高频量化人工智能

交易者的量化程序化交易之路

2019-04-12  本文已影响52人  d5ba3f2ca2b6

金融的本质是价值的交换,是价格在价值预期的推动下的变化。交易者参与金融市场的一个重要的原因是希望在价值流动中寻找价值洼地,以期在价值回归的过程中获取超额收益。随着金融科技的发展,交易者发展价值洼地的工具也变得越来越丰富。

交易分析技术发展史

最早的交易者进行市场分析的时候几乎全部是手工分析,当时的优秀交易者几乎都是比较好的图表师,他们根据市场行情变化画出各种各样的图表,通过对图表进行分析以期发现价格波动的规律,从而在市场上获取收益。在这个过程中市场参与者们发明了各种各样的交易理论:道氏理论,型态理论,切线理论,波浪理论等等,这些理论影响了一代又一代交易者,而其中现在交易者使用的交易磁层理论几乎都是来自在手工交易时代的这些交易大师们的总结。

         随着科技的发展,现在全手工的交易者已经非常罕见了,一般的交易者现在的分析手段是在电脑上进行分析和作图。电脑作图和原来手工作图相比大大扩展我们分析的方法和途径,在电脑上我们可以存储几年甚至几十年的交易数据和行情走势,而且信息的丰富度也极大的加强,可以利用的分析工具和方法也大为扩展,让金融分析成为一种门槛不高,普通人都可以参与的行为。这个过程中原来的分析流派:基本面分析和技术面分析,逐渐深入到我们的交易行为中。

         当前随着金融科技的发展,金融交易行为再次出现比较大的变化,以计算机为工具,结合统计学,数学模型,各类金融理论武装起来的量化程序化交易方法逐渐发展起来,成为他们在金融市场获取竞争优势的重要手段。而在这个过程中一些金融机构已经开始尝试用人工智能技术分析判断市场,形成智能化交易。

主观与量化交易方法的关系和区别

技术的发展既带来了公平的交易环境,又带来了也越来越大的不公平的交易环境。

技术的发展让交易市场变得越来越透明,构建了相对公平的交易市场竞争环境。但是同时技术的发展也让越来越多的交易机构有了更加有优势的交易手段和方法,这些相对个人投资者来说,形成了巨大的竞争优势。

量化程序化方法和主观分析方法相互关联,有各有优劣。

1.主观与量化的关联上

 当前大多数量化程序化的交易模型都来自于主观交易方法的总结,而无论是主观交易还是量化交易,其交易的基本逻辑和思路来源基本上是一致的。虽然主观交易中我们把分析方法分为基本面和技术面,但是在量化中,这两个分析方法基本上是融合的,他们仅仅是交易的众多因子的组成部分。

2.量化交易和主观交易的区别

虽然很多量化交易的模型和方法和主观交易没有区别,但是和主观交易相比,量化程序化方法还是有一些区别,主要在交易前的信息处理深度和市场认知,量化程序化方法可以段时间处理大量的交易信息,对交易市场的把握上相对主观交易来说有巨大优势;在交易中对交易信号处理的实时性和准确性上,量化程序化方法也有巨大优势。可以更加精准和及时的把握买卖点。同时量化交易的系统性处理方法,纪律性的风险控制方法,相对来说在金融博弈市场可以形成巨大的竞争优势。

个人投资者的量化交易之路

金融科技的发展让交易市场更加透明和公平,同时也让交易过程的博弈变得更加激烈。市场参与者力图在交易中获取博弈的优势。如何才能在博弈市场中处于相对优势地位?成为量化程序化交易者是一个比较好的选择。

当前金融科技的发展,大量的交易平台的出现为个人交易者成为量化交易者提供了非常便捷的通道。让用户从主观交易转到量化交易学习成本非常低。

一般的量化交易平台都提供从量化生产(量化编程或者一键生成),策略验证(历史回测和仿真测试),以及量化策略实盘执行完成的量化实现路径,可以让个人投资者快速实现从主观交易到量化交易的转变,从而在金融博弈市场获取交易优势。

常见的量化程序化交易平台

目前国内常见的量化交易平台有以下几家:

外汇等国际杠杆品种上,目前主要的交易平台为MT4/MT5,使用的平台编程语言是MQL4/MQL5。国内的期货和股票类的量化平台有交易开拓者,文华财经,金字塔以及掘金量化、聚宽,优矿,米筐等交易平台,这些平台选择的策略编辑语言,Python、C++、matalb、C#、JAVA语言等,这些语言相对来说比较容易入门的编程语言,可以让交易者快速从主观过渡到量化。

金融科技的发展为我们交易提供了越来越多的工具,让我们对市场的认识更加深刻,但是在这个过程中发现价值洼地的难度不断提高,对我们交易也提出了越来越高的要求。想在当前的交易市场更加容易的获取收益,拥抱金融科技,学会使用最新的交易工具辅助交易是一个必然选项之一。

来源:FX168汇生活

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