中低频量化交易策略研发(上).pdf

中低频中低频 量化交易策略研发量化交易策略研发 （上）（上） 杨博理杨博理 著著 中低频量化交易策略研发中低频量化交易策略研发（上）（上） 作者：杨博理 E-mail：yangboli_qt@ 版权号：17－2015－A－20152385 版权所有，转载需注明出处 纸张大小：16 开 184mm × 260mm I 序序 言言 相对于全球的发达金融市场而言，在中国市场上，量化交易即便不能算作一个新 兴的事物，也仍然是相对小众的直至目前为止，国内量化交易的资金管理额度、业 界影响能力都远逊于美国的同类产品 而由于量化交易策略在中国市场上的运行时间 较短，因此也尚未出现一个真正意义上处于业界领先地位的量化基金同时，中国的 金融市场自身也处在高速发展和完善的曲折道路之上，就在前段时间，市场的剧烈变 动使得大量的量化交易策略表现出不适应甚至直接停摆但是也正因为如此，量化交 易在中国的未来发展是值得期待的，参照发达市场的情况来看，留给后来者的竞技空 间应该足够宽广在这种背景下，希望进入金融市场的朋友有理由对量化交易给予足 够的关注实际上，本书的写作目的也正在于此，我愿尽绵薄之力，为有志于学习的 读者提供一个可以参考的量化交易策略研发框架，希望大家在初入门径时少走弯路。

如果这本书真的是有帮助的，我自己也能体会到随之而来的成就感 但是需要说明的是，由于量化交易策略是一个复制较为容易、不宜公开的交易策 略种类，因此作者对于策略核心等内容，也只能如其他的量化交易从业者一样，保持 讳莫如深的态度如果寄希望于通过本书直接找到一个可以盈利的量化交易策略，可 能会在阅读完毕之后感到失望， 因为全书的目的仅仅是为量化交易策略的研发提供一 个可供参考的流程框架而具体的策略与真实数据上的案例，虽然占据了书中的大量 篇幅，但是其目的在于帮助读者更好的理解这个流程框架，因此策略本身也都是由最 为简单的模型所构成的希望读者不要陷入对具体策略交易结果的关注，而把注意力 置于更宽泛的范围上，更多的去研究如何通过基础的想法来构造量化交易策略、如何 对这些量化交易策略进行研判等问题上来 由于写作这样一本书的想法只是一时的心血来潮， 而在随后的写作过程中又忽略 了一些琐事的麻烦程度，因此直到目前为止全书的进度也只完成了一半好在这一半 的内容似乎也能独立成篇，这里先将后面的目录一起展示出来，在之后有空闲的时候 再尝试将具体内容补完当然，实际上所有的数据实验已经全部完成，这也是我能够 II 将目录提早公布的原因。

在这里特别感谢我的妻子贾芳，是她的理解和支持，才使得 本书的上半部分得以顺利的完成 我写作这本书，只是单纯的想要分享我关于量化交易策略的一些经验和知识，以 此盈利的想法可以说是一点也没有因此我制作了免费的电子版本，放在网络上以供 下载，后半部分在完成后也会及时的更新电子文档欢迎对书中内容有意见或疑问的 读者、或者是对量化交易感兴趣的朋友与我交流，我的 E-mail 是： yangboli_qt@ 杨博理 III 目目 录录 （上）（上） 第第 1 章章 引言引言 1.1 量化交易策略简述 1 1.2 量化交易策略的优缺点 . 7 第第 2 章章 量化交易策略的研发流程量化交易策略的研发流程 2.1 量化交易策略的基本研发流程 13 2.2 量化交易策略研发流程的进一步论述 16 第第 3 章章 注意事项与应对注意事项与应对 3.1 未来信息的规避 . 22 3.2 过度拟合与欠拟合 25 3.3 回溯测试与真实环境的差异 29 第第 4 章章 简单的择时策略简单的择时策略 4.1 择时策略的基本框架 34 4.2 均线趋势策略的简单优化 . 37 4.3 均线反转策略的简单优化 . 41 4.4 自回归策略的简单优化 . 45 IV 第第 5 章章 简单的选股策略简单的选股策略 5.1 因子选股的基本框架 50 5.2 市值因子 . 54 5.3 反转因子 . 62 5.4 多因子选股策略的简单优化 69 第第 6 章章 推进分析推进分析 6.1 推进分析框架 77 6.2 多层推进分析 82 6.3 推进分析下的验证 86 第第 7 章章 推进的择时策略推进的择时策略 7.1 均线趋势策略的推进分析 . 89 7.2 均线反转策略的推进分析 . 93 7.3 均线混合策略的推进分析 . 95 7.4 自回归策略的推进分析 . 98 7.5 自回归策略的多层推进分析 101 第第 8 章章 推进的选股策略推进的选股策略 8.1 多因子选股策略的推进分析 106 8.2 多因子选股策略的多层推进分析 . 113 V （下）（下） 第第 9 章章 风险风险 9.1 常用的风险度量 9.2 其他风险度量 9.3 风险和收益的结合 9.4 止损 第第 10 章章 仓位决策仓位决策 10.1 凯利公式 10.2 实用的仓位决策方法 第第 11 章章 仓位优化的择时策略仓位优化的择时策略 11.1 仓位优化的均线趋势策略 11.2 仓位优化的自回归策略 第第 12 章章 投资组合决策投资组合决策 12.1 最优投资组合理论 12.2 实用的投资组合优化方法 第第 13 章章 投资组合优化的选股策略投资组合优化的选股策略 13.1 多因子风险模型 13.2 多因子选股策略下的最优投资组合 VI 第第 14 章章 交易成本交易成本 14.1 交易成本估计 14.2 考虑交易成本的择时策略 14.3 考虑交易成本的选股策略 第第 15 章章 分解与组合分解与组合 15.1 分解 15.2 组合 15.3 择时与选股的结合 第第 16 章章 策略评价策略评价 16.1 策略评价指标 16.2 策略评价报告 第第 17 章章 结束语结束语 17.1 内容总结 17.2 策略深化的路径 17.3 主观控制的作用 第 1 章 引言 1 第第 1 章章 引言引言 1.1 量化交易策略简述量化交易策略简述 本书的主要目的，在于为量化交易策略的研发提供一个可供参考的流程框架。

但 是直到目前为止，对于量化交易的界定，仍然存在着比较大的分歧因此，为量化交 易策略给出定义，虽然是全书开头一个不得不做的工作，却也是一件会导致争议的事 情为了尽量减小一个明确定义受到质疑的可能性，本书采用了相对而言较为稳妥的 处理办法，即贴近字面意思进行解释不过，出于一个研究人员的偏执，作者同时对 策略的研发过程进行了着重强调，因此有了如下的定义： 量化交易策略，就是采用数量化手段构建而成并进行决策的交易策略量化交易策略，就是采用数量化手段构建而成并进行决策的交易策略 具体解释起来，该定义包括两层含义首先，在构建交易策略的过程中，数量化 的手段应该占主要成分这里的数量化手段，包括对整个交易流程和交易目标的数量 刻画、对量化目标的最优化、对策略结果的数量化评价等方式方法但是在这一部分 中仍然允许有定性的、或者人为主观的成分存在，毕竟策略的研发是一个人为操作的 过程其次，交易策略在构造完毕、用来进行交易决策时，必须具有明确的数量化规 则，完全不存在主观判断的成分这一特性也保证了整个策略能够在完全量化的设置 下进行回溯测试，是前一个特征的必要条件同时满足这两个方面的限定，则能够被 称之为量化交易策略。

在这样的界定下，量化交易策略既可以借助程序化的方式完成下单，也可以通过 人工来执行实际上出于成本和可控性等方面的考虑，一些交易频率较低的量化交易 策略有可能更倾向于采用人工下单的方式来完成在作者看来，策略的执行手段并不 是量化交易策略的核心特征 这种关注于数量化、而非程序化的定义，也使得整个量化交易策略的历史比许多 人认知中的要更长一些因为就实际情况而言，技术分析中的技术指标，在适当的情 第 1 章 引言 2 况下是可以形成量化交易策略的虽然技术分析中的图表分析手段，例如“双头” 、 “头肩”等图形形态的分类，相对而言太过主观而且很难量化①，但是技术指标注重 于价格和成交量的定量分析，通过公式化的计算可以得到一些用来参考的量化指标， 用以指导交易，具有数量化的特征只不过在这些量化指标的使用上，交易者往往又 归于主观，进一步造成了对技术指标是否是量化交易策略的争论 例如当某个交易员的交易策略是“移动平均线看起来很好时买入，看起来不好时 卖出” ，那么就完全有悖于上文给出的量化交易策略的定义首先，该交易策略在表 述上较为模糊，不是一个具有明确数量化规则的决策手段，因此交易员需要在交易过 程中通过主观的判断来完成买卖行为。

其次，正是由于缺乏明确的数量化决策规则， 交易员在形成这样的交易规则时很难定量化的描述整个交易策略和交易过程， 也就难 以使用最优化之类的数量方法在多数情况下，交易员可能更倚重于复盘等人工形式 来完成这一类交易策略的构建 但是当交易员基于一些定量的规则来使用技术指标进行交易时， 这些交易策略就 可能会符合量化交易策略的特征例如把上面的策略改换为“价格线从下向上穿过移 动平均线时买入，从上向下穿过移动平均线时卖出” ，那么策略就既可以通过量化手 段完成构建，又具有明确的数量化交易规则了其他典型代表还包括大部分的技术指 标，如唐奇安所开发的通道规则，其以过去特定天数内的最高价和最低价为边界形成 一个通道，当目前价格超出通道范围时，形成买卖决策 丹尼斯的“海龟交易法则”是一个非常著名的例子，因为丹尼斯招收交易员并传 授该法则而为外界所熟知 这一交易策略正是在唐奇安通道指标的基础上构建而成的， 除了通道突破的买卖规则外， “海龟交易法则”还包括仓位大小的选择、随时间的调 整、止损等多个组成部分，更接近于一个构架完整的交易策略当然，就本书的定义 而言， “海龟交易法则”是否算作标准的量化交易策略仍然有待商榷。

首先，被披露 的规则只是交易决策部分，具体的构建过程我们无从得知，因此也难以判断更重要 的是，其执行过程中存在人为主观的成分，这也直接导致了交易学员在使用同样规则 ① 有学者通过对价格序列进行平滑的方式，完全量化的给出了这些价格形态的判别方法再基于 对当前价格的形态判断，可以形成相应的量化交易策略 第 1 章 引言 3 的情况下获得了不同的交易结果但是这并不妨碍大量的从业者将“海龟交易法则” 作为一个量化交易策略的范本来进行研究和使用， 作者本人也非常认同其在量化研究 中的指导地位 业内较为认同的量化交易策略的开端， 可能是马科维茨的最优投资组合理论这一 学术性的创新①在 1952 的论文当中，马科维茨开创性的引入了均值和方差这两个统 计学上的概念，用来定量的描述投资者在投资组合上获得的收益和承担的风险基于 投资组合中资产的收益情况和相互之间的协方差矩阵，采用最优化的方法，就可以得 到投资组合的最优配比方式，从而帮助投资者在风险一定的情况下获取最大收益，或 者在收益固定的情况下使得风险最小整个过程通过明晰的数量模型进行了表述，优 化结果也能定量的指导投资组合的构建行为， 是比较契合本书关于量化交易策略的定 义的。

在此之后， 经济学家和金融学家开始越来越多的通过定量的数学模型来研究金融 市场和投资交易夏普等人于 1964 年前后在马科维茨的工作基础上，发展出了资本 资产定价模型②该模型将股票在无风险收益之上的超额收益分解为两个部分，即市 场部分和残余部分，股票的风险也相应的分为两个部分，对应起来分别是系统风险和 非系统风险 模型证明了在资本市场完全有效等前提假设下， 残余部分的期望值为零， 也就是说，非系统性风险是没有风险补偿的，股票的超额预期收益仅与其承担的系统 风险大小有关 之后，罗斯从另外一些假设条件出发，得出了与资本资产定价模型在一定程度上 具有相似性的套利定价理论 该理论同样认为股票的超额预期收益仅与其所承担的风 险有关，只不过除了最主要的市场系统风险，理论模型还能够包含其他一些存在风险 补偿的风险因子在资产收益来源于对风险的承担等思想的推动下，法玛提出了著名 。