第24章 常见的量化交易策略(2/2)

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田园笑,“当然能。”

他提醒学员们,在动量/反向策略中,时间参数的选择十分重要,它会直接影响到策略的收益水平。甚至在不同的时间周期应用时,这两种策略的收益率会出现反转。

“比如买入100个交易日时,动量策略的收益率高,但买入200个交易日后,就是反向策略的收益率高了。”

随后,田园开始介绍均值回归策略。

“均值回归在生活中很常见。是指某种趋势不会一直延续,而是会大概率回到平均值。这种现象在股市中最为常见,所以均值回归是一种数学方法。它的原理是股价高于或低于均值时,会以很高的概率回归均值。”

他继续说:“该策略认为,价格不会总是一种趋势,所以股价连续上升或下降时,随时可能出现反转。利用这个原理设计的策略,就是均值回归策略。”

田园觉得,这个策略不太适合非专业的投资者,因为均值回归的时间周期不太容易确定,不同的交易对象回归的周期可能会不同,甚至同一个交易对象,每次回归的周期也不同。

而且在利用均值回归原理设计交易策略时,可能会感觉它有点类似于反向策略,多数是在寻找与平均水平差距较大的股票。

听到这,有学员问:“是不是还有其他的量化策略啊?”

“有的。比如低波策略。这是按照波动率选股的一种策略,一般用最近一年的收益率波动率指标。”

田园继续说:“虽然经典理论认为,资产预期收益率与风险成正比,风险越大,样本股的收益率应该越高,但大量的研究显示,低波动异象广泛存在于股市。它的表现为低波动的股票组合,比高风险的组合,可能获得更高的长期回报。”

说了几种被动型量化策略后,田园开始介绍自己最常用的择时型量化策略。

“我一般会用大盘指数的买卖点作为量化交易的条件。”

有些学员不太了解田园,就问:“那要怎么交易啊?买指数?”

田园笑,“用指数的买卖点,买卖个股。”

“啊?这也可以?”

“可以。而且这是最适合普通投资者的量化策略,因为在大盘指数应用常用的技术指标交易系统,既简单可行,策略的历史收益率也不是很低,甚至有些策略的收益率很高。”

田园告诉学员们,该策略的原理是大多数个股跟随指数运行,但个股的振幅高于指数。所以只要能在指数赚钱的指标买卖点,把它们应用到个股就能赚得更多。

能够应用的指标可以是顺势型的,也可以是震荡型的,可以用于决策的指数也有很多。

“这个策略的统计也比较简单,只需要记录指数的买卖点,再统计个股的区间涨幅即可。”

课程的最后,田园总结说:“量化交易是通过对历史行情的统计,找到能够稳定获利的交易方法。投资者在设计好自己的交易系统后,要跟踪判断它的有效性。在应用自己的系统时,要提高执行力。”