量化交易新手指南

    隨著電腦運算能力的進步及普及,愈來愈多投資人透過量化分析投資市場,希望透過回測找出期望值為正的交易策略。

    量化交易是將自己的金融操作方式,用很明確的方式去定義和描述,透過程式去作回測驗證,評估後確認方法具有交易優勢後,讓程式依照所設定的規則去執行交易。然而依照交易規則的複雜性,在程式語言的編寫能力更顯重要。 圖一.png

圖一:元大Multicharts交易畫面

 

量化交易主要組成:

策略開發:依不同商品及交易週期找尋適合的交易策略

回測驗證:收集歷史數據,回測策略,分析策略績效並評估是否能上線執行

執行系統:串接下單,實行交易自動化,確保系統、網路穩定

風險管理:定期檢視策略績效,投資組合配置

 

策略開發

    所有量化交易都是由一個想法驗證開始的,比如均線對商品的相關性,當股價在均線上買進對投資損益的關係是否為正相關,如為正相關,代表均線對於該商品具有交易優勢,接著我們可以針對均線作最佳化,找出較高的獲利/風險比的參數。

    常見的交易策略都是由技術指標衍生而成的,如KD、RSI、均線、MACD等等,通常決定好商品及策略後,接著就必須選擇交易週期進行開發,通常交易週期長如日線、小時線的交易成本較低,主要用來作為趨勢交易,賺取大波段;交易週期較短如5分線、1分線適合投資資金大且交易成本低的投資人,因為其運作模式為大量的短線進出賺取價差。

    決定好完整交易計劃後,就可以對其歷史數據進行回測驗證,了解該策略獲利能力。

 

回測驗證

    回測的目的是為了解該交易計劃在過去是否具有獲利能力,經回測如果為正報酬,可以增加投資人對該策略的信心,並依照其過去的風險值決定投入資金多寡,當然過去回測賺錢並不代表未來一定會賺錢。當商品結構、市場參與者的改變都有可能影響到其策略的有效性,我們能作的是透過正確的回測,包含樣本內-樣本外測試、參數穩定性檢驗來增加策略的有效性,避免策略過度最佳化。

 

回測時歷史資料的準確性跟交易成本的設定,對於回測出來的績效品質很重要。

  • 歷史資料準確性:如果操作的是海外期貨,你會發現海外期貨每個商品的換倉日、到期規則皆不相同,當商品換月時,通常會有跳空的情形,此時若沒有作換月價差調整或時到期前平倉,其績效報告通常會失真,歷史資料的準確性仰賴投資人平常的維護或者是接專業的報價源。
  • 交易成本:設定過高的交易成本,可能會造成交易次數過少,較無法抓到短線的轉折;但是設定過低的交易成本,亦會造成進出次數過多及績效的高估。通常交易會有滑價成本的產生,最保守的交易設定建議為該商品2個TICK加上手續費以上較佳。為了方便作回測,可以使用專業的程式交易軟體(如元大Multicharts)作測試,使用套裝程式的好處是,其報價及歷史資料維護上會比自己維護容易且省時,且回測產生的績效報告也有助於我們評估該策略,包含策略的勝率、賠率、最大虧損、每年報酬、績效曲線等等都有完整的分析(圖二),有助投資人選擇適合的交易策略。

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圖二:完整績效分析,圖表由元大Multichats產出

 

執行系統 

    由於海外商品其熱門交易時段在晚上,投資人如果想交易海外商品,適必面臨體力與精神上的考驗,且人為下單很容易受到情緒(貪婪、恐懼)上的干擾,恐無法正確的執行其交易計劃,若沒有紀律確實下單,那回測結果再好的策略,也是紙上富貴,透過電腦自動下單或許是較有效執行策略方法,因為電腦沒有情緒。

 

風險管理

    量化交易最重要的是風險管理,交易沒有聖盃,策略總有失效的一天,每個策略配置多少資金,什麼樣的策略可以上架,何時將策略下架都是量化交易的核心,策略能否持續有效我們不知道,但我們可以控制該策略的最大風險為何。

 

結論

    量化交易是一門需要用心研究的專業領域,有些投資人交易很久但不會寫程式,有些具程式背景的投資人很會寫程式,但不會寫策略,對於想要投入量化交易的新手有幾點建議:

一、可先從元大Multicharts內建的指標跟訊號作為範例學習。

二、參加免費課程或觀看線上教學影片,元大智能網提供線上的免費教學影片及每個月的線上直播教學【量化贏家基礎系列課程】(圖三)、YOUTUBE頻道,可供投資朋友們學習。

三、專業課程:如果想要更進階的課程,可以參考元大智能網的進階課程【量化贏家培訓新手組合包】(圖四),由期顧名師由淺到深,實際帶領投資朋友實戰程式交易。

四、如果不想寫程式但又想使用程式交易的朋友,則可於元大智能網訂購策略(圖五),元大期顧量身訂作的交易策略,簡單直覺的操作介面,讓投資人輕鬆參與智能交易。

 

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圖三:每月線上免費教學課程

 

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圖四:進階量化交易課程

 

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圖五:智能策略平台,多種精選交易策略供投資人選擇,圖表僅供參考,詳細資料請上元大智能網查詢

 

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    謝富傑期貨分析師 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()