控制模型
交易成本 模型
一、股指期货程序化概述
严格保密
第四步：交易成本模型
数据+软件+硬件+人才+通道+融资+执行
严格保密
第四步：投资组合构建模型
一、股指期货程序化概述
股票数据处理：复权问题，指数样本股变更，停牌，涨跌 停…… 期货数据处理：主力合约，涨跌停；
严格保密
第二步：追寻阿尔法
阿尔法 模型 一、股指期货程序化概述
严格保密
寻找阿尔法：飞机制造
严格保密
阿尔法产生两个来源
严格保密
一个阿尔法交易系统的组成部分
严格保密
一个阿尔法交易系统的组成部分
严格保密
航空系统VS量化交易系统
都是是一个大型负责系统； 安全是第一要素：飞机安全降落是第一位，活着是第一位； 都是由很多子系统构成； 都需要一个中央系统负责调度和指挥子系统； 任何一个子系统环节出错都会酿成巨大事故；
严格保密
量化投资的模块构建图示
一、股指期货程序化概述
严格保密
量化投资第一步：数据来源和数据处理
严格保密
乔尔.格林布拉Joel Greenblatt
神奇公式 选股模型 未对冲风险的收益
严格保密
乔尔.格林布拉Joel Greenblatt 神奇公式 选股模型
The Litter Book That beats the market 公式围绕两个指标： EBIT/EV 1、投资回报率 EBIT/（净流动资本＋净固定资产）投资回报率是指税前经营收益与 占用的有形资本的比值。 2、收益率 EBIT/EV 收益率通过计算EBIT（税前经营收益）与EV（企业价值，股本市 值＋净有息债务）作者反对使用通常的P/E(价格/收益比值）或者EPS（收益/每股价 格的比值） 量化方法 将目标公司的上述投资回报率和收益率全部计算出来，然后，将数据库中的所有公司 按照投资回报率来排序，如果是1000家公司，最好的是1000分，最后一名就是1分； 按照收益率来排序，最好的是1000分，最差的是1分，每个公司的最终分值就是两个 数字相加。然后按照最后的分数来排序，挑选前十佳公司来投资。 投资步骤： 1、按照投资回报率和收益率合并后排序的公司10个公司，买入他们的股票。在第一 年投入投资金额的20%到33%。 2、每隔两三个月按照步骤一去投资买入； 3、持有一种股票满一年后就将其卖出，不管是否盈利。用卖股票的钱和新增投资买 入同等数量的神奇公司股票，替换已卖出的公司。
1. 2. 3. 4. 5. 6. 市场----买卖什么品种 头寸规模----买卖多少量，仓位管理 入市----何时买卖进场 止损----何时退出亏损的头寸 离市----何时退出赢利的头寸 策略----如何买卖，如何交易
1970年夏天，以400美元作为投机的资本，开始其投机生涯。小小资金变成巨大财富， 1987年10月之前的全盛期，他的财产在减去庞大的慈善和政治捐款后，仍然有接近 二亿美元之多。