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    量化交易簡介.pdf 25頁

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    講座主題:清華大數據系列講座——量化交易簡介 講座時間:2015 年10 月19 日 講座地點:清華大學舜德樓401 室 講座內容: 主持人:大家晚上好,歡迎來到由清華大學數據科學院和大數據 產業研究院聯合舉辦的大數據系列講座。今天晚上是由俸旻老師主講。 (俸旻簡介)讓我們以熱烈的掌聲歡迎俸老師給我們講座。 俸旻:非常榮幸來到這兒給大家做一個講座,這么多人,還有點 小緊張。 我叫俸旻,我以為現在介紹就是在學校里面講一講,現在互聯網 很厲害,過了幾天業內都知道了這個講座。 其實這個市場有很多做的比我好的,可能大家接觸的比較少,但 是我接觸的比較多,因為我數學基礎深,我的同學里面有很多做,當 然還有帶我入門的清華計算機系的一個師兄,也做的非常好。希望大 家各方面多學習一下。 下面開始講座,講座開始會帶大家進行一些認識。比如說拿一個 量化交易讓你投資,你要知道量化交易的流程。后面我講一下,量化 交易是很復雜的系統工程,我會把我做的計算機的架構,我做的研發 系統的架構都給大家說一下。這些是很多對沖基金在用的架構。后面 的比較枯燥一點,偏計算機、偏數學。我以前就在做碼農,好不容易 在做金融了,其實還是在做碼農。 看一下量化交易,先看一個實例,什么是量化交易。 我們做量化交易,先要觀察,找一些信號,有人就做觀察,一年 之中有很多天股指期貨價格波動率超過 3%。他有一個想法,希望在 波動率比較大的天判斷好方向,加大倉位。在其余天控制虧損。他就 打開他的電腦,進行無數次的測試,研究,再測試。這是實盤曲線很 早的策略,這反映了當時原始的思想,就是在有特別明顯趨勢的天, 他大幅度的盈利了,但是其他天在不斷的回測,但是每一天的回測都 特別小。一年賺了30%。這是量化交易1.0 的工作方式。最主要的工 作是發現信號,做測試,寫代碼,測試以后發現這個有問題,我需要 去改模型,再測試。用數據方法做建模,用計算機做數據處理。在大 量統計研究基礎上充分運用科學的方法來判斷資產價格,他追求的是 持續穩定的盈利。 量化交易最需要的技能是三塊:金融、統計、計算機。金融,了 解金融的基本概念,金融相對于后面兩者來說,要求稍微低一點。更 需要的是后面兩個東西:統計,包括數學統計,但是數學統計我們需 要多高深的知識呢?我是學基礎數學的,做數論、密碼的。統計需要 用到的數學知識包括幾個方面:大一的數學,代數、數理統計、時間 序列。主要用大一、大二、大三的知識。但是需要用到比較多的是數 學的建模方法、建模思維,把一些東西做數學化的抽象。你要不斷的 練習,用數學做一個抽象理論。 還有一個是計算機,我們每天的工作大部分時間真的是在寫代碼。 我會想模型,要把它測試出來,去分析,中間還有BUG。中間還要搭 系統,研發系統和交易系統。交易系統是更大的。計算機是必不可少 的,這是你每天做實驗的工具。有人問,我到底需要掌握什么樣的計 算機編程工具。這要看不同的產品,做高深交易需要C++,做比較低 層的RMFF 就可以。有人說,計算機技術發展的很快,Methion lernig (音)和深度學習可不可以用呢?如果你純用記憶學習Methion lernig (音)去做交易,很有可能學習出來的緯度特別高。 量化交易是統計檢驗的方法TOP TOP 的一個方法。做量化交易 可以避免心理干擾,我的程序放在那兒跑就行了。經常我們的團隊說 我們出去玩兩天,東西放在那兒,不管他,最多在玩的時候把手機掏 出來看看,跑的是不是正常的。 前面有人說了程序化交易,多數情況下把它看成是相等的,我更 認為量化交易是一個方法論,怎么做統計檢驗、怎么驗證 TOP TOP 的過程。程序化強調它可以自動的運行。 量化交易的三件武器:一個最重要的,交易是以大數定律的方式 來掙錢。這是大二的時候就學過,我們做交易把它看成是一次賭博, 這是一個事件,這個事件有隨機變量,如果隨機變量的均值如果能夠 覆蓋成本,我就覺得我有信息優勢,我就愿意參加這個賭博。如果不 覆蓋成本你就不要做了,做的越多虧的越多。同時我們希望我們做的 次數越多越好,下面是N 趨向于無窮大,所以我要考慮怎么讓它的次 數更多。 量化交易需要交易科技來配合,其中有一條是快,因為我們做交 易是針對于信息,價格是對信息的反應。我們需要交易科技達到快, 這就需要你的數據處理的快,快速的搜集數據,而且處理的還快,指 令要發的快

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