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本文摘要:最近不少朋侪问我是如何用电脑做金融生意业务的。这其实很庞大,并不是几句话能说明确的。 凭据听众的条理,这个回覆可以是从最简朴的比力搪塞的:“电脑和人脑差不多,用电脑模拟人脑就可以了。”……到比力庞大的:“我们设计了神经网络,用了强化学习的算法来训练金融市场数据。”……再到卖力任的:“我们用数学模型解决金融数据里的fat-tail distribution的问题,用卷积神经网络来做生意业务模式识别和判断。

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最近不少朋侪问我是如何用电脑做金融生意业务的。这其实很庞大,并不是几句话能说明确的。

凭据听众的条理,这个回覆可以是从最简朴的比力搪塞的:“电脑和人脑差不多,用电脑模拟人脑就可以了。”……到比力庞大的:“我们设计了神经网络,用了强化学习的算法来训练金融市场数据。”……再到卖力任的:“我们用数学模型解决金融数据里的fat-tail distribution的问题,用卷积神经网络来做生意业务模式识别和判断。

” 在不讲数学、概率、统计、数据模型的情况下,简朴讲讲金融算法生意业务吧。这里不会讲太多计谋模型,而是只想说说机械生意业务下单里的知识。01金融算法生意业务的历史1980年左右,纽约证券生意业务所就开始使用法式化生意业务。

当S&P 500指数的期货价钱和指数价钱相差甚远时,套利生意业务员就会接纳预先设定好的指令举行自动生意业务。随着市场走向完全电子化,人在生意业务市场上逐渐变得多余,算法生意业务员(algo trader)就降生了。人并不会直接生意业务,而是写法式,让电脑去生意业务。

生意业务软件有速度和延迟优势,可以对股市变化做出更快的反映。UBS的生意业务空间到2009年,算法生意业务公司的生意业务量预计占美国股票生意业务量的75%。

到了2020年,守旧预计,美国95%以上的生意业务订单是算法提交的。即即是金融小白,提交的买卖订单也多数是由券商处置惩罚之后用了算法下单的。02什么是算法生意业务?在以前,投资研究是凭据天天的新闻加上公司的财政分析来做的。

而现在市场的颠簸性比以往任何时候都大,因此风险也随之增加。许多投资银行将风险评估从日间提高到了日内,利率、政府政策、季度业绩、地缘政治事件、甚至网络媒体等诸多因素都市在几秒钟之内对市场发生庞大影响。盘算机和通信技术的应用刺激了算法生意业务的兴起。

算法生意业务是指使用盘算机法式输入生意业务指令,由盘算机法式决议生意业务订单的险些每一个环节,包罗时间、价钱、数量等。投行的算法生意业务由很是庞大的机制组成,使用庞大的数学算法来快速推导出衍生品、股票、外汇和商品的买入和卖出指令,从有价值的数据中推导出投资逻辑。

算法生意业务系统的焦点是评估潜在生意业务的风险回报率,然后触发买入或卖出操作。算法生意业务的主角是所谓quant,就是量化生意业务员,他们开发算法来对投资组合中资产价值的变化来做评估。一个投资组合的风险回报评估所涉及的盘算量通常很是大,这些算法生意业务使用盘算机法式来实现自动化生意业务,不需要人工干预。

算法生意业务已经被机构投资者和小我私家投资者所接纳,并在实践中赢利,区别是各个团队对市场的明白纷歧样,用的模型纷歧样,算法也会有区别。但本质都是建设在技术分析规则、统计方法和机械学习技术基础上研究最优的生意业务计谋。只管使用大数据举行算法生意业务具有一定的挑战性,但把埋藏在数据中的价值挖掘出来并加以使用,就会有庞大的潜力抢占先机,获得庞大的利润。

03大数据的应用大数据可以分为非结构化数据和结构化数据。非结构化数据是指没有组织化的信息,没有预界说的数据模型。这些包罗从社交媒体上收集的数据,资助机构收集客户需求信息。结构化数据由已经在关系数据库和电子表格中组织和治理的信息组成。

因此,必须有针对性的对种种形式的数据举行努力的治理,以便提供更好的商业决议信息。大数据正在重新界说各行业的竞争格式。

没有基于数据的战略分析的企业将面临失去市场竞争优势的风险。金融服务行业,已经广泛接纳了大数据分析技术来提供更好的投资决议,并获得稳定的回报。面临日益猛烈的竞争、羁系限制和客户需求,各种金融机构也正在寻求新的方法来使用技术提高效率。

凭据行业的差别,企业可以使用大数据的某些方面来获得竞争优势。算法生意业务与大数据联合就是要使用海量的历史数据与庞大的数学模型来实现投资组合收益的最大化。大数据的连续接纳将不行制止地改变金融服务的格式。

然而,除了其显着的利益之外,大数据获取海量数据的能力仍然面临着庞大的挑战。大数据在算法生意业务中的应用:1. 技术分析:技术分析是以图表为主要工具,研究价钱和价钱变化。2. 实时分析:自动化的历程使得盘算性能够以人类生意业务员无法企及的速度和频率执行金融生意业务。3. 机械学习:有了机械学习,给算法不停地输入数据,从已往的错误中学习,凭据已往的效果建设一套逻辑,推导出新的结论,并凭据成千上万个奇特的因子来做金融分析。

04传统的生意业务架构在生意业务中,从事件发生到指令生成之间的延迟时间到达了毫秒和微秒的单元,这大大超出了人类能够控制的规模,传统的生意业务体系已经无法满足DMA(Direct Market Access)自动化生意业务的需求。由于延迟时间与人的反映时间相差甚远,生意业务指令也需要越发强大,每秒要能够处置惩罚更多的指令,同时,风险治理也需要以一种实时的、完全自动化的方式来处置惩罚指令。举个例子,纵然一个指令的反映时间是1毫秒(与我们今天看到的延迟相比,这已经是很长了),系统仍然必须在一秒钟内做出1000个生意业务决议。

因此,这1000个生意业务决议中的每一个都需要在同一秒内经由风险治理,才气到达生意业务所。另外,由于架构涉及到自动化逻辑,100个生意业务员可以被同一个自动化生意业务系统取代,这就增加了问题的难度。

每一个逻辑单元都市发生1000个指令,而100个这样的单元每秒就有10万个指令。这就意味着决议和指令发送部门需要比市场数据吸收和处置惩罚的速度快得多才气匹配数据的速率。05自动生意业务架构一个典型的算法生意业务系统的数据流程首先是生意业务系统从生意业务所收集价钱数据(如果要举行跨市套利,系统需要从多个生意业务所收集价钱数据),从路透社、彭博社等新闻机构收集新闻数据,有些算法生意业务系统还可能会从网络上收集数据举行深度分析,如情感分析(sentiment analysis)等。

其次,在收集数据的同时,系统会对数据举行一些庞大的分析,以寻找预期盈利时机。有时,生意业务系统会举行模拟操作(backtest),看看可能会发生什么效果。最后,系统决议买入/卖出/持有的操作、下单的数量和生意业务时间,然后发生一些生意业务信号。这些信号可以使用预界说的数据花样直接传输到生意业务所,生意业务指令通过生意业务所公然的API立刻执行,无需人工干预。

有些投资者可能会想看一下算法生意业务系统发生了什么信号,这时可以手动启动生意业务操作,也可以直接忽略这些信号。人为干预是一把双刃剑,一方面它可以凭据人的履历筛除掉一些不赚钱的信号,另一方面人是很容易犯错的,人不行能一成稳定的举行生意业务,人会因为疲惫、过分灰心或者过分乐观而犯错,一小我私家的心情在很大水平上会影响生意业务。

如果算法生意业务设计恰当,经由充实的验证,从数据分析,到决议生意业务操作,再到提倡生意业务指令的执行,都是由系统来完成,这样的生意业务方式会更好。我们团队几年前开始构建一个我们叫做DMAT的系统,DMAT就是D数据M模型和计谋A分析T生意业务。每一个环节都需要大量事情,不能堕落,这样的系统是算法生意业务乐成的基础,没有这个,有什么好的算法和计谋都没用。一般的算法生意业务流程图一般的算法生意业务流程:① 市场数据(数据输入D)② 模型和分析 (计谋MA)③ 指令路由(执行和生意业务T)06如何使用大数据举行算法生意业务专门的算法生意业务系统中通常有几个尺度模块,包罗生意业务计谋、指令执行、现金治理和风险治理。

生意业务计谋是自动生意业务系统的焦点,通过庞大的算法来分析数据(价钱数据、公司财政数据和其它非尺度数据如新闻、卫星图像、微博等新媒体),捕捉市场中的异常情况,并使用这些信息发现盈利模式,或发现竞争对手的计谋。生意业务计谋中使用了种种技术从数据中提取可操作的信息,包罗规则、模糊规则、统计方法、时间序列分析、机械学习以及文本挖掘等。算法生意业务是当前金融界的趋势,机械学习资助盘算机快速分析。大数据分析提供的实时反馈,为小我私家和生意业务公司提供了改善投资时机的潜力。

大数据在算法生意业务中的应用可以归纳为以下几点:技术分析与规则统计学分析基于人工智能、机械学习的算法生意业务基于文本挖掘技术的算法生意业务为稳定在线生意业务缔造公正的竞争情况1、评估效果和收益获取大数据有助于降低线上生意业务可能的风险,并做出准确的预测。金融分析可以将影响趋势、订价和价钱变化的原理联系起来。

2、提供准确的预测大数据与机械学习联合,有助于凭据逻辑做出决议,而不是预计和推测。另外,还可以对数据举行审查,开发应用法式定期更新信息,以便作出更准确的预测。

3、计谋回测算法生意业务的特点之一就是能够举行回溯测试。生意业务者很难知道他们的生意业务系统中哪些部门有效,哪些部门是无效的,因为他们无法凭据已往的数据来运行自己的系统。

有了算法生意业务,就可以凭据已往的数据来运行算法,看看它在已往是否有效。这个功效拥有庞大的优势,因为它允许用户在运行生意业务系统之前排查生意业务系统的缺陷。07算法生意业务的主要特点1、市场和公司数据的可用性所有的生意业务算法都是凭据实时市场数据和报价来设计的。一些法式还可以凭据公司的基本面数据,如EPS和市盈率等举行定制。

任何算法生意业务软件都应该有实时的市场数据以及公司数据。它应该作为系统的内置功效,或者能可以利便地整合其他数据泉源。

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2、链接差别市场每个生意业务所可能会以差别的花样提供数据输入,如TCP/IP、multicast或FIX,因此算法软件应该能够吸收差别花样的数据输入。另一种选择是使用第三方数据供应商,如万得,彭博和路透社,它们会未来自差别生意业务所的市场数据举行汇总,并以统一的花样提供应终端客户。算法生意业务软件应该能够凭据需要处置惩罚这些聚合的数据源。

3、延迟这是算法生意业务中最重要的因素。延迟是指数据点从一个应用法式到另一个应用法式的移动历程中引入的时间延迟。思量下面的事件序列:一个报价从生意业务所到软件供应商的数据中心(DC)需要0.2秒,从数据中心到达你的生意业务屏幕需要0.3秒,生意业务软件处置惩罚吸收到的这个报价需要0.1秒,分析和生成生意业务指令需要0.3秒,生意业务指令到达经纪人需要0.2秒,经纪人将指令传送到生意业务所需要0.3秒。

总时间=0.2+0.3+0.1+0.3+0.2+0.3=1.4秒。在动态生意业务世界中,在这1.4秒的时间内,原始报价会泛起多次变化,这个延迟可能会决议算法生意业务的成败。需要将这一延迟保持在尽可能低的水平,以确保能在没有时间差的情况下获得最新、最准确的信息。现在延迟已经降到了微秒级别。

一些常见的措施包罗:省去中间的供应商,直接链接到生意业务所,更快地获得数据;通过革新生意业务算法,使分析和决议所需的时间小于0.1+0.3=0.4秒;或者省去中间的经纪人,直接将生意业务发送给生意业务所,节约0.2秒。4、可设置性和定制性大多数算法生意业务软件都提供了尺度的内置生意业务算法,例如基于50日移动平均线与200日平均线的交织算法。生意业务者可能喜欢实验将20日平均线换成100日平均线,但除非软件提供了这样的参数定制,否则生意业务者可能会受制于内置的牢固功效。

不管是买入还是建仓,生意业务软件应该具有高度的定制化和可设置性。5、编写自界说法式的功效MATLAB、Python、C++、JAVA、Perl都是常用的编程语言。大多数第三方厂商出售的生意业务软件都提供了编写自界说法式的功效。

这使得生意业务者可以实验自己开发 并实现自己的生意业务想法。6、对历史数据的回溯测试功效回溯测试模拟包罗测试历史数据的生意业务计谋。

它基于已往的数据评估计谋的实用性和盈利能力,证明它的乐成(或失败或任何需要的变换)。这个功效要求在历史数据的可用性基础上举行回溯测试。7、集成生意业务接口算法生意业务软件凭据所需尺度自动举行生意业务。

该软件应具有与经纪人网络的须要毗连以举行生意业务,或直接毗连到生意业务所发送生意业务指令。8、即插即用的集成性生意业务者可以同时使用彭博社终端举行价钱分析、经纪人终端举行生意业务,以及使用法式举行趋势分析。凭据小我私家需求,算法生意业务软件应该具有即插即用的集成性,在这些常用的生意业务工具中还要有可用的API。

这样既能确保可扩展性,也能确保集成性。08算法生意业务的计谋1、执行如果一个庞大的主权财富基金如果想在苹果公司的股票上下了一亿的订单,那么根据所选择的价钱,会有足够的卖家吗?而在订单成交之前,股价又会有什么变化呢?这时候就可以用算法来拆分订单,并在生意业务日内举行计谋性下单。在这种情况下,生意业务者并没有从这种计谋中赢利,但他更有可能获得更好的进场价钱。

2、套利在一个市场上以较低的价钱买入一只双重上市的股票,同时在另一个市场上以较高的价钱卖出,就可以获得无风险利润。如果一个香奈儿包包在法国的价钱是5000美元,在中国的价钱是6000美元,你会怎么做?很显着的谜底是:在法国买入,在中国卖出。通过在两个国家之间赚取差价实现无成本无风险的赢利。

同样的,如果发现期货市场和现货市场的价差,生意业务员也可以使用这一点从中赢利。3、趋势跟踪大量的投资大师声称自己拥有基于技术分析的最佳计谋,依靠移动平均线、动量、动量、随机指标等指标来举行生意业务。一些自动生意业务系统使用这些指标来触发买入和卖出指令,生意业务基于理想趋势的泛起而启动,通过算法来实现生意业务,简朴直接,不需要涉及到预测分析的庞大性。

使用50日和200日移动平均线是一种盛行的趋势跟踪计谋。4、指数基金再平衡计谋指数基金有划定的再平衡期(rebalance),使其持股量与各自的基准指数持股量相当。这为算法生意业务者缔造了有利可图的时机,他们使用指数基金重新平衡前的预期生意业务,凭据指数基金的股票数量提供20至80个基点的利润。这类生意业务通过算法生意业务系统启动,可以实时执行并获得最佳价钱。

5、基于数学模型的生意业务计谋经由验证的数学模型,如Delta中性生意业务计谋,允许在期权和相关证券的组合上举行生意业务。(Delta中性是一种由多个头寸组成的正负Delta相抵消的投资组合计谋,也就是将资产(通常是有价证券)的价钱变化与其衍生品的价钱变化举行比力,从而使相关资产的总Delta为零。)6、生意业务区间(均值回归)均值回归计谋是基于这样一个观点,即资产的高价和低价是一种暂时性的现象,会定期回归到均值(平均值)。识别和界说一个价钱区间,并在此基础上实现一种算法,当资产价钱突破或超出其界说的区间时,可以自动举行生意业务。

7、成交量加权平均价钱(VWAP)VWAP计谋即是一种拆分大额委托单,在约定时间段内分批执行,以期使得最终买入或卖出成交均价只管靠近该段时间内整个市场成交均价的算法生意业务计谋。8、时间加权平均价钱 (TWAP)时间加权平均价钱计谋是将一个大额委托单拆分,并使用开始和竣事时间之间的平均时间段,将动态确定的小块订单释放给市场。

其目的是在开始和竣事时间之间的平均价钱四周执行订单,从而最大限度地淘汰对市场的影响。9、成交量百分比 (POV)在生意业务订单全部完成之前,该算法凭据界说的到场率和市场生意业务量继续发送部门订单。相关的 "门路计谋 "根据用户界说的市场生意业务量的百分比发送订单,当股价到达用户界说的水平时,增加或淘汰该到场率。

09自动化生意业务对市场的影响1、颠簸性在运行超快的电脑硬件和生意业务软件的情况里举行散户生意业务,就像跳进了鲨鱼泛滥的海里。随着市场颠簸的加剧,基本面投资者入市的难度会不停加大。

如果要执行一个买入指令,那么你可以想象一下:在提交订单这几秒钟的时间里,你的单已经被多个高频生意业务者推高,在你还没明确怎么回事的时候,你的生意业务对手已经赢利退出了。2、闪崩假设大家都看到了算法生意业务计谋的利益,并都选择遵循这样的计谋。如果因为某种原因,市场泛起小幅下跌,触发卖出指令以立刻削减损失,当所有生意业务者都用类似的计谋时,价钱就会立刻暴跌,因为市场上没有买家。

著名的崩盘例子如1987年的股市崩盘,2010年的闪崩等等。不外随着量化投资计谋的增多,这种现象其实在淘汰,我没有做过严谨的盘算,可是在市场恐慌崩盘的时候,机械往往比人理性,而不会让原来没有问题的市场陷入谷底。3、流动性人们很容易认为随着盘算机自动举行生意业务,流动性应该会增加。

然而,当市场崩盘时,问题就来了。在重大的崩盘事件中,好比瑞士央行取消锚定汇率时,瑞士法郎基础没有流动性,导致价钱迅速崩盘, 甚至导致了几家大型券商瞬间爆仓。


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