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1、程序化交易,文華財經,课程内容,程序化交易的概念,程序化交易的概念,课程内容,20世纪5060年代,Markowitz(1952)建立的均值-方差模型，第一次把数量工具引入金融研究。Shaper(1964)、Litner(1965)、Mossin(1966)导出了资本资产定价模型(CAMP)，是度量证券风险的基本量化模型。Samuelson(1965)与Fama(1965)的有效市场假说(EMH)，意味着在信息通畅的资本市场中，任何用历史价格及其他信息来预测证券价格的行为都是徒劳。,量化投资的发展历史,20世纪7080年代,Black和Scholes建立了期权定价模型，实现了金融理论的又一大突
2、破。Ross(1976)建立了套利定价理论(APT)，多因素定价模型就是APT理论的最典型的代表。,20世纪8090年代,20世纪80年代，现金融创新进入鼎盛时期。金融理论的一个新概念“金融工程”诞生了。于此同时，华尔街涌现出了一股新生力量“宽客”(Quant).20世纪90年代风险管理成为金融机构管理的中心论题。VaR风险管理数学模型和RiskMetrics风险矩阵成为最重要的金融风险管理方法之一。同时，在这一时期形成了另一具有重要影响力的学术流派行为金融学。,量化投资的发展历史,20世纪90年代末至今,20世纪末，非线性的研究方法和理论在金融理论及其实践上的运用，极大地丰富了金融科学量化手
3、段和方法论的研究。如：遗传算法、决策树、神经网路和其他非线性回归方法等建立模型。非线性科学的研究方法和理论，为人们进一步探索金融科学数量化的发展，提供了最有力的研究武器。,量化投资的发展历史,海外量化基金规模发展,19882008年期间成立的量化基金数目,随着证券市场的不断发展，证券数目的增加、衍生产品出现及新业务的推出，基金要想战胜指数的难度也不断增加，量化投资将发挥越来越重要的作用。,根据Bloomberg的统计：截至2008年11月4日，1184只量化基金管理的总资产高达1848亿美金，相比1988年21只量化基金管理的80亿美元资产来说，年均增长速度高达20%。而同期非量化基金的年增长
4、速度仅为8%。,海外量化基金发展现状,在我国资本市场，基本面和技术面的研究占据市场的主流地位，然而国内市场非有效性，使得量化投资策略正好可以发挥其优点而捕获国内市场的各种投资机会。,量化投资在国内的现状,国内程序化交易处于初级阶段,课程内容,程序化交易的平台,程序化交易的系统架构,简单趋势模型,交易策略：设定一条均线，多头趋势价格在均线之上做多，空头趋势价格在均线之下做空。,赢智(WH3)程序化交易案例,数据越多，回测效果越可靠,Wh3，提供几十万根历史K线进行模型效果测试,图片来源：文华财经-赢智程序化交易系统,历史数据进行模型回测,详细的测试报告，多指标综合考察模型盈利能力,图片来源：文华
5、财经-赢智程序化交易系统,敏感性测试，多方位考察模型实战能力,图片来源：文华财经-赢智程序化交易系统,敏感性测试，多方位考察模型实战能力,图片来源：文华财经-赢智程序化交易系统,敏感性测试，多方位考察模型实战能力,图片来源：文华财经-赢智程序化交易系统,敏感性测试，多方位考察模型实战能力,图片来源：文华财经-赢智程序化交易系统,它指的是通过使用计算机程序发出交易指令的方法，在发出交易指令过程中，程序可以决定的范围包括：委托发出的时间选择、委托价格，甚至包括最后需要成交的手数。,算法交易,算法交易,日内交易：1、单向交易策略。2、开仓信号发出后立即开仓。3、平仓信号发出后等k线走完前N秒确认再发
6、出。4、启用超价功能,算法策略一,明确整体思路、确定逻辑关系,编写流程图,信号消失处理：1、单向交易策略 2、开仓信号消失后进行判断。a、如果没有成交留有挂单进行撤单处理。b、如果委托成交则进行盈亏比较，如果单子盈利则保留，如果亏损则平仓。,算法策略二,明确整体思路、确定逻辑关系,编写流程图,课程内容,程序化交易影响定价效率的因素：交易成本、期货市场流 动性、套利活动的活跃程度。,程序化交易降低了交易成本和费用。最新数据显示，CME市场中程序化交易的成交量和指令信息流量已经分别占据了总体成交量和指令信息流量的43%和60%。程序化交易是推动机构投资者入市的重要因素。程序化交易增加了套利交易的活
7、跃度。主要体现在股指期现套利、跨期套利；商品跨期套利和跨市套利。,程序化交易对期货市场定价效率的影响,程序化交易影响：期货市场本身控制风险的效率和套期保者者的保值效率。,程序化交易的独特优势主要体现在对于期货市场的风险控制方面，即对于盈利/止损的执行。头寸管理和风险管理是程序化交易的关键。在进行股指期货套期保值的交易中，需要对所持股票组合和股指期货的相关性进行分析，从而决定套期保值比例，这些可以通过程序化交易模型得以实现。,程序化交易对期市风险转移效率的影响,课程内容,程序化交易在正常市场环境下已经被证明能带给投资者丰厚的收益，但在金融危机中，是否还能屹立不倒?是否可以帮助投资者将损失降低到最
8、低程度?,1998年，长期资本管理公司的失败已经证明，量化策略和量化模型并不能被完全信赖。经过多次风暴洗礼，量化研究正在逐步成熟，在2007年风暴中，已经有一部分量化基金能够及时地改进模型以减少损失。西蒙斯的大奖章基金，运用统计方法建立风险投资的数学预测模型，创下了惊人的投资回报率，自1988年以来，年均报酬率高达34！,程序化交易的风险管理,总结程序化交易失败的教训，借鉴程序化交易的成功案例，推测程序化交易风险管理的发展趋势，大致有3个方向：模型数据多样化、参数市场化和定量定性相结合。,模型数据多样化体现程序化交易两方面的风险管理：头寸管理（资产配置）：全球资产配置、大类资产配置及行业风格配
9、置。D-Alpha量化对冲头寸确定方法、海龟法则波动率头寸确定方法。组合权益回撤管理：通过不同策略组合、不同合约组合之间的相互配合实现稳定盈利。,这个投资组合是一个盈利系统和一个亏损系统的最终结果，起到了削峰填谷的作用，只是减少了总盈利。如果是两个盈利的系统，最后的结果不仅仅是减少了风险，还增加的总盈利,组合权益回撤管理,同一策略，不同品种的组合,图片来源：文华财经-赢智程序化交易系统,投资组合在文华WH3中的应用截图,同一品种，不同周期，不同策略,图片来源：文华财经-赢智程序化交易系统,投资组合在文华WH3中的应用截图,组合权益,组合权益阶段解读,参数市场化体现程序化交易的风险管理：数据挖掘，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又潜在的信息和知识的过程。利用历史数据和实时行情数据找出变化规律，动态调整参数，建立模型。,定量定性相结合体现程序化交易的风险管理：程序化交易的定量分析不仅可以结合定性思想，而且也可以让策略模型与基金经理的个人判断相结合。毕竟基金经理可以考虑市场趋势的变化、市场拐点的状况、市场结构的变化、市场上的黑天鹅，把更多有用的信息添加到策略模型中，完善量化系统。,结束语：程序化交易只是代替你的交易，并不能代替你。它只是一种工具，就像狙击步枪一样，是否能击中目标，要看你是不是真正的狙击手。,谢谢！,
