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量化交易是利用計算機技術對金融市場數據進行量化分析,從而實現金融交易的自動化的一種方法。與傳統金融交易相比較,量化交易具有較高的效率、穩定性和可預測性,能夠提高資金利用率,降低風險。量化交易是指通過對歷史數據進行統計分析,并借助計算機程序輔助進行投資決策。主要包括基于歷史數據的統計套利、基于模型的套利和日內短線交易。隨著區塊鏈技術的發展,智能合約等技術的不斷完善,比特幣等主流數字貨幣已經具備了成熟的市場,其波動率和風險都比較大,傳統量化投資難以適應市場變化。因此,在區塊鏈技術的支持下,通過專業機構進行量化投資已成為必然趨勢。
一、資產配置
資產配置是指投資者根據自己的風險承受能力、投資期限、收益目標和流動性要求等因素,對投資組合中的各類資產進行合理的搭配,從而達到降低風險、提高收益的目的。 根據不同的投資期限,可將資產分為3類:短期(1年以內)資產、中期(1-3年)資產和長期(3-5年)資產。其中,短期資產風險相對較低,中期資產風險較高,長期資產風險最低。 對于不同類型的投資標的,需要采用不同的配置比例。
二、回撤控制
回撤控制是指在保證資金安全的前提下,盡可能減少損失。回撤控制可以采用多種方法,如設置止損點、設定目標位等。 對于止損來說,通常采用趨勢跟蹤策略、擇時策略等,但是在實際交易中,我們可能會面臨較大的回撤。因此,我們需要盡可能將止損設置在目標位上。 對于目標位,我們通常采用止盈點和最大回撤點兩種方法來設置。止盈點通常設置在目標價位的70%左右;而最大回撤點則是基于策略本身來確定的,即在設定目標價位后,策略中不能出現超過20%的回撤。 由于我們是通過智能交易系統進行交易,因此只要能夠達到這兩種要求,就可以保證資金安全。
三、交易系統
交易系統是量化交易的核心。交易系統不是簡單的軟件,而是一個有一定結構和流程的決策系統。交易系統可以從人的主觀行為中得到啟發,然后用計算機進行模擬,一旦符合設定條件,就可以產生指令,由電腦自動執行。
四、交易策略
市場交易策略包括:價格波動的均值回復模型,收益率的均值回歸模型,跨期套利策略,趨勢跟蹤策略,套利策略等。常用的市場交易策略有: (1)均值回復模型:根據歷史價格數據,建立收益率模型,同時構建相應的參數,進行回測,尋找最佳組合; (2)收益率回歸模型:根據歷史數據預測未來價格走勢,構建收益率模型; (3)套利策略:通過套利機制,將兩個品種的價格差異進行對沖; (4)趨勢跟蹤策略:在同一市場中,根據歷史數據建立趨勢預測模型。
五、風控管理
量化交易中的風險管理也是非常重要的,我們可以將量化交易系統分為三個層面: 一是交易系統,它是量化交易的核心,這部分內容將在后面單獨進行介紹; 二是風險管理系統,它是對策略模型的運行環境進行監控,以及對策略模型的運行結果進行風險管理和控制的一種方式; 三是交易風控系統,這部分內容主要對策略模型運行中產生的風險進行識別、判斷、控制和跟蹤。 此外,還有一些特殊的風險管理技術也需要單獨介紹,比如一些高頻交易模型可能需要采用滑點策略以降低交易延遲,又如一些套利模型需要進行時間序列分析以識別隱含價格等。
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