策略和技术

动量反转模型

来源:中国量化投资学会动量与反转效应是市场上经常出现的一种情况。所谓动量效应就是在前一段时间强势的股票,在未来一段时间继续保持强势;反转效应就是前一段时间弱的股票,未来一段时间会变强。但问题的关键是这个强势和弱势会保持多长时间和多大幅度,这是动量、反转策略需要考虑的关键问题。基本概念1993年,美国学者Je-gadeeshkg与Titman在对资产股票组合的中间收益进

资金流模型

在市场中,经常存在交易性机会,其中一个就是资金流模型,该模型使用资金流流向来判断股票在未来一段时间的涨跌情况,如果是资金流入的股票,则股价在未来一段时间将可能会上涨;如果是资金流出的股票,则股价在未来一段时间会可能下跌,那么,根据资金流向就可以构建相应的投资策略。基本概念资金流是一种反映股票供求关系的指标。传统的量价无法区分市场微观结构中的流动性和私有信息对股价的影响,

行业轮动模型

与风格轮动类似,行业轮动是另外一种市场短期趋势的表现形式。在一个完整的经济周期中,有些是先行行业,有些是跟随行业。例如,对某个地方基础设施的投资,钢铁、水泥、机械属于先导行业,投资完后会带来房地产、消费、文化行业的发展,这就属于跟随行业。研究在一个经济周期中的行业轮动顺序,从而在轮动开始前进行配置,在轮动结束后进行调整,则可以获取超额收益。基本概念国外许多实证研究表明,

风格轮动模型

市场上的投资者是有偏好的,有时候会偏好价值股,有时候偏好成长股,有时候偏好大盘股,有时候偏好小盘股。由于投资者的这种不同的交易行为,形成了市场风格,因此在投资中,利用市场风格的变化,进行轮动投资会比一直持有的效果好很多。基本概念投资风格是针对股票市场而言的,是指投资于某类具有共同收益特征或共同价格行为的股票,即某类投资风格很受欢迎,并且在某一个时间段内具有持续性和连续性

多因子选股模型

多因子模型是应用最广泛的一种选股模型,基本原理是采用一系列的因子作为选股标准,满足这些因子的股票则被买入,不满足的则卖出。基本概念举一个简单的例子:如果有一批人参加马拉松,想要知道哪些人会跑到平均成绩之上,那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员,获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似,我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。各

SVM择时模

支持向量机(SVM)是目前很流行的一个数学方法,主要用于分类与预测。择时本质上是一个预测过程,即利用过去的数据预测未来一段时间大盘是上涨还是下跌。但是市场是非线性的,使得传统的线性预测方法效果不佳。由于SVM独特的机制和效果,对非线性预测有非常好的效果,因此利用SVM技术来建立择时模型,可以有效地避免传统回归模型的精度和扩展性问题。模型设计利用SVM技术对股票价格进行预

市场情绪模型

A 股市场正处于弱有效阶段,个人投资者居多,由于缺乏时间、精力及知识能力去分析股票的投资价值,往往会受到周围人的影响,具有羊群效应。大盘上涨的时候,投资者情绪激动,一窝蜂地买入;大盘下跌的时候,投资者情绪低迷,一窝蜂地卖出,从而会造成市场趋势的持续。市场情绪择时就是利用市场上投资的情绪指标来判断大盘在未来一段时间走势的策略,情绪指标包括投资者信心指数、折溢价率、新股数据、投

趋势择时模型

趋势型指标是投资者运用最多,也最容易在市场中获利的方法。市场中最为著名的格言:“让利润充分增长,限制损失”,是趋势型指标的真实反映。趋势型指标通常利用两根线的交叉作为交易信号,并以此作为买卖时点的判断。常用的趋势择时指标主要:MA、MACD、DMA和TRIX,选择这4个指标进行趋势型指标择时模型的构建的原因是:它们都是市场中常用的技术指标,受到投资者数年的实践检验,长盛不

VWAP算法

一个交易策略涉及几个要素,如交易期限、交易证券(组合)、交易目标等,详情可参见前面的内容。简单起见,本节仅考虑在一个完整的交易日买入一定数量的某单一股票的VWAP 策略。首先介绍日内交易量分布的概念及预测模型。1.日内交易量分布及预测模型日内交易量有两个非常重要的属性,第一个是总交易量,第二个是交易量的分布,其中第二个属性是VWAP 算法交易策略所着重考虑的。交易量的分

被动型算法交易

市场上比较常见的被动型交易策略主要有VWAP、TWAP、PEG算法等,下面进行简单介绍。1.交易量加权平均价格(VWAP)交易量加权平均价格(VWAP)是使用最广泛的算法交易策略。根据英国信息服务商THE TRADE 统计,2005年国际证券市场使用算法交易完成的成交量中,27%使用的是VWAP算法交易,在此之外还有24%使用的是为客户特制的VWAP 算法交易变种,也就

什么是算法交易?

算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易,它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令的方法。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。算法交易最初诞生是为了将大单拆分成大量较小的交易减少对市场的冲击、降低机会成本和风险。尤其在中国这样以传统手动交易为主的市场,可以想象得到的是,采用计算机实现自动下单将会有多么大的优

猎物算法交易

在美国,超过一半的机构投资者的算法报单遵循SEC国家最佳竞价原则(National Best Bid or Offer,NBBO)。所谓NBBO,即当客户买入证券时,券商必须保证给予市场现有的最佳卖价;同样,当客户卖出证券时,券商必须保证给予市场现有的最佳买价。根据该原则,当一个报单由于价格更为优先从而在排序上超过另一个报单时,为了能够成交第二个报单,常常调整股价并与前者保

流动性回扣交易

为了争取更多的交易订单,美国所有的证券交易所都为那些创造流动性的券商提供一定的交易费用回扣,通常为0.25美分/股。不论买单还是卖单,只要交易成功,交易所即向该流动性的原始提供券商支付回扣,同时向利用该流动性进行交易的券商征收更高的费用。随着这种激励机制的日益普及,越来越多的以专门获取交易回扣为赢利目的的交易策略便应运而生了。在本案例中,假设机构投资者的心理成交价格在30

高频交易新发展

高频数据规模巨大,一些低频数据所不适用的统计方法在高频数据分析中也能得到很好的发挥,如分析尾部数据。在高频数据分析中,分析师可以轻易地从海量的高频数据中分析出低频小概率事件。相对于基于基本面投资研究方法,高频投资分析更偏重对市场数据信息本体的分析,以数量模型为基础,将客观的模型信号作为投资分析对象。基于高频数据的模型能充分利用市场发布的信息,为投资者描述出全息的市场状况。

凯利公式在期货交易中杠杆比例控制上的应用举例及组合投资策略探讨

凯利公式下最佳仓位比例f=胜率/每次亏损的净亏损率-(1-胜率)/每次收益的净收益率,也明确从数学上证明了如果仓位管理不当,一个期望值为正的交易系统,是完全可能因为仓位不佳(主要是仓位过重)而实际交易结果为负的。要补充说明一下的,尽管凯利公式没有明确的提到资金杠杆的问题,但实际上这个公式也是适用于资金杠杆问题的,也就是适用于期货。在期货交易中一般都或多或少的会用到资金杠杆

统计假设检验在期货交易中的应用思考

假设检验的基本思想:假设检验的统计思想是:概率很小的事件在一次试验中可以认为基本上是不会发生的,即小概率原理。例如,某一事件出现的概率是0.001时,那么平均在1000次重复试验中可能才出现一次。因此,概率很小的事件在一次试验中几乎是不可能发生的,于是,我们把“小概率事件在一次试验中发生了”看成是不合理的现象。为了检验一个假设是否成立,我们就先假定这个假设是成立的,如果

TB海龟交易策略修正完整版

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自适应均线交易系统tb源码

//------------------------------------------------------------------------// 简称: MRJS_YM_SingleAMA_00// 名称: MRJS_YM_SingleAMA_00// 类别: 公式应用// 类型: 用户应用// 输出://------------------------

【日内策略】唐奇安通道(海龟系统前身)——金字塔平台

交易系统简述唐奇安通道(Donchian channel)这个策略可以称得上是所有日内策略的鼻祖。其最早大名远扬是在1970年,美国有个公司对当时最流行的机械交易系统进行了模拟测试和比较研究,其研究结果表明,在所有测试对象中唐奇安通道规则最为成功。1983年,他被推举为首届“最佳获利奖”得主,并将此奖项改为唐奇安奖。后来美国又有个著名的“海龟法则”造就了不少千万富翁。当时海

Richard Donchian (理查德.唐奇安)趋势追踪交易系统的先驱

趋势追踪交易系统的先驱交易者的洞察力一名交易者应该对重复的价格走势警惕。它们很可能出现高概率的相似结果。在20世纪70年代,我发明了一种基于时间变量、进入变量和风险变量的交易计划。我还没有彻底了解这种设计的工作原理,但好的交易却频繁出现。我通过学习其他成功的交易商的方法,并且将之变成我所习惯的东西来形成自己的风格。例如,我的基础市场直觉,是通过RichardDonchia