2022-11-26 00:00发布
做量化交易一天的工作:8:00~9:00: 打开交易策略,设置一些运营参数9:00~9:30: 观察策略运转,确保没有问题9:30~15:30: 解决已有策略的
内外盘期货反向对冲系统介绍
一、概念
投资者在金融市场投机过程中,由于各种因素会导致大部分人群最终亏损,少部分人盈利的现象,遵循着二八定律。期货市场交易的产品设有多空T+0交易制度,我们可以通过获取期货柜台接口投资者交易多空操作实时数据,与其账户利用计算机跟单系统进行相反方向程序化交易,既投资者交易亏损越多,反方向交易获取利润越多。
二、起源
反交易的雏形引入是2002年诺贝尔经济学家卡曼尼及史密斯行为经济学及实验经济学测试中得到启发,多数交易者在测试行为心理结果中均以失败告终。2017年芝加哥大学理查德·塞勒教授“通过探究有限理性、社会偏好和缺乏自我控制的后果, 展示了这些人类特征是如何系统地影响个人决策和市场结果。”获得了2017年度诺贝尔经济学奖。
塞勒的主要研究领域是行为经济学、行为金融学与决策心理学。在行为金融学方面,塞勒研究人的有限理性行为对金融市场的影响,在理论研究中,他对反常行为、经济人假设、禀赋效应、跨期选择、心理账户和股票市场等方面研究做出重大贡献;塞勒认为人们在投资决策过程中对利害的权衡是不均衡的,对“避害”的考虑远大于对“趋利”的考虑。
这么说,可能还是太抽象,那么让我们来看一下行为经济学领域一个比较著名的认知偏差,看看这个认知偏差是如何影响个人决策的。
1.损失厌恶(loss aversion)
因为理论太抽象,我们先来做个小测试:
测试1
如下两个方案让你选,你会选哪个?
方案1:确定赚1000元
方案2:有 50% 的可能性会赚到2000元,另有 50% 的可能性没有赚到钱
经过心理学实验的测试,大部分人选方案1。
测试2
方案1:确定损失1000元
方案2:有 50% 的可能性会损失2000元,另有 50% 的可能性没有任何损失
经过心理学测试,大部分人选方案2。
其实不论是测试1还是测试2,两种方案都是等价的。那为啥大家往往在测试1采用保守策略,但却在测试2中采取激进策略呢?原因就是损失厌恶,人们在面对等量的收益和损失时,更加难以忍受损失。这反映了人们的风险偏好并不是一致的。当涉及的是收益时,人们往往趋于保守,入袋为安;当涉及的是损失时,人们往往愿意冒险,老子赌一把。反应在金融交易市场上绝大多数投资者会处于亏损状态,而且亏损的速度往往比盈利的速度要快的多。
三、目前市场情况
在理论上看无懈可击,对既往的数据进行分析研究并做回测,也可以发现是一个完美的盈利模式,但是在我们接触的实际运行中却发现与想象的有些差距,有些没有坚持几个月就倒下了,因为作为一个公司需要涉及到各类成本,在交易上虽然无需有过多的交易经验但是需要有合理的资金管理。有些反向客户却能把跟单交易做的风生水起,当大多数在悔恨自己在市场的贪婪恐惧的时候,这些人却能够在这个残酷的市场里的分得一杯羹。
四、问题产生的简单原因分析
1、样本选择
样本也就是我们反向跟单的信号源,它是大数据跟单模式成功的秘诀,也是根源。样本越大,波动越小,结果越稳定,这是统计学上的规律。
关于在跟踪样本的选择上有两个关键的点:一是要有足够数量的交易信号样本,交易者进进出出导致了不稳定,就给足够数量增加一定难度,如何拥有大量、稳定的信号源是第一步;二是样本筛选,对海量交易数据过滤和分析,采用哪些指标才能提炼出真正优良的样本,对大数据信号源跟单的账户风险控制,需要专业的人才来处理。
2、软件选择(跟单交易首选金钥匙跟单平台)
由于期货的交易机制是以价格优先、时间优先的顺序来进行单量的匹配。因此下单的速度越快,那么对于整体交易滑点的下降就越有利。如若每次下单都能快哪怕1毫秒,那么长期累积下来,能节约一笔客观的滑点成本。不要小看这区区的数毫秒,一年下来跟单账户能否实现盈利,很有可能就取决在这毫厘之间。
在跟单的过程中,务必要确保跟单软件的稳定运行。不能出现卡机,死机,或者交易断线的情况。若在跟单的时候出现交易断线、卡机死机,那么就会给跟单账户造成极大的风险。如客户单子平仓了,我们的账户由于交易断线没有及时平仓。那么我们的账户就暴露在风险之中。
3、信号筛选
在拥有大量的交易数据前提下,怎么样做好优质样本信号筛选是锁喉的招数本领了,首先对这类客户进行一个基本特征的界定,比如:具有稳定的连续亏损、交易频率较高,但仅仅这些是远不够的,需要更多的指标做辅助,比如:净值曲线、浮动盈亏曲线、手续费/亏损比等,通过这些我们可以具体分析客户的交易手法和习惯,在后续给具体客户配置信号时做到风险可控下的收益最大化。
市面上这个最着重的点,缺少专业人才来做,甚至有的公司没有把关处理,导致资金出现亏损,或者资金大部分消耗成点差和手续费。
4、资金配置
我们所说的配置是指下单账号的资金,这个选择我认为可以是双向的,一个是先选择样本再决定跟单的资金,另外一个是根据客户的资金来匹配样本。举例来说,在这个配置中涉及到一跟多,多跟多等如何去配比二者的资金哪,简单说下要考虑的点,一是多个账号的交易时间习惯,二是两方总资金比例,三是研究多账号中的最大回撤率,四是风险应急方案,五是多个账号的跟单系数设置,这些综合考虑后再进入实盘跟单阶段。
从我们了解的情况,很多公司是没有配置方案的,只简单考虑一个因素就开始执行跟单,又或者是在出现盈利后,过分膨胀,出现偏激行为,增加单个客户跟单倍数,最终出现亏损。
五、总结
以上的内容是对反向跟单起源,跟单问题原因和经验做了简述,还指数了看到的问题,没有成功的原因。但这些并不妨碍做的非常好的,收益要远比大家想象的要高的同行,在这里也不便于具体透露盈利水平。
可想而知在期货市场,没有套利对冲、程序化、跟单等好的交易工具,只是靠基本技术面判断获得大的收益是困难的,二八定律中的2之所以盈利,是有方法和工具的,在零和博弈中盈利了多少,算一算8亏损了多少就一目了然。
反向跟单目前是是一个冷门交易,我们赚取的也不是客户的亏损,客户亏损的资金是亏到了市场,我们只不过和目标客户做反向单这种方法和工具,在资本市场上博取收益,仅此而已。这对于个人投资者来说规避了心理上的风险,对于期货私募机构来说也增加了新的一种量化对冲交易模式。
最后祝投资者投资顺利,年年发财。但前提是 保住本金。
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内外盘期货反向对冲系统介绍
一、概念
投资者在金融市场投机过程中,由于各种因素会导致大部分人群最终亏损,少部分人盈利的现象,遵循着二八定律。期货市场交易的产品设有多空T+0交易制度,我们可以通过获取期货柜台接口投资者交易多空操作实时数据,与其账户利用计算机跟单系统进行相反方向程序化交易,既投资者交易亏损越多,反方向交易获取利润越多。
二、起源
反交易的雏形引入是2002年诺贝尔经济学家卡曼尼及史密斯行为经济学及实验经济学测试中得到启发,多数交易者在测试行为心理结果中均以失败告终。2017年芝加哥大学理查德·塞勒教授“通过探究有限理性、社会偏好和缺乏自我控制的后果, 展示了这些人类特征是如何系统地影响个人决策和市场结果。”获得了2017年度诺贝尔经济学奖。
塞勒的主要研究领域是行为经济学、行为金融学与决策心理学。在行为金融学方面,塞勒研究人的有限理性行为对金融市场的影响,在理论研究中,他对反常行为、经济人假设、禀赋效应、跨期选择、心理账户和股票市场等方面研究做出重大贡献;塞勒认为人们在投资决策过程中对利害的权衡是不均衡的,对“避害”的考虑远大于对“趋利”的考虑。
这么说,可能还是太抽象,那么让我们来看一下行为经济学领域一个比较著名的认知偏差,看看这个认知偏差是如何影响个人决策的。
1.损失厌恶(loss aversion)
因为理论太抽象,我们先来做个小测试:
测试1
如下两个方案让你选,你会选哪个?
方案1:确定赚1000元
方案2:有 50% 的可能性会赚到2000元,另有 50% 的可能性没有赚到钱
经过心理学实验的测试,大部分人选方案1。
测试2
方案1:确定损失1000元
方案2:有 50% 的可能性会损失2000元,另有 50% 的可能性没有任何损失
经过心理学测试,大部分人选方案2。
其实不论是测试1还是测试2,两种方案都是等价的。那为啥大家往往在测试1采用保守策略,但却在测试2中采取激进策略呢?原因就是损失厌恶,人们在面对等量的收益和损失时,更加难以忍受损失。这反映了人们的风险偏好并不是一致的。当涉及的是收益时,人们往往趋于保守,入袋为安;当涉及的是损失时,人们往往愿意冒险,老子赌一把。反应在金融交易市场上绝大多数投资者会处于亏损状态,而且亏损的速度往往比盈利的速度要快的多。
三、目前市场情况
在理论上看无懈可击,对既往的数据进行分析研究并做回测,也可以发现是一个完美的盈利模式,但是在我们接触的实际运行中却发现与想象的有些差距,有些没有坚持几个月就倒下了,因为作为一个公司需要涉及到各类成本,在交易上虽然无需有过多的交易经验但是需要有合理的资金管理。有些反向客户却能把跟单交易做的风生水起,当大多数在悔恨自己在市场的贪婪恐惧的时候,这些人却能够在这个残酷的市场里的分得一杯羹。
四、问题产生的简单原因分析
1、样本选择
样本也就是我们反向跟单的信号源,它是大数据跟单模式成功的秘诀,也是根源。样本越大,波动越小,结果越稳定,这是统计学上的规律。
关于在跟踪样本的选择上有两个关键的点:一是要有足够数量的交易信号样本,交易者进进出出导致了不稳定,就给足够数量增加一定难度,如何拥有大量、稳定的信号源是第一步;二是样本筛选,对海量交易数据过滤和分析,采用哪些指标才能提炼出真正优良的样本,对大数据信号源跟单的账户风险控制,需要专业的人才来处理。
2、软件选择(跟单交易首选金钥匙跟单平台)
由于期货的交易机制是以价格优先、时间优先的顺序来进行单量的匹配。因此下单的速度越快,那么对于整体交易滑点的下降就越有利。如若每次下单都能快哪怕1毫秒,那么长期累积下来,能节约一笔客观的滑点成本。不要小看这区区的数毫秒,一年下来跟单账户能否实现盈利,很有可能就取决在这毫厘之间。
在跟单的过程中,务必要确保跟单软件的稳定运行。不能出现卡机,死机,或者交易断线的情况。若在跟单的时候出现交易断线、卡机死机,那么就会给跟单账户造成极大的风险。如客户单子平仓了,我们的账户由于交易断线没有及时平仓。那么我们的账户就暴露在风险之中。
3、信号筛选
在拥有大量的交易数据前提下,怎么样做好优质样本信号筛选是锁喉的招数本领了,首先对这类客户进行一个基本特征的界定,比如:具有稳定的连续亏损、交易频率较高,但仅仅这些是远不够的,需要更多的指标做辅助,比如:净值曲线、浮动盈亏曲线、手续费/亏损比等,通过这些我们可以具体分析客户的交易手法和习惯,在后续给具体客户配置信号时做到风险可控下的收益最大化。
市面上这个最着重的点,缺少专业人才来做,甚至有的公司没有把关处理,导致资金出现亏损,或者资金大部分消耗成点差和手续费。
4、资金配置
我们所说的配置是指下单账号的资金,这个选择我认为可以是双向的,一个是先选择样本再决定跟单的资金,另外一个是根据客户的资金来匹配样本。举例来说,在这个配置中涉及到一跟多,多跟多等如何去配比二者的资金哪,简单说下要考虑的点,一是多个账号的交易时间习惯,二是两方总资金比例,三是研究多账号中的最大回撤率,四是风险应急方案,五是多个账号的跟单系数设置,这些综合考虑后再进入实盘跟单阶段。
从我们了解的情况,很多公司是没有配置方案的,只简单考虑一个因素就开始执行跟单,又或者是在出现盈利后,过分膨胀,出现偏激行为,增加单个客户跟单倍数,最终出现亏损。
五、总结
以上的内容是对反向跟单起源,跟单问题原因和经验做了简述,还指数了看到的问题,没有成功的原因。但这些并不妨碍做的非常好的,收益要远比大家想象的要高的同行,在这里也不便于具体透露盈利水平。
可想而知在期货市场,没有套利对冲、程序化、跟单等好的交易工具,只是靠基本技术面判断获得大的收益是困难的,二八定律中的2之所以盈利,是有方法和工具的,在零和博弈中盈利了多少,算一算8亏损了多少就一目了然。
反向跟单目前是是一个冷门交易,我们赚取的也不是客户的亏损,客户亏损的资金是亏到了市场,我们只不过和目标客户做反向单这种方法和工具,在资本市场上博取收益,仅此而已。这对于个人投资者来说规避了心理上的风险,对于期货私募机构来说也增加了新的一种量化对冲交易模式。
最后祝投资者投资顺利,年年发财。但前提是 保住本金。
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