摘要:那么我們改變概率這個(gè)因子,將它放大到,我們邀請(qǐng)個(gè)人參與局看下效果看來(lái)結(jié)果還不錯(cuò),只要增加盈利的概率,就可以在市場(chǎng)中獲得收益,這就是量化交易的魅力管理概率理性交易。
在《Python實(shí)戰(zhàn)-構(gòu)建基于股票的量化交易系統(tǒng)》小冊(cè)子中,我們以股票為交易標(biāo)的講解量化交易的學(xué)習(xí),主要原因是股票的風(fēng)險(xiǎn)和收益介于期貨和基金之間。期貨一方面加了杠桿,另一方面走勢(shì)變化非常迅速,稍有不慎有可能血本無(wú)歸,這不太適合大眾參與?;鹩蓪I(yè)團(tuán)隊(duì)打理,雖然收益最小,但風(fēng)險(xiǎn)也是最小的,求穩(wěn)的話買基金也是個(gè)不錯(cuò)的選擇。
說(shuō)起股票,A股市場(chǎng)自設(shè)立至今經(jīng)歷了多次牛熊轉(zhuǎn)換,筆者身邊也有很多朋友在牛市賺了很多錢,但最終“退潮”的時(shí)候還是虧回去了。之前看到一則新聞上說(shuō)中國(guó)的股民有1.2億多,統(tǒng)計(jì)股民的行為發(fā)現(xiàn)他們每天平均看盤2小時(shí),全年平均買19只股,平均2天一次交易,可以看出大多數(shù)股民交易頻繁,對(duì)買賣點(diǎn)思考并不嚴(yán)謹(jǐn)。
本專欄將量化交易技術(shù)應(yīng)用股票交易中,并不是傳授戰(zhàn)勝市場(chǎng)、一夜暴富的本領(lǐng),而是想讓同學(xué)們通過(guò)量化交易管理虧盈的概率,能夠更理性的將股票投資作為理財(cái)?shù)囊粋€(gè)手段,而不是以賭博的心態(tài)參與其中。那么本小節(jié),筆者結(jié)合一個(gè)簡(jiǎn)單的市場(chǎng)模型來(lái)介紹下為什么在沒(méi)有概率優(yōu)勢(shì)的前提下參與交易會(huì)虧錢。
假設(shè)我們投資的市場(chǎng)是一個(gè)具備短線交易特征的市場(chǎng),可以不分晝夜的不停交易,而且還不需要交手續(xù)費(fèi)。那么我們的初始資金是1000元,每次隨機(jī)的買9個(gè)股票,如果有一半以上的股票漲了的話,我們暫定賺1元,否則一半以上的股票跌了,我們就虧一元。由于我們是隨機(jī)買的,那么贏錢的概率為50%。我們邀請(qǐng)50個(gè)人參與1000局看下效果:
代碼如下:
def simpmarket(win_rate, play_cnt=1000, stock_num=9, commission=0.01):?
money = np.zeros(play_cnt)? money[0] = 1000? binomial = np.random.binomial(stock_num, win_rate, play_cnt)? print(binomial)? for i in range(1, play_cnt):? if binomial[i] > stock_num//2:? money[i] = money[i-1] + 1? else:? money[i] = money[i-1] - 1? money[i] -= commission? if money[i] <= 0:? break? return money
[plt.plot(np.arange(1000), simpmarket(0.5, play_cnt=1000, stock_num=9, commission = 0)) ?
for _ in np.arange(0, 50)]
結(jié)果還不錯(cuò),虧錢的人和賺錢的人基本一半一半,符合零和游戲的特征。不過(guò)市場(chǎng)要經(jīng)營(yíng)是需要有收入的,那么就需要對(duì)交易收取手續(xù)費(fèi),為了更直觀的比較出手續(xù)費(fèi)對(duì)交易的影響,我們假定每次交易的手續(xù)費(fèi)為0.1元。我們邀請(qǐng)50個(gè)人參與1000局看下效果:
和游戲,沒(méi)有一個(gè)人是賺錢的,大家都虧錢了,當(dāng)局?jǐn)?shù)再增大以后的結(jié)局一定是血本無(wú)歸。市場(chǎng)是一定會(huì)有手續(xù)費(fèi)的,那我們就這么心甘情愿的當(dāng)韭菜嗎?如果我們想盈利的話就只能期待每局上漲的概率大于50%時(shí)才參與,否則不參與就不會(huì)虧錢了,并且每局贏的錢要比虧的錢多。其實(shí)這些需求映射到量化交易之中就是策略回測(cè)、倉(cāng)位管理、止盈止損這些功能。那么我們改變概率這個(gè)因子,將它放大到55%,我們邀請(qǐng)50個(gè)人參與1000局看下效果:
看來(lái)結(jié)果還不錯(cuò),只要增加盈利的概率,就可以在市場(chǎng)中獲得收益,這就是量化交易的魅力——管理概率==理性交易。更多的量化交易內(nèi)容歡迎大家訂閱專欄閱讀?。?/p>
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摘要:如何實(shí)現(xiàn)這一價(jià)值致力于將人工智能的能力賦予每一位量化投資者,平臺(tái)擁有股美股港股期貨期權(quán)等多市場(chǎng)海量數(shù)據(jù),全面支持主流框架。人工智能量化投資平臺(tái) 導(dǎo)語(yǔ):歡迎大家來(lái)到BigQuant人工智能量化投資平臺(tái),本文將通過(guò)簡(jiǎn)短的介紹幫助大家快速認(rèn)識(shí)BigQuant,快速了解人工智可以為投資者帶來(lái)哪些價(jià)值,希望可以幫助大家快速建立起對(duì)BigQuant人工智能量化平臺(tái)的初步認(rèn)識(shí)。 BigQuant是一...
摘要:最近研究量化交易,看了幾個(gè)回測(cè)的框架,最后盯上這個(gè)項(xiàng)目。所以對(duì)這個(gè)框架進(jìn)行了一番研究。比如的設(shè)計(jì),也是采用事件回調(diào)來(lái)計(jì)算指標(biāo)或者進(jìn)行交易。在的科學(xué)計(jì)算框架體系中,是核心,其核心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也被廣泛使用于其他數(shù)據(jù)分析框架之中。 最近研究量化交易,看了幾個(gè)回測(cè)的框架,最后盯上PyAlgoTrade這個(gè)項(xiàng)目。感覺(jué)很不錯(cuò),支持 策略回測(cè)和實(shí)盤交易,提供全面的技術(shù)分析接口,算是python的量化交...
摘要:由于線性回歸作用于股票收盤價(jià)的整個(gè)周期,因此選擇合適的時(shí)間段非常重要。在制定量化交易策略時(shí)有一種方式是尋找現(xiàn)象中的特征,根據(jù)特征去生成交易條件。 新年伊始,很榮幸筆者的《教你用 Python 進(jìn)階量化交易》專欄在慕課專欄板塊上線了,歡迎大家訂閱!為了能夠提供給大家更輕松的學(xué)習(xí)過(guò)程,筆者在專欄內(nèi)容之外會(huì)陸續(xù)推出一些手記來(lái)輔助同學(xué)們學(xué)習(xí)本專欄內(nèi)容,因此同學(xué)們無(wú)需擔(dān)心專欄內(nèi)容在學(xué)習(xí)上的困難,...
摘要:偶爾還是能看到,有人問(wèn)個(gè)人買云服務(wù)器能用來(lái)怎么玩好,下面我根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)做一點(diǎn)分享。偶爾還是能看到,有人問(wèn)個(gè)人買云服務(wù)器能用來(lái)怎么玩好,下面我根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)做一點(diǎn)分享。總的來(lái)講,買服務(wù)器可以分為3種目的:學(xué)習(xí):學(xué)習(xí)各種計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)分享:個(gè)人博客等試驗(yàn):個(gè)人有應(yīng)用的一些想法,想快速試驗(yàn)一下下面是具體的用法(某一個(gè)項(xiàng)目可能包含上面說(shuō)的多個(gè)目的在一起,就不具體劃分了):1.做小程序服務(wù)端 小程序現(xiàn)在...
摘要:我們知道投資是有風(fēng)險(xiǎn)的,那么如何去衡量這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)呢最大回撤率就是一種直觀的將風(fēng)險(xiǎn)切實(shí)量化的指標(biāo)。最大回撤率計(jì)算公式當(dāng)日收盤價(jià)當(dāng)日之前最高價(jià)最高價(jià)最低價(jià)最高價(jià)。顯而易見(jiàn),最大回撤率越小越好,因?yàn)榛爻放c風(fēng)險(xiǎn)成正比,回撤越大,風(fēng)險(xiǎn)也就越高。 新年伊始,很榮幸筆者的《教你用 Python 進(jìn)階量化交易》專欄在慕課專欄板塊上線了,歡迎大家訂閱!為了能夠提供給大家更輕松的學(xué)習(xí)過(guò)程,筆者在專欄內(nèi)容之外...
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