中短线模型与机器学习在量化交易中的应用(可免费参加)
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中短线模型与机器学习在量化交易中的应用(可免费参加)

最新高手视频! 七禾网 时间:2020-02-11 22:44:42 来源:七禾网

本课程实盘展示账户盈亏曲线图


随着国内商品期货市场的日趋完善,可选择品种增加,交易者能够感受到市场大级别的波动率下降,但是中小级别仍然存在机会值得把握。


CTA策略的收益来源是多样化的,目前市场上最熟悉的是利用动量策略赚取价差,往往以量化趋势跟踪作为CTA策略的代名词。除了中长期动量之外,CTA策略本身存在相当多的收益来源,通过各种方法都可以为组合创造收益。



七禾网在2019年春季开启的程序化培训初始,就在为各位参与者提供了中长线时间序列趋势追踪、时间序列相对动量、横截面动量、日内交易(以股指为主)、基本面多因子等策略。在过去的一年中,我们一共完成了5次培训交流,3位讲师(濮元恺、代丹斌、张瀚升)参与了该课程,为参与者提供了超过12套源码模型。


同期和课程启动的还有一个CTA实盘单账户(非产品户,如下图),这背后也有一个对七禾网诸位学员的承诺:我们使用培训的模型+头寸和模型选择,来管理这个账户。虽然经历了7月、8月幅度约8%的回撤,但依然靠着规则化交易模型的坚韧性,在2019年结束之际获得了可观收益。



2020年到了,我们回溯了大部分模型绩效,发现这样一个特征:


1、中长线模型盈利困难(如下图),虽然年度有超过10%的盈利,但是伴随着10%左右的最大回撤

2、相对动量模型盈利可观,但是相比历史略有衰退,回撤较小

3、股指日内模型需要在合适的时间点(股票指数进入较高波动率区间)调整头寸

4、中短线模型盈利较为稳定

5、期货多因子模型中,展期收益率因子盈利稳定,动量因子盈利衰退



在即将开始的2月23日新课程中,由代丹斌老师首先强化了中短线规则交易的课程内容,在本次课程中,将重点介绍以下几个方面:


品种选择:我们将提供一个因子化的品种选择模板,学员可以定期(如1周或1个月)运行此模板,还会提供部分品种分层的经验,比如最活跃的品种聚类,最不活跃的品种聚类。


异常波动监控:在已经部署交易的部分品种中,如果出现了波动率异常升高(波动率的匀速升高意味着行情启动,但异常升高常意味着风险),要及时降低头寸。


及时止盈:止损对于中长期模型来说很重要,相对的,止盈对于短线模型很重要。建立规则化的止盈思路,可以在历史相对高低位平仓盈利的头寸。但是止盈的细节如何设定,是部分止盈还是全部止盈,代老师会在课程中,结合自己的CTA资产管理经验,细致讲解。


时间出场:在人工交易中,我们的出场逻辑都是多样化的,但是在构建CTA模型时偶尔会忘记时间的重要性。一个单子在入场后,无论盈亏多少,到了一定时间点,其最初入场逻辑的影响力已经显著降低(在股票中,我们将此现象描述为信号和收益率之间的IC衰减)。所以平掉仓位,重新由策略入场条件评估是否需要入场。


本次新增的另一大部分内容是机器学习在CTA中的应用,传统的规则交易模型在我们看来有这样几个特点,是机器学习可以有效改进的:1、信息欠拟合(对于更多变量的关注被忽略(量、仓、时间等)) 2、参数容易过拟合(一些经验欠缺的交易者,忽略对于模型逻辑的控制,反而去控制参数) 3、开发时间长、效率低,不容易迭代。



但是很火热的机器学习工具,能够用于金融投资吗?让我们回到最传统的技术分析三大假设 ,也是我们构建CTA规则模型的三大假设:市场行为包容一切、市场以价格形式演变、历史会重演。这三大假设存在很多漏洞或者过于理想,在实战中无法完全应用。但是市场的非有效性给了技术分析生存空间。


我们认为量化交易的假设是,T+1期的收益率 = 一个函数关系F,将Pt个因素整合起来解释,也就是说未来可预测(趋势追踪模型虽然说自己不预测行情,但依然是假设趋势能够延续而赚取利润)。量化建模的实质是通过现有训练数据,通过适当的方法,无限逼近这一函数F。但是探寻这个函数的真实形态是非常复杂和困难的,传统的线性预测方法大部分是对训练样本进行加权求和作为结果,或者简单择时优化是不妥的(拟合度不容易控制)。


本次课程的主讲濮元恺老师,从2015年开始在机构负责CTA和股票Alpha模型开发,最近半年,他将股票Alpha中的集成学习和符号回归两项技术重新融入回到CTA领域,在本次2月初的课程中,也会展开细节讲解。


比如在遗传算法课程部分,业内程序化交易策略开发基本上都是从硏究经典交易策略开始的,在前人的基础之上,结合自身的交易特点、风格以及心得或融合各家之长,最终形成自己的交易策略。这一过程与达尔文之物种进化颇有相似之处,物种适者生存及进化繁衍的过程与系统交易策略强者为王及策略改进升级的过程如岀一辙,人工智能领域的遗传规划因此可以用来进行系统交易策略研发。


而在集成学习部分,Bagging是并行式集成学习代表方法,代表算法为随机森林。Boosting是可以将若学习器提升为强学习器的算法,可认为是串行执行的算法,代表算法为AdaBoost。集成学习加多因子,在CTA领域也可以打开一条通路,同样值得探索。


七禾网2020年免费量化培训第一课即将在2月23日启动,为了方便大家学习交流,本次培训采用线上直播的方式我们将为诸位学员带来加强版的课程内容,并依然会提供所有源码,并留出时间让各位参与者深度交流。在过去的一年中,我们感触和收获良多,希望新的一年中,能够继续用这种免费培训模式,打造一个内部交流圈,和各位交易者共同成长,在风云多变的期货市场中长期生存下去!



课程形式

在线直播,手机端和电脑端都可以观看


课程时间

第六期时间:2020年2月23日(周日一整天) 9:30~12:00,14:00~17:30


线上直播报名、咨询

电话:15658003152

或扫描下方二维码添加工作人员微信报名



课程详细介绍(可点击查看):【直播】免费量化培训,送日内、海龟改进等10多套优质模型(2月23日)


免责声明:以上所述讲师投资业绩、交易体系、经历等均为事实表述,但不代表学习者可以完全复制并达到同等盈利水平,本次学习不作为盈利承诺及保证。

责任编辑:傅旭鹏

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